DeepSeek V4.1 Flash 1017 실전 테스트 영상, 3D·프런트엔드는 싸고 좋아졌지만 긴 작업은 오래 걸립니다 | DAKER 커뮤니티

DeepSeek가 10월 17일 내놓은 V4.1 Flash 1017을 직접 돌려 본 리뷰 영상이 나왔습니다. 결론부터 말하면 3D 장면과 프런트엔드 화면은 이전 버전보다 확실히 좋아졌고 비용은 경쟁 모델의 몇 분의 일 수준이지만, 긴 작업에서는 완료까지 시간이 훨씬 오래 걸린다는 것이 영상의 요지입니다. 싼 모델을 밤새 돌리는 작업과 빨리 끝내야 하는 작업을 나눠 쓰는 팀이라면 참고할 만한 비교가 많습니다.

어떤 영상인가요

소개할 영상은 WorldofAI 채널이 2026년 10월 18일 공개한 「DeepSeek V4.1 Flash 1017 Is INSANE! Best Open Model EVER?! (Fully Tested)」입니다. 길이는 약 21분이고 영어로 진행됩니다. 원본 영상은 https://www.youtube.com/watch?v=eItSZ33FVnA 에서 볼 수 있습니다. 진행자는 DeepSeek 공식 발표 내용을 먼저 짚은 뒤, 자신이 만든 벤치마크 도구와 여러 비교 사례로 3D 생성, 프런트엔드, SVG, 게임 제작 결과를 보여 줍니다. 영상 속 수치 상당수는 진행자 본인 테스트이거나 다른 사람의 공유 결과를 인용한 것이어서, 이 글에서도 영상이 전한 수치로만 소개합니다.

모델 출시 자체와 검색·페치 API 요금은 DAKER에 먼저 정리된 DeepSeek V4.1-Flash-1017과 검색 API 소개 글에서 확인할 수 있습니다. 이 글은 그 발표 이후 실제로 써 보면 어떤지에 초점을 맞춥니다.

영상이 짚은 발표 핵심

영상은 이번 모델이 완전히 새로운 플래그십이 아니라 9월 10일 처음 나온 V4.1 Flash의 개선판이라는 점을 먼저 강조합니다. DeepSeek가 말한 방향은 벤치마크 점수는 올리고 출력은 짧게, 작업은 더 빨리 끝내는 것이며, 진행자는 이를 같은 비용 또는 더 낮은 비용에서 성능을 올린 개선으로 설명합니다. 자기 피드백을 쓰는 강화학습으로 게임, 앱, 3D 모델링처럼 프로젝트 전체를 끝까지 완성하는 능력을 키웠다는 설명도 소개합니다.

영상이 전한 요금은 입력 100만 토큰당 0.30달러, 출력 100만 토큰당 1.20달러이고 컨텍스트는 100만 토큰입니다. 추론 벤치마크인 HLE 점수는 36.8%에서 42.6%로 올랐다고 소개합니다. 다만 진행자는 가중치가 공개돼 있어도 모델이 너무 커서 개인이 로컬에서 돌리기는 사실상 어렵다고 덧붙입니다.

진행자는 이 모델을 비용 대비 성능이 매우 뛰어나지만 아직 완벽하지는 않은 모델로 정리합니다.

테스트에서 보인 강점: 3D와 프런트엔드

가장 먼저 보여 주는 것은 두 달 전 원래 V4.1 Flash와 새 1017 버전이 같은 3D 장면을 만든 결과 비교입니다. 진행자는 차이가 밤과 낮처럼 크다고 표현합니다. 프런트엔드에서는 타이포그래피, 스크롤에 맞춰 움직이는 효과, 작은 애니메이션이 매끄럽게 나왔다고 평가하고, 제품을 360도로 돌려 보는 3D 뷰어도 대부분의 모델이 실패하는 과제인데 잘 만들었다고 설명합니다.

바람에 흔들리는 풀밭과 나무, 민들레 씨앗이 날리는 언덕 장면을 요청한 사례에서는 소리까지 붙은 결과를 한 번의 요청으로 만들었다고 소개합니다. 중세 마을 공성전 장면에서는 낮과 밤 전환, 드래곤 추가 같은 부가 기능까지 넣었다고 합니다. 진행자는 체감 속도도 빨라서 초당 약 244토큰, 일부 초기 테스트에서는 300토큰 가까이 나왔다는 보고를 전합니다.

