AI 도구

DeepSeek-V4-Flash-0731 리뷰

DeepSeek-V4-Flash-0731은 고성능 AI 애플리케이션, 특히 코딩, 추론 및 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 오픈 웨이트의 희소 Mixture-of-Experts (MoE) 모델입니다.

shipped 2026년 8월 1일freemium

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DeepSeek-V4-Flash-0731 — product screenshot

핵심 포인트

1총 2,840억 개의 파라미터와 토큰당 130억 개의 활성 파라미터를 가진 오픈 웨이트의 희소 Mixture-of-Experts (MoE) 모델입니다.

2100만 토큰 컨텍스트 창과 최대 384,000 토큰 출력을 제공합니다.

3Terminal Bench 2.1에서 82.7점, DeepSWE에서 54.4점을 달성하여 향상된 에이전트 기능을 입증했습니다.

4에이전트 실제 작업에 대해 Artificial Analysis Intelligence Index에서 50점, GDPval-AA v2에서 1559 Elo를 기록했습니다.

사양

API 문서

문서 보기 →

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

DeepSeek-V4-Flash-0731이란 무엇인가요?

DeepSeek-V4-Flash-0731은 DeepSeek이 개발한 최첨단 에이전트 인텔리전스 도구로, 프로그래머, 개발자 및 연구원이 80개 이상의 언어에서 코드를 생성, 디버그 및 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이는 DeepSeek의 효율적인 주력 언어 모델의 공식적인 프로덕션 준비 릴리스로, 미리 보기 버전을 대체하며, 총 2,840억 개의 파라미터와 토큰당 130억 개의 활성 파라미터를 가진 오픈 웨이트의 희소 Mixture-of-Experts (MoE) 모델입니다. 이 모델은 100만 토큰 컨텍스트 창과 최대 384,000 토큰 출력을 특징으로 하며, 고성능 AI 애플리케이션, 특히 코딩, 추론 및 에이전트 워크플로우에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 답변 전 숙고를 제어하기 위한 reasoning_effort 매개변수(낮음, 높음 또는 최대)를 사용하여 '사고 모드'와 '비사고 모드'를 모두 지원하며, JSON 출력 및 도구 호출 지원도 제공합니다.

features

DeepSeek-V4-Flash-0731의 주요 기능

DeepSeek-V4-Flash-0731은 AI 에이전트 기능과 개발자 생산성을 향상시키기 위해 설계된 여러 기능을 통합합니다. 여기에는 고급 코드 생성, 디버깅 및 최적화 기능과 에이전트 워크플로우 및 장문 컨텍스트 추론에 대한 강력한 지원이 포함됩니다. 총 2,840억 개의 파라미터를 가진 오픈 웨이트 희소 Mixture-of-Experts (MoE) 모델 아키텍처는 성능에 기여합니다.

80개 이상의 프로그래밍 언어에 걸쳐 자연어 프롬프트에서 코드 생성.
기존 코드의 디버깅 및 오류 감지.
성능 및 효율성 향상을 위한 코드 최적화.
복잡한 로직에 대한 코드 설명 및 이해.
코드 품질 및 유지 보수성 향상을 위한 코드 리팩토링.
reasoning_effort 매개변수를 사용한 '사고 모드' 및 '비사고 모드' 지원.
구조화된 상호 작용을 위한 기본 JSON 출력 및 도구 호출 지원.
100만 토큰 컨텍스트 창 및 384,000 토큰 최대 출력.
기본 Responses API 지원 및 Codex 호환성.
사용자당 60-85% 더 빠른 생성을 위한 DSpark 추측 디코딩 모듈.

use cases

DeepSeek-V4-Flash-0731은 누가 사용해야 하나요?

DeepSeek-V4-Flash-0731은 주로 코딩, 추론 및 자율 에이전트 개발을 위해 고성능 AI를 필요로 하는 개인 및 조직을 대상으로 합니다. 그 기능은 다양한 기술 및 기업 애플리케이션에 적합합니다.

