DeepSeek는 7월 31일 V4-Flash 정식 버전 API의 공개 베타를 시작했다. 웹과 앱 모델, V4-Pro API는 바뀌지 않았다. 개발자 API와 코드 에이전트, Codex 연동에 집중한 업데이트다.
대표 수치는 Terminal Bench 2.1의 82.7이다. 공식 비교표에서 V4-Flash Preview는 61.8, V4-Pro Preview는 72.1이다. 이전 Flash보다 20.9포인트, 상대 증가율로 약 33.8% 높다.
모델 크기 대신 후속 학습
“DeepSeek-V4-Flash-0731은 DeepSeek-V4-Flash-preview와 동일한 모델 구조와 크기를 유지하고 후속 학습만 다시 수행했다.”
V4 기술 보고서와 모델 카드에 따르면 Flash는 총 2840억 파라미터, 토큰당 130억 활성 파라미터이며 컨텍스트 길이는 100만 토큰이다. 이번 향상은 네트워크 확장이나 새 아키텍처 없이 나왔다.
max effort와 아직 공개되지 않은 DeepSeek Harness 최소 모드에서 회사가 제시한 점수는 Terminal Bench 2.1 82.7, NL2Repo 54.2, CyberGym 76.7, DeepSWE 54.4, Toolathlon-Verified 70.3, DSBench-FullStack 68.7, DSBench-Hard 59.6이다.
평가 조건도 함께 봐야 한다. 공개 Code Agent 과제는 top_p=0.95, temperature=1.0, max 설정을 썼다. 두 DSBench 항목은 내부 테스트다. CyberGym 공개 리더보드에는 아직 V4-Flash 0731 항목이 없어 76.7은 독립 재현 결과가 아닌 공급사 자체 보고 수치다.
CyberGym은 188개 대형 오픈소스 프로젝트의 과거 취약점 1507건으로 구성된다. 에이전트가 패치 전 코드에서 작동하는 PoC를 만들 수 있는지 측정한다. 에이전트 프레임워크와 시도 횟수도 결과에 영향을 주므로 DeepSeek Harness 공개가 첫 검증 지점이다.
Codex 지원은 프로토콜부터
V4-Flash는 https://api.deepseek.com에서 Responses API 형식을 받고 모델 이름은 deepseek-v4-flash다. OpenAI SDK의 client.responses.create() 형식과 Codex 설정에서 호출할 수 있다.
function, 서버 측 web search, Codex용 사용자 정의 apply_patch, SSE 스트리밍, reasoning effort, JSON 출력은 지원한다.
형식 호환이 Responses 플랫폼 전체 기능 호환을 뜻하지는 않는다. previous_response_id, conversation, store, background, context management는 지원하지 않는다. file search, code interpreter, computer use, MCP도 무시된다. API는 무상태이므로 여러 대화 차례의 문맥을 클라이언트가 다시 보내야 한다.
가격은 그대로다
V4-Flash 요금은 100만 토큰당 캐시 적중 입력 0.02위안, 미적중 입력 1위안, 출력 2위안이다. 컨텍스트 100만 토큰, 최대 출력 38만4000토큰, 계정 동시성 2500을 제시한다. V4-Pro는 같은 세 항목이 0.025위안, 3위안, 6위안이며 동시성은 500이다.
Responses API는 현재 V4-Flash만 지원한다. V4-Pro는 8월 초 추가될 예정이다. 이후 확인할 항목은 harness 공개, 82.7과 76.7의 독립 재현, 실제 작업에서의 토큰 소비와 완료율이다.
출처: DeepSeek API 변경 기록, Responses API 및 가격 문서; CocoLoop; DeepSeek V4 기술 보고서와 Hugging Face 모델 카드에서 284B/13B 구조, 1M 컨텍스트, Preview 기준값 확인; CyberGym 공식 사이트에서 평가 정의와 공개 재현 상태 확인.