비용과 시간 비교에서 드러난 약점

영상의 비교 사례를 모아 보면 경향이 분명합니다. 비용은 거의 항상 가장 싸지만, 결과물 품질은 최상위 모델보다 한 단계 아래이고 긴 작업은 시간이 오래 걸립니다.

• 같은 프롬프트로 Claude Opus와 비교한 게임 과제에서 Opus가 애니메이션, 소리, 세부 표현 모두 앞섰지만, DeepSeek는 기본 구조를 갖춘 결과를 0.23달러에 냈고 Opus는 6달러가 들었다고 합니다.
• GPT-6 Luna와 3D 환경 과제를 비교한 사례에서는 DeepSeek가 약 0.89달러, Luna가 1.07달러로 약 17% 쌌지만 품질은 Luna가 조금 나았다고 평가합니다.
• Gemini 4 Argon과의 SVG 비교에서는 Argon이 약 13분, 1.20달러에 끝낸 과제를 DeepSeek는 약 50분, 0.40달러에 끝냈습니다. 일부 물 표현은 DeepSeek가 나았지만 전체 장면은 Argon이 더 좋았다고 합니다.
• Kimi K3와의 샌드박스 게임 과제에서는 Kimi가 2.5시간, 35달러를 쓰며 훨씬 풍부한 결과를 냈고, DeepSeek는 약 1.5시간, 0.80달러였지만 여러 기능에서 어려움을 겪었다고 합니다.
• Hermes Agent에서 Blender를 쓰게 한 3D 프로젝트는 약 7시간이 걸렸고 비용은 1.83달러였다고 소개합니다.

진행자는 이 결과를 근거로 오래 걸려도 괜찮은 작업은 잠자는 동안 맡겨 두는 방식을 제안합니다. 반대로 마감이 걸린 작업이라면 시간이 이 모델의 가장 큰 제약이 될 수 있습니다.

하네스와 무료 검색 도구를 같이 써야 하는 이유

영상에서 반복해서 나오는 조언은 모델을 API로 한 번 호출해 코드를 받는 대신 DeepSeek Harness 같은 하네스에 붙여 쓰라는 것입니다. 하네스는 도구 사용, 컨텍스트 관리, 코드 실행을 이 모델에 맞게 조율하기 때문에, 모델이 결과를 직접 실행해 보고 오류를 찾아 고치는 과정을 반복할 수 있다고 설명합니다.

검색과 페치 도구도 강조합니다. GPT-6.1 Sol Ultra와 최대 추론 설정으로 비교한 사례에서 DeepSeek는 약 0.44달러로 약 90% 저렴했고, 웹에서 참고 자료를 찾아 쓰면서 꽤 괜찮은 결과를 냈다고 합니다. 영상에 따르면 Claude Code, Codex, DeepSeek Harness에서 서버 측 도구로 호출하는 검색·페치는 10월 31일 16시(UTC), 한국 시간 11월 1일 새벽 1시까지 무료입니다.

함께 봐야 할 주의점

진행자는 깊은 추론 중에 이 모델이 스스로를 OpenAI 모델이라고 답하는 경우가 있어 증류 학습 의혹이 나온다고 언급합니다. 다만 본인도 확정된 증거는 아니라고 선을 긋습니다. 또 소개된 비교 상당수는 한 번의 실행 결과이고, 과제마다 비용과 품질이 달라진다고 직접 말합니다. 그대로 일반화하기보다 내 과제로 다시 확인해야 하는 수치로 보는 편이 안전합니다.

대회 참가자가 오늘 해 볼 일

해커톤이나 대회에서 프로토타입 화면, 3D 데모, 간단한 게임을 만들어야 한다면, 무료 기간이 끝나기 전에 같은 프롬프트를 지금 쓰는 모델과 V4.1 Flash 1017에 함께 넣어 보십시오. 작업마다 걸린 시간, 비용, 고친 횟수를 표로 남기면 어떤 작업을 싼 모델에 넘기고 어떤 작업을 빠른 모델에 남길지 근거가 생깁니다. 오래 걸리는 생성 작업은 하네스와 검색 도구를 켠 상태로 퇴근 전에 걸어 두고, 다음 날 결과를 확인하는 방식부터 시험해 볼 만합니다.

여러분은 비용이 몇 분의 일이라면 완료 시간이 몇 배 길어져도 괜찮은 작업이 있으신가요? 직접 써 본 결과나 비교해 보고 싶은 과제를 댓글로 남겨 주십시오.