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DeepSeek-V4-Flash-0731

LLM#16AI 모델 및 LLM오픈소스 · 웹

DeepSeek-V4-Flash-0731은 에이전트 기능을 향상시키는 고급 언어 모델입니다. 이전 버전을 능가하며, 최고의 독점 모델과 경쟁력을 갖추고 있으며, 다양한 벤치마크에서 개선된 성능을 제공합니다.

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DeepSeek-V4-Flash-0731 스크린샷
DeepSeek-V4-Flash-0731 스크린샷

DeepSeek-V4-Flash-0731은 에이전트 기능을 크게 향상시키기 위해 설계된 DeepSeek 시리즈의 최신 릴리스입니다. 이 모델은 DeepSeek-V4-Flash의 미리보기 버전을 대체하며, DeepSeek-V4-Flash-DSpark와 유사한 추측 디코딩 모듈을 통합하고 있습니다. 활성화된 매개변수 수가 적음에도 불구하고, DeepSeek-V4-Flash-0731은 여러 벤치마크에서 이전 모델인 DeepSeek-V4-Pro(미리보기)를 능가합니다.

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이 모델은 Terminal Bench 2.1, NL2Repo, Cybergym 및 DeepSWE를 포함한 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 선도적인 독점 모델과의 경쟁력을 입증합니다. 예를 들어, Terminal Bench 2.1에서 82.7점을 기록하여 미리보기 버전의 61.8점과 DeepSeek-V4-Pro의 72.1점을 초월합니다. NL2Repo와 Cybergym에서도 각각 54.2점과 76.7점으로 강력한 성능을 보입니다.

DeepSeek-V4-Flash-0731은 낮음, 높음, 최대의 세 가지 추론 노력 수준을 지원하여 사용자가 답변을 제공하기 전에 모델이 수행하는 심사숙고를 조절할 수 있도록 합니다. 이 모델은 vLLM 및 SGLang와의 손쉬운 배포를 위해 설계되었으며, 로컬 배포 및 모델 가중치 변환을 위한 자세한 지침을 제공합니다.

이 모델은 MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여되어 있어 기능에 대한 개방적인 접근을 보장합니다. 사용자는 OpenAI 호환 형식으로 메시지를 인코딩하기 위한 Python 스크립트와 테스트 케이스를 제공하는 전용 인코딩 폴더를 통해 기능을 탐색할 수 있습니다. 이 릴리스에는 Jinja 형식의 채팅 템플릿이 포함되어 있지 않지만, 메시지 인코딩 및 출력 파싱을 위한 포괄적인 문서를 제공합니다.

  • 카테고리AI 모델 및 LLM
  • 요금제오픈소스
  • 배포클라우드, 셀프 호스팅
  • 플랫폼웹

  • 향상된 에이전트 기능

  • 추측 디코딩 모듈

  • 경쟁력 있는 벤치마크 성능

  • 세 가지 추론 노력 수준

  • OpenAI 호환 인코딩

  • MIT 라이선스

  • 로컬 배포 지원

  • 상세 문서

  1. 모델 페이지 접근: Hugging Face 모델 페이지 방문

  2. 인증: Hugging Face 계정에 로그인

  3. 구성: 추론 노력 및 디코딩 매개변수 설정

  4. 프롬프트 전송: 구성된 설정으로 모델 사용

  5. 미세 조정: 특정 작업을 위한 매개변수 조정

  • 고급 텍스트 분석
  • 벤치마크 테스트
  • 에이전트 시나리오
  • 오픈 소스 프로젝트
  • 연구 및 개발

DeepSeek-V4-Flash-0731 리뷰

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