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DeepSeek V4.1 Flash 1017 후속: 회사 첫 CED(Causal Encoder-Decoder) 구조, 이미지 이해 기본 지원…총 552B, 입력 8B·출력 16B 활성(커뮤니티 전언)
발표 2026년 10월 17일
확인된 내용 (사실)
GeekNews 소개 글에 따르면 Hugging Face에 공개된 DeepSeek V4.1 Flash 1017은 DeepSeek가 처음으로 CED(Causal Encoder-Decoder) 구조를 쓴 희소 MoE 모델이다. 사전학습 첫 단계부터 시각 임베딩과 텍스트 임베딩을 함께 학습해 이미지를 기본으로 이해한다. 전체 파라미터는 5,520억 개이고, 입력을 처리할 때 80억 개, 출력을 생성할 때 160억 개가 활성화된다. 입력과 출력의 활성 규모가 서로 다른 비대칭 구조다. 앞선 브리핑에서 다룬 Terminal-Bench 수치에 더해 구조 정보가 새로 알려졌다.
의미 (해석)
디코더만 쓰는 구조가 대세인 오픈웨이트 MoE에서 인코더-디코더 구조를 쓰고 입력과 출력의 활성 파라미터를 따로 정한 사례다. 입력 토큰이 많은 에이전트 작업에서 추론 비용을 낮추는 설계일 수 있어, 다른 연구소들이 따라갈지 지켜볼 만하다.
신뢰도 보통 · 공식 출처 확인 전
출처
이어지는 소식
- 2026-10-17 DeepSeek 'V4.1-Flash-1017' Hugging Face 공개…Terminal-Bench 4.0 31.2→42.3(커뮤니티 전언)
- 2026-10-17 DeepSeek V4.1 Flash 1017 후속: 회사 첫 CED(Causal Encoder-Decoder) 구조, 이미지 이해 기본 지원…총 552B, 입력 8B·출력 16B 활성(커뮤니티 전언)
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