코딩 기능 개선과 새로운 검색 요금
DeepSeek은 2026년 10월 17일 V4.1-Flash-1017을 출시하고 웹사이트와 앱, API를 업데이트하는 한편, 서비스의 기반이 되는 검색 엔진을 외부 개발자에게 개방했다. 회사는 이번 모델이 이전 V4.1 Flash 버전보다 짧은 지시문으로 더 완성도 높은 프로젝트를 만들고, 작업을 더 빠르게 끝내며, 답변도 더 짧게 생성할 수 있다고 밝혔다.
목차
이번 출시는 AI 개발자 워크플로의 두 영역을 결합한다. 코드를 작성하고 수정하는 소프트웨어와 온라인에서 최신 정보를 찾는 서비스다. DeepSeek의 새로운 Search 및 Fetch 인터페이스는 각각 성공한 요청 1,000건당 0.75달러다. 중국어 요금표에는 성공한 요청 1,000건당 각각 5위안으로 안내돼 있다.
일부 도구를 사용하는 개발자에게는 한시적으로 요금이 면제된다. DeepSeek Harness, Claude Code, Codex에서 DeepSeek 서버를 통해 실행되는 도구가 보내는 Search 및 Fetch 호출은 현재 DeepSeek API 사용자에게 무료다. 요금은 10월 31일 16:00 UTC, 베이징 시간으로 2026년 11월 1일 자정부터 부과된다.
DeepSeek의 영문 출시 공지에 따르면 이번 업데이트는 작업 시간과 출력 길이를 줄이면서 벤치마크 성능을 높였다. 실질적인 목표는 분명하다. 자동화된 코딩 작업에 걸리는 시간을 줄이고, 과금 대상 텍스트의 양도 줄이는 것이다.
회사는 업데이트된 모델 가중치도 Hugging Face와 ModelScope를 통해 공개했다. 이번 출시는 별도의 모델 계열을 선보인 것이 아니라 9월 10일 공개된 V4.1 Flash를 확장한 것이다. 두 출시일은 37일 차이로, 이번 업데이트는 비교적 짧은 개발 주기 안에 이뤄졌다.
완성형 프로젝트가 의미하는 것
DeepSeek이 겨냥하는 것은 프로그래밍 질문에 답하거나 단일 함수를 만드는 수준을 넘어서는 작업이다. AI 에이전트는 프로젝트를 계획하고, 파일을 만들고, 도구를 실행하고, 결과를 살펴본 뒤 작업을 수정할 수 있다. 사용 가능한 결과물을 만들기까지 이처럼 여러 작업을 거쳐야 하는 경우가 많다.
네 가지 시연 사례가 이 같은 목표를 보여준다. 베이징 자금성의 3D 모델, 브라우저에서 플레이하는 레이싱 게임, Godot 게임 엔진을 이용해 재현한 Portal 2, 선사시대부터 현대까지의 발전 과정을 담은 변화하는 3D 장면 ‘Valley of Ages’다.
DeepSeek은 이 시연작들이 비교적 적은 프롬프트와 제한된 참고 자료, 적은 상호작용 횟수로 DeepSeek Harness에서 만들어졌다고 밝혔다. 공지에는 각 사례에 사용된 정확한 프롬프트 수나 완성 시간이 제시되지 않았다.
회사는 성능 향상의 요인으로 자기 피드백을 활용한 강화학습을 꼽았다. 쉽게 말해, 시도한 작업에 대한 피드백을 학습에 활용해 모델이 이후 더 나은 선택을 하도록 돕는 방식이다. 이번에 목표로 한 개선은 그럴듯한 첫 답변을 내고 끝내는 데 그치지 않고, 서로 연결된 여러 단계를 거쳐 작업을 완수하는 것이다.
브라우저 게임이나 시각적 프로토타입 제작을 맡기는 사용자에게 유용한 변화는 누락된 부분을 고쳐달라고 요청하는 횟수가 줄어드는 것이다. DeepSeek의 시연은 시각적 구성과 인터랙티브 소프트웨어를 포함한 폭넓은 프로젝트 워크플로에 초점을 맞췄다.
벤치마크 성능 향상
DeepSeek이 공개한 평가 결과에 따르면 새 체크포인트는 DeepSWE v1.1에서 77.0점을 기록해 이전 V4.1 Flash의 74.2점보다 2.8점 높았다. 평가에는 작업을 실행하고 확인하는 소프트웨어 환경인 mini-swe-v2 하네스가 사용됐다.
