딥시크, V4.1-Flash-1017 출시: 강화학습 기반 코딩 지원 및 모델 오픈소스 공개
딥시크가 코딩 모델 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 출시하고 오픈소스로 공개했다. 자기 피드백 강화학습을 적용해 게임 제작이나 3D 모델링 같은 엔드투엔드 프로젝트 완성을 지원하며, 작업 속도와 출력 효율을 높였다. 자체 Search 및 Fetch API도 함께 공개되어 10월 31일까지 무료로 제공된다.
딥시크가 코딩 모델 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 출시하고 오픈소스로 공개했다. 자기 피드백 강화학습을 적용해 게임 제작이나 3D 모델링 같은 엔드투엔드 프로젝트 완성을 지원하며, 작업 속도와 출력 효율을 높였다. 자체 Search 및 Fetch API도 함께 공개되어 10월 31일까지 무료로 제공된다.
딥시크가 API 플랫폼에 실험용 멀티모달 모델 'DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp'를 공개했다. 기존 텍스트 및 추론 성능을 유지하면서 멀티모달 에이전트 벤치마크 성능을 대폭 끌어올려 오퍼스 4.8에 근접시켰다. 이미지는 장당 최대 384토큰으로 과금된다.
딥시크가 에이전트 프레임워크 'DeepSeek Harness(dsh)'를 오픈소스로 공개했다. 모든 요소를 모듈화한 '모든 것이 플러그인' 아키텍처 기반으로 로컬 웹 UI를 지원한다. 현재 개발자 프리뷰 단계로 빠른 업데이트와 호환성 변경이 예고되어 있다.