deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
에이전트형 코딩·터미널 작업 실행 (DSpark 추측적 디코딩 내장, reasoning_effort로 사고 예산 제어)mit
Pro 프리뷰보다 활성 파라미터가 훨씬 작으면서 에이전트 벤치마크를 앞선 DeepSeek-V4-Flash 정식 릴리스.
TL;DR
DeepSeek-V4-Flash-0731은 프리뷰 버전을 대체하는 DeepSeek-V4-Flash의 정식 릴리스로, DeepSeek-V4-Flash-DSpark와 동일한 구조에 추측적 디코딩(speculative decoding) 모듈을 기본 내장했다. Terminal Bench 2.1에서 82.7점을 기록해 이전 Flash 프리뷰(61.8)와 활성 파라미터가 훨씬 큰 Pro 프리뷰(72.1)를 모두 앞섰고, DeepSWE(7.3→54.4)·AutomationBench Public(10.8→25.1) 등 에이전트 벤치마크 전반에서 프리뷰보다 큰 폭으로 개선됐다. reasoning_effort를 low/high/max로 조절해 내부 사고 깊이를 제어할 수 있고, vLLM에서는 --speculative-config 플래그 하나로, SGLang에서는 --speculative-algorithm DSPARK로 DSpark를 켤 수 있어 별도 드래프트 모델 없이 자체 체크포인트로 추측적 디코딩을 수행한다. high·max 추론 단계에서는 384K 토큰까지의 출력 길이를 권장해, 긴 도구 호출 체인과 터미널 작업을 반복하는 코딩 에이전트 배포에 적합하다.
핵심 포인트
- Terminal Bench 2.1 82.7점으로 Flash 프리뷰(61.8)와 Pro 프리뷰(72.1)를 모두 앞섰다.
- DeepSWE 7.3에서 54.4, Cybergym 38.7에서 76.7처럼 에이전트 벤치마크 전반이 크게 올랐다.
- 같은 체크포인트에서 도는 DSpark 추측 디코딩을 내장해 vLLM·SGLang 모두 플래그 하나로 켠다.
- reasoning_effort를 low/high/max로 노출하고 high·max에서는 384K 토큰 출력 길이를 권장한다.
제한사항
- 여전히 Opus-4.8 같은 최상위 폐쇄형 모델에는 대부분의 에이전트 벤치마크에서 못 미친다(예: NL2Repo 54.2 vs 69.7, Cybergym 76.7 vs 83.1).
- high·max reasoning_effort 단계에서 384K 토큰까지 출력 길이를 늘려 쓰도록 권장돼, 짧은 컨텍스트 환경에서는 이 모델의 강점인 장기 에이전트 작업을 온전히 살리기 어렵다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | score | 82.7 | Flash Preview 61.8, Pro Preview 72.1, Opus-4.8 85.0 |
| DeepSWE | score | 54.4 | Flash Preview 7.3, Pro Preview 12.8 |
| Cybergym | score | 76.7 | Flash Preview 38.7, Opus-4.8 83.1 |
| AutomationBench Public | score | 25.1 | Flash Preview 10.8, Opus-4.8 27.2 |
| DSBench-Hard | score (내부 테스트셋) | 59.6 | Flash Preview 25.8, Opus-4.8 71.7 |
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