Terminal-Bench 4.0에서는 점수가 31.2에서 42.3으로 11.1점 올라 더 큰 수치상 개선을 보였다. Automation-Bench v1.0은 54.8에서 60.5로, ProgramBench는 20.3에서 29.1로 상승했다. 이는 DeepSeek이 자체적으로 공개한 평가 수치이며, 각 테스트는 서로 다른 종류의 작업을 살펴본다.
경쟁 모델과의 비교 결과는 작업에 따라 달랐다. DeepSeek의 표에서 V4.1-Flash-1017은 DeepSWE에서 Claude Opus 5보다 높은 77.0점을 기록했다. 반면 Terminal-Bench에서는 Claude Opus 5가 51.8점 대 42.3점, ProgramBench에서는 37.0점 대 29.1점으로 더 높았다.
시각 및 추론 평가에서도 이전 Flash 체크포인트보다 성능이 향상됐다. 도구를 사용하는 BabyVision 점수는 89.6에서 92.5로, 도구를 사용하지 않는 Humanity's Last Exam 점수는 36.8에서 42.6으로 올랐다. 작업별로 개선 폭이 다르다는 점에서 개발자는 업데이트된 모델을 자신의 워크로드에 적용해 시험해 볼 이유가 있다.
DeepSeek은 더 나은 결과와 낮은 비용을 함께 달성한 것을 파레토 개선이라고 설명했다. 쉽게 말해, 성능 향상에 더 많은 비용을 지불하는 것이 아니라 더 적은 비용으로 더 나은 성능을 얻는다는 주장이다. 중국어 공지에 따르면 이러한 관계는 여러 하네스에서 나타났다.
주변 소프트웨어가 중요한 이유
DeepSeek은 DeepSeek Harness를 0.2.1-rc.1 이상으로 업그레이드할 것을 권장한다. Tencent CodeBuddy와 WorkBuddy에 맞춰 모델을 최적화했다고도 밝혔다. 하네스는 모델 주변에서 파일과 도구, 세션, 작업을 관리해 모델의 결정을 컴퓨터가 실행할 수 있는 단계로 바꿔준다.
Harness 버전 0.2.1-rc1에는 플러그인 관리 기능이 추가됐다. 사용자 지정 플러그인 인덱스에서 플러그인을 설치하고, 활성화하거나 비활성화하고, 제거 및 업데이트할 수 있다. 새로운 진입점에서는 사용자가 요청을 제출한 뒤 에이전트에게 플러그인 생성을 맡길 수 있다.
그 밖에도 일상적인 개발 작업을 위한 기능이 추가됐다. 실험 기능인 Git Worktrees 플러그인을 사용하면 에이전트가 저장소의 별도 체크아웃을 만들고 진입할 수 있어 파일 작업을 격리된 공간에서 수행할 수 있다. working_directory 도구는 세션에 사용되는 폴더를 확인하거나 변경할 수 있도록 한다.
이번 출시에는 Claude Code Mods에 대한 실험적 지원도 이어진다. 이는 10월 호환성 테스트의 후속 작업으로, 예시 모드 3개는 실행됐고 나머지 4개에는 필요한 기능이 없었다. 명시된 목표는 Claude Code의 확장 인터페이스가 DeepSeek Harness 플러그인에서 어떻게 작동하는지 시험하는 것이다. 실용적인 호환성을 완전히 갖추는 일은 아직 이번 실험의 범위에 포함되지 않는다.
개발자에게 모델 업그레이드와 하네스 업그레이드는 서로 다른 필요를 충족한다. 모델은 무엇을 할지 결정하고, 하네스는 파일과 확장 기능, 실행을 관리하는 데 필요한 제어 기능을 제공한다.
Search는 페이지를 찾고 Fetch는 내용을 읽는다
Search와 Fetch는 서로 다른 역할을 한다. Search는 검색어를 받아 구조화된 웹 검색 결과를 반환한다. Fetch는 개별 웹페이지를 가져와 제목과 본문을 기본적인 제목 및 목록 구조를 유지하는 일반 텍스트 형식인 Markdown으로 반환한다.
