DeepSeek 신모델 Token 소모 50% 이상 감소

Odaily 플래닛 데일리 보도에 따르면, DeepSeek가 대형 모델 신버전 V4.1 Flash-1017을 공식 출시했다. 중국산 인공지능 대형 모델이 전반적으로 반복 혁신의 핵심 시기에 놓인 가운데, 이 버전은 가장 먼저 업그레이드를 완료하며 전체 성능이 현저히 도약했다. 이전에 이미 공개된 데이터를 통해 기술 지표가 확인된 바 있으며, 이번에 DeepSeek는 처음으로 파레토 프런티어 곡선을 자체 발표하여 모델의 효율성과 비용 차원에서의 종합적 성과를 직관적으로 제시했다. V4.1 Flash-1017은 이 곡선에서 업계 선도 수준에 도달했는데, 단위 작업당 종합 비용이 Fable, Astra 등 동종 모델의 1%에서 20%에 불과해 가성비 우위가 40~50배 이상에 달한다. 이번에 출시된 1017 버전은 기존 API 가격 체계를 유지하면서도 Token 사용 효율 측면에서 심층적인 재구성을 완료했다. 작업 인지형 압축, 동적 컨텍스트 트리밍 및 적응형 디코딩 전략을 통해 각 유형의 요청에서 실제 Token 소모를 현저히 낮췄다. 실측 결과, 대부분의 시나리오에서 Token 사용량이 이전 버전 대비 50% 이상 감소했으며, 이에 따라 TCO 수준도 동시에 새로운 실질적 하락세를 맞이할 전망이다. (신랑재경)