프로그래머 및 개발자: AI 코딩 도우미, 80개 이상의 언어에 걸친 코드 생성, 디버깅 및 최적화를 위해.
연구원: 연구 도우미, 장문 컨텍스트 추론 및 복잡한 문서 분석을 위해.
소프트웨어 엔지니어: 자율 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 및 다중 에이전트 워크플로우를 위해.
기업: 고객 지원 자동화, 기업 AI 시스템 및 대화형 AI 애플리케이션을 위해.

how to use

DeepSeek-V4-Flash-0731 사용 방법

DeepSeek-V4-Flash-0731은 2026년 7월 31일에 공개 베타에 들어간 API를 통해 또는 프리미엄 웹 인터페이스를 통해 액세스할 수 있습니다. 모델의 오픈 웨이트 특성은 온프레미스 배포도 허용합니다.

1chat.deepseek.com/coder에서 DeepSeek Coder 플랫폼에 액세스합니다.
2사용자 지정 애플리케이션 및 에이전트 워크플로우에 통합하기 위해 API를 활용합니다.
3원하는 숙고 수준을 위해 reasoning_effort 매개변수(낮음, 높음 또는 최대)를 구성합니다.
4구조화된 상호 작용을 위해 JSON 출력 및 도구 호출 기능을 활용합니다.
5온프레미스 배포를 위해 Hugging Face에서 MIT 라이선스가 부여된 오픈 웨이트를 다운로드합니다.
6기본 Codex 적응을 사용하여 최신 AI 소프트웨어 엔지니어링 도구와 통합합니다.

pricing

DeepSeek-V4-Flash-0731 가격 및 요금제

DeepSeek-V4-Flash-0731은 프리미엄 모델로 운영되며, 선불 비용 없이 기능을 이용할 수 있습니다. 무료 제공을 넘어선 고급 계층 또는 더 높은 사용량에 대한 특정 가격 세부 정보는 공개적으로 자세히 설명되어 있지 않지만, 이 모델은 경쟁사에 비해 비용 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다.

프리미엄: 핵심 기능에 대한 무료 액세스.

Pros

+Undisputed price-performance leader for agent workloads, offering high capability at low cost.
+Massively upgraded agent capabilities, with benchmark scores surpassing earlier V4-Pro-Preview versions.
+Native support for OpenAI Responses API format, simplifying integration for existing OpenAI users.
+Available with MIT-licensed open weights on Hugging Face, promoting transparency and customization.
+Strong performance in multi-file code generation, repository understanding, and bug fixing across over 80 languages.
+Offers different 'thinking modes' for controlling deliberation levels in conversational AI.

Cons

−Currently text-only, lacking multimodal input capabilities such as images, charts, or PDF processing.
−While strong, its coding aspect may not yet match the absolute best performance of larger, more expensive models in all scenarios.
−Concurrency limits are applied at the account level (e.g., 2,500 simultaneous requests for deepseek-v4-flash), which may impact very high-scale deployments.
−Agentic tool-use reliability may still trail top-tier models like Claude Sonnet in some complex scenarios.

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DeepSeek-V4-Flash-0731 vs 경쟁사

DeepSeek-V4-Flash-0731은 특히 에이전트 작업에서의 강력한 성능과 공격적인 가격 책정으로 인해 매우 경쟁력 있는 모델로 자리매김하고 있으며, 종종 더 크고 비싼 대안보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

CursorOn Stork

An AI-native code editor designed to integrate large language models directly into the coding workflow for generation, editing, and debugging.

DeepSeek-V4-Flash-0731 is likely a chat-based or API model; Cursor provides a full IDE experience where AI is deeply embedded, offering a different, more integrated workflow for code tasks. You might give up the pure 'agentic chat' interface for a more integrated IDE experience.

Cody by SourcegraphOn Stork

An AI coding assistant that integrates with various IDEs, offering chat, code generation, and code understanding based on your entire codebase.

Similar to DeepSeek-V4-Flash-0731 in offering chat-like interaction for coding, but Cody is deeply integrated into your IDE and codebase, potentially offering more context-aware assistance for complex projects.

TabnineOn Stork

Provides AI code completion and generation directly within your existing IDE, learning from your code patterns and offering highly relevant suggestions.

DeepSeek-V4-Flash-0731 might offer broader 'agent intelligence' for multi-step tasks; Tabnine is more focused on real-time, in-editor code suggestions and completions, which is a more specific and less 'agentic' use case.

Code Llama↗

A powerful, open-source large language model specifically trained for coding tasks, allowing for full control, privacy, and customization.

DeepSeek-V4-Flash-0731 is a hosted, ready-to-use freemium product; Code Llama requires technical setup to run locally or use via an API from a third-party provider, trading convenience and 'Flash prices' for full control and privacy.

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