리서치 에이전트는 Search로 기업의 최신 공지를 찾은 다음 Fetch를 호출해 선택한 페이지를 읽을 수 있다. 코딩 에이전트도 같은 방식으로 문서를 찾아 관련 내용을 작업에 불러올 수 있다. 두 서비스 모두 성공한 호출 건수를 각각 별도로 집계한다.
개발자는 기존 DeepSeek API 인증 정보를 사용할 수 있다. 두 인터페이스는 동일한 API 호스트와 Bearer 인증을 사용한다. Bearer 인증은 계정을 식별하는 액세스 토큰을 요청에 담아 보내는 방식이다. 엔드포인트는 POST /v1/tools/search와 POST /v1/tools/fetch다.
Search는 최대 128자 길이의 검색어를 받고, 결과를 1개에서 50개까지 반환한다. 기본값은 10개다. 페이지 콘텐츠 요청 기능과 site:, lang:, after:, before: 같은 연산자를 사용해 웹사이트와 언어, 날짜별로 검색 범위를 좁히는 옵션도 있다.
결과에는 제목과 웹 주소, 요약, 제공되는 경우 게시일, 모델이 페이지의 순위를 매기고 평가하는 데 도움이 되는 정보가 포함된다. 이러한 정보에는 0에서 3 사이의 재순위 점수와 0에서 4 사이의 권위 등급이 포함된다. 더 긴 요약과 선택적 전체 텍스트를 사용하면 애플리케이션이 추가 요청을 보내기 전에 더 많은 정보를 활용할 수 있다.
검색 요금의 적용 범위
Search 요금은 요청이 성공해 비어 있지 않은 결과 목록을 반환할 때 부과된다. Fetch 요금은 HTTP 200 응답, 즉 웹 요청이 성공했음을 나타내는 표준 상태 코드와 함께 페이지 콘텐츠를 성공적으로 반환할 때 부과된다. 요청 실패와 빈 결과, 시간 초과에는 요금이 붙지 않는다.
요청하는 검색 결과 수에 따라 성공한 Search 호출의 가격이 달라지지는 않는다. 따라서 결과 50개를 반환하는 요청과 10개를 반환하는 요청의 Search 요금은 같다. 이후 선택한 페이지를 가져오면 성공한 Fetch 호출 건수에 따라 별도 요금이 추가된다.
예를 들어 성공한 Search 요청 1,000건과 성공한 Fetch 요청 1,000건을 사용하면 달러 요금 기준 1.50달러, 중국어 요금 기준 10위안이 든다. 이 계산에는 두 가지 정보 검색 서비스만 포함된다. 검색을 계획하거나 반환된 텍스트를 읽는 데 사용되는 모델 작업에는 별도 사용료가 적용된다.
계정별 요청 한도는 Search 초당 5건, Fetch 초당 5건이며 두 서비스는 각각 별도로 집계된다. Fetch에는 도메인별 추가 한도도 있다. 한도를 초과한 요청은 애플리케이션이 너무 빠르게 요청을 보내고 있음을 알리는 HTTP 429 응답을 받는다.
여러 에이전트를 동시에 실행할 때는 이 한도가 중요하다. 특히 여러 작업이 같은 웹사이트에서 페이지를 가져오려 할 때 애플리케이션은 요청 속도를 조절하고 일시적인 실패에 대응해야 한다.
공개 인터페이스의 기반이 되는 엔진
DeepSeek의 중국어 출시 공지에 따르면 검색 엔진은 이미 회사 웹사이트와 API를 지원하고 있으며, 세계 각지에서 매일 수억 건의 요청을 처리하고 있다. 이번에 공개된 인터페이스를 통해 개발자는 기존 서비스를 이용할 수 있게 됐다.
회사는 이 엔진이 수천억 개의 웹페이지를 색인하고 여러 언어의 검색을 지원한다고 밝혔다. 검색 결과는 관련성과 권위, 최신성을 기준으로 선별되며, 검색 조작과 AI가 생성한 저품질 콘텐츠를 걸러내도록 설계됐다고 설명했다.
DeepSeek은 검색엔진최적화(SEO) 악용과 생성형 엔진 최적화(GEO) 조작을 구체적인 차단 대상으로 꼽았다. SEO는 검색을 통해 콘텐츠를 더 쉽게 찾도록 만드는 활동을 뜻한다. GEO는 생성형 AI 시스템이 답변을 만들 때 어떤 정보를 검색하거나 포함할지에 영향을 주려는 시도를 말한다. 콘텐츠가 실제보다 유용하거나 권위 있는 것처럼 보이게 만드는 방식 등이 조작에 해당할 수 있다.
