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title: "딥시크 V4 플래시 공개 베타, 에이전트 성능을 대놓고 밀고 있다"
published: 2026-07-31T06:08:36.000Z
canonical: https://jeff.news/article/5273
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# 딥시크 V4 플래시 공개 베타, 에이전트 성능을 대놓고 밀고 있다

DeepSeek가 DeepSeek-V4-Flash API를 공개 베타로 올리고, 모델명만 deepseek-v4-flash로 바꾸면 쓸 수 있게 했다. 이번 업데이트는 에이전트 성능 개선이 핵심이며 Terminal Bench 2.1 82.7, DeepSWE 54.4, DSBench-FullStack 68.7 같은 수치를 내세운다. Responses API 형식과 Codex 적응도 명시되어 있어 코딩 에이전트 쪽에서 바로 비교 대상이 될 만하다.

- DeepSeek-V4-Flash API가 공식 공개 베타로 올라왔음
  - 호출 방식은 그대로고, model 이름만 `deepseek-v4-flash`로 지정하면 최신 버전을 쓸 수 있음
  - 이번 V4-Flash-0731은 Preview와 같은 모델 아키텍처와 크기를 유지했고, post-training만 다시 했다고 설명함
  - 즉 “모델을 새로 키웠다”보다는 “같은 덩치에서 에이전트 능력을 더 깎았다”에 가까움

- 핵심 메시지는 에이전트 성능임. DeepSeek는 V4-Pro-Preview를 크게 넘었다고 주장함
  - Terminal Bench 2.1은 82.7
  - NL2Repo는 54.2
  - Cybergym은 76.7
  - DeepSWE는 54.4
  - Toolathlon verified는 70.3
  - Agent Last Exam은 25.2, Automation Bench Public은 25.1
  - DSBench-FullStack은 68.7, DSBench-Hard는 59.6

> [!IMPORTANT]
> 이번 릴리스에서 제일 눈에 띄는 건 “Responses API 형식 네이티브 지원”과 “Codex 전용 적응”임. 코딩 에이전트나 자동화 도구에 바로 꽂히는 모델을 노렸다는 뜻으로 봐도 됨.

- API 호환성도 꽤 공격적으로 가져감
  - DeepSeek API는 V4-Pro와 V4-Flash를 모두 지원함
  - OpenAI Chat Completions 인터페이스와 Anthropic 인터페이스 양쪽에서 접근할 수 있다고 안내함
  - base_url은 그대로 두고, model 파라미터만 `deepseek-v4-pro` 또는 `deepseek-v4-flash`로 바꾸면 되는 구조임

- 다만 이번 업데이트가 모든 DeepSeek 제품을 바꾸는 건 아님
  - 공지에는 이번 변경이 DeepSeek-V4-Flash API만 업그레이드한다고 못 박혀 있음
  - DeepSeek-V4-Pro API와 앱·웹 모델은 변경 없음
  - V4-Pro 정식 릴리스는 곧 뒤따를 예정이라고 안내함

- 레거시 모델명을 쓰는 팀은 마이그레이션 일정도 봐야 함
  - `deepseek-chat`과 `deepseek-reasoner` 두 모델명은 3개월 뒤인 2026년 7월 24일 중단될 예정이라고 적혀 있음
  - 현재 전환 기간에는 `deepseek-chat`이 V4-Flash의 non-thinking mode를 가리킴
  - `deepseek-reasoner`는 V4-Flash의 thinking mode를 가리킴
  - 운영 코드에서 예전 모델명을 박아둔 팀이면 지금부터 새 모델명으로 바꾸는 게 안전함

