DeepSeek-V4-Flash 업데이트

DeepSeek-V4-Flash API 정식 버전이 2026년 7월 31일 공개 베타로 출시됐으며, 기존 호출 방식에서 모델 이름만 deepseek-v4-flash로 지정해 사용할 수 있음 에이전트 성능은 V4-Pro-Preview를 크게 앞섰고 Terminal Bench 2.1에서 82.7점을 비롯해 Cybergym 76.7, Toolathlon verified 70.3, DSBench-FullStack 68.7을 기록함 코드 에이전트 벤치마크는 출시 예정인 DeepSeek Harness 최소 모드에서 max effort, top_p=0.95, temperature=1.0 조건으로 측정됨 정식 V4-Flash는 Responses API 형식을 기본 지원하고 Codex에 맞게 조정됐으며, Preview와 동일한 모델 구조·크기에 재후처리 학습만 적용함 변경 범위는 V4-Flash API로 한정되며 V4-Pro API와 APP/WEB 모델은 유지되고, V4-Pro 정식 버전은 곧 출시될 예정임 공개 베타 출시와 API 사용법 DeepSeek-V4-Flash API 정식 버전이 2026년 7월 31일 공개 베타로 출시됨 기존 호출 방식은 그대로 유지되며, 모델 매개변수를 deepseek-v4-flash로 설정하면 최신 버전을 이용할 수 있음 V4 계열은 기존과 같은 base_url에서 OpenAI ChatCompletions 및 Anthropic 인터페이스로 제공됨 V4-Pro는 deepseek-v4-pro, V4-Flash는 deepseek-v4-flash를 사용함 기존 모델 이름인 deepseek-chat과 deepseek-reasoner는 2026년 7월 24일 중단 예정이었음 전환 기간에는 두 이름이 각각 V4-Flash의 비사고 모드와 사고 모드를 가리켰음 에이전트 벤치마크 결과 V4-Flash 정식 버전은 에이전트 성능에서 V4-Pro-Preview를 크게 웃도는 결과를 기록함 Terminal Bench 2.1: 82.7 NL2Repo: 54.2 Cybergym: 76.7 DeepSWE: 54.4 Toolathlon verified: 70.3 Agent Last Exam: 25.2 Automation Bench Public: 25.1 DSBench-FullStack: 68.7 DSBench-Hard: 59.6 공개 벤치마크의 코드 에이전트 과제는 출시 예정인 DeepSeek Harness 최소 모드로 측...