AI 애플리케이션에서는 검색 품질이 이후 모든 단계에 영향을 준다. 답변을 작성하거나 소프트웨어를 구축하는 모델은 검색 서비스가 선택한 페이지에 의존할 수 있다. DeepSeek은 검색 기능 자체뿐 아니라 필터링과 순위 지정도 개발자에게 제공하는 서비스의 일부로 내세우고 있다.
공개 가중치와 배포 선택지
DeepSeek은 V4.1-Flash-1017 모델 가중치를 Hugging Face와 ModelScope에 공개했다. 가중치는 학습 과정에서 만들어진 수치 설정이다. 이를 내려받으면 개발자는 호스팅 서비스에 전적으로 의존하지 않고 자신이 관리하는 인프라에서 모델을 실행할 수 있다.
이번 출시는 MIT 라이선스를 적용하며 추론 코드와 배포 지침도 포함한다. 추론은 학습된 모델을 실행해 답변을 생성하는 과정이다. 이러한 자료를 활용하면 조직이 보유한 컴퓨팅 역량에 따라 모델을 직접 운영할 수 있다.
기반이 되는 V4.1 Flash 아키텍처는 텍스트와 이미지 입력, 100만 토큰의 컨텍스트 창, 최대 38만4,000토큰의 출력을 지원한다. 토큰은 정보의 작은 단위로, 단어 전체나 단어의 일부인 경우가 많다. 컨텍스트 창이 크면 코드와 지시사항, 참고 문헌 등 더 많은 내용을 한 번의 작업에서 모델에 전달할 수 있다.
호스팅 API를 계속 사용하는 개발자는 deepseek-flash 모델명을 사용할 수 있다. 모델을 내려받는 것과 호스팅된 Search 및 Fetch 서비스를 사용하는 것은 서로 별개의 배포 선택지다. 조직은 모델 추론을 어디에서 실행할지와 최신 웹 정보를 어떤 방식으로 가져올지를 따로 결정할 수 있다.
개발자가 확인해야 할 날짜
DeepSeek의 출시 일정은 최초 Flash 공개와 10월 업데이트, 정보 검색 요금 부과 시작 시점을 잇는다. 주요 날짜는 다음과 같다.
- 2026년 9월 10일: V4.1 Flash 출시.
- 2026년 10월 3일: DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1, Claude Code Mods 호환성 실험 기능 도입.
- 2026년 10월 17일: V4.1-Flash-1017과 공개 Search 및 Fetch 인터페이스 발표.
- 2026년 10월 31일 16:00 UTC: DeepSeek 서버에서 실행되는 도구의 대상 Search 및 Fetch 호출에 요금 부과 시작.
- 2026년 11월 1일 00:00 베이징 시간: 중국 현지 시간 기준으로 동일한 요금 변경 적용.
한시적 요금 면제는 DeepSeek Harness, Claude Code, Codex의 도구를 통해 이뤄지는 지정된 호출에 적용된다. 직접 요청을 보내는 개발자는 공개된 성공 요청당 요금을 기준으로 예산을 책정해야 한다. 10월 17일 출시로 코딩 기능 개선과 정보 검색 서비스가 함께 공개됐으며, 요금 면제 대상 도구 사용자에게 다음으로 중요한 변경 시점은 11월의 마감일이다.
주요 내용
- V4.1-Flash-1017은 완성형 프로젝트 개발에 초점을 맞춰 DeepSeek 웹사이트와 앱, API를 업데이트한다.
- DeepSeek 자체 평가에서 DeepSWE 점수는 74.2에서 77.0으로, Terminal-Bench 점수는 31.2에서 42.3으로 상승했다.
- DeepSeek은 Harness 버전 0.2.1-rc.1 이상을 권장한다.
- Search는 웹페이지를 찾고 Fetch는 개별 페이지의 제목과 콘텐츠를 가져온다.
- 각 서비스는 성공한 요청 1,000건당 0.75달러 또는 중국어 요금 기준 5위안이다. 실패와 빈 결과, 시간 초과에는 요금이 부과되지 않는다.
- 대상 도구를 통한 적격 호출은 2026년 11월 1일 베이징 시간 자정까지 무료다.
- 업데이트된 모델 가중치는 Hugging Face와 ModelScope에서 이용할 수 있다.