- 변경 로그 전체를 보면 DeepSeek는 최근 몇 버전 동안 “에이전트 + 코딩 + 함수 호출” 쪽을 계속 밀고 있음
  - V3.1에서는 hybrid reasoning architecture를 내세우며 thinking mode와 non-thinking mode를 한 모델에서 지원한다고 설명함
  - 이때 SWE-bench Verified 66.0, SWE-bench Multilingual 54.5, Terminal-bench 31.3을 공개함
  - R1-0528 업그레이드에서는 AIME 2025가 70.0에서 87.5로, GPQA가 71.5에서 81.0으로, Aider가 57.0에서 71.6으로 오른 수치를 냈음
  - V3-0324에서는 MMLU-Pro 75.9에서 81.2, AIME 39.6에서 59.4, LiveCodeBench 39.2에서 49.2 같은 개선을 강조함

- 개발자 입장에서 이번 소식의 실전 포인트는 “벤치마크가 좋다”보다 “교체 비용이 낮다”에 있음
  - 기존 OpenAI 호환 Chat Completions로 붙어 있던 서비스는 모델명만 바꾸는 식의 실험이 가능함
  - Anthropic 인터페이스도 지원한다고 하니, Claude 계열 형식에 맞춘 에이전트 런타임에서도 후보가 될 수 있음
  - Codex 적응을 명시한 만큼 터미널 작업, 저장소 이해, 도구 호출이 많은 워크플로에서 실제 비교 테스트를 해볼 만함

- 주의할 점도 있음. 공지가 하나의 최신 릴리스 노트라기보다 과거 변경 로그가 길게 붙은 형태라, 최신 변경과 과거 변경을 구분해서 읽어야 함
  - 지금 당장 봐야 할 최신 항목은 V4-Flash 공개 베타, 에이전트 벤치마크, Responses API 형식 지원, Codex 적응, 레거시 모델명 중단임
  - V3.2, V3.1, R1, V2.5 관련 수치는 DeepSeek가 어떤 방향으로 성능을 올려왔는지 보여주는 배경에 가까움

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## 기술 맥락

- 이번 선택의 핵심은 DeepSeek가 V4-Flash를 “일반 채팅 모델”보다 “에이전트 실행 모델”로 밀고 있다는 점이에요. Terminal Bench, DeepSWE, Toolathlon 같은 수치를 앞에 세운 이유도 실제 도구 사용과 코드 작업 능력을 보여주려는 거예요.

- Responses API 형식 지원은 생각보다 중요해요. 에이전트 런타임은 메시지만 주고받는 게 아니라 도구 호출, 중간 결과, 상태 흐름을 구조화해서 다뤄야 하거든요. 이 형식을 네이티브로 지원하면 기존 도구 체인에 붙일 때 어댑터 부담이 줄어요.

- 같은 아키텍처와 크기를 유지하고 post-training만 다시 했다는 설명도 포인트예요. 모델을 크게 키우지 않고도 에이전트 벤치마크를 올렸다는 주장이어서, 비용과 지연시간을 크게 바꾸지 않은 개선일 가능성을 암시해요.

- 레거시 모델명 중단은 운영팀 입장에서 바로 챙겨야 해요. `deepseek-chat`이나 `deepseek-reasoner`를 계속 쓰면 지금은 호환 라우팅이 되더라도, 중단 시점 이후에는 장애가 날 수 있어서 모델명을 명시적으로 바꾸고 회귀 테스트를 돌리는 편이 좋아요.

## 핵심 포인트

- DeepSeek-V4-Flash API가 공개 베타로 출시됐다
- 호출 방식은 그대로이고 model 값만 deepseek-v4-flash로 지정하면 된다
- 에이전트 벤치마크에서 V4-Pro-Preview를 크게 넘었다고 주장한다
- Responses API 형식을 네이티브 지원하고 Codex에 맞춰 조정됐다
- deepseek-chat과 deepseek-reasoner 레거시 모델명은 3개월 뒤 중단될 예정이다

## 인사이트

이번 업데이트는 단순한 모델 성능표보다 “코딩 에이전트 API 시장에 끼어들겠다”는 신호가 더 큼. OpenAI 호환 인터페이스와 Anthropic 인터페이스를 같이 내세우고 Codex 적응까지 언급한 건, 기존 에이전트 도구 체인에 최대한 빨리 꽂히겠다는 전략으로 보인다.