DeepSeek는 V4 계열의 최신 모델 DeepSeek-V4-Flash-0731을 2026년 7월 31일 공개했다고 사이먼 윌리슨(Simon Willison)의 링크 포스트가 전했다. 이 모델은 도구를 쓰거나 여러 단계를 거쳐 행동하는 능력이 더 강해졌다는 뜻의 “substantially enhanced agentic capabilities”를 갖춘 것으로 설명됐다. 파라미터는 3040억 개이며, Hugging Face에는 167GB로 올라와 있다.

Artificial Analysis는 DeepSeek-V4-Flash-0731을 MiniMax M3보다 높게 평가했다. MiniMax M3가 428B 모델인데도 DeepSeek-V4-Flash-0731이 앞선 것이다. 윌리슨은 이 모델이 크기에 비해 훨씬 좋은 성능을 내는 것으로 보인다고 했으며, 입력 $0.14/million과 출력 $0.27/million 가격이 “the best value-per-intelligence model out there”일 수 있다고 말했다.

윌리슨은 OpenRouter를 통해 펠리컨 이미지 프롬프트로 이 모델을 시험했다. 기본 reasoning level에서는 그가 “a disappointing pelican”이라고 부른 결과가 나왔지만, llm -m openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash-0731 -t pelican -o reasoning_effort high로 reasoning_effort를 high로 높이자 더 나은 결과가 나왔다.

DeepSeek는 V4 계열의 최신 모델 DeepSeek-V4-Flash-0731을 2026년 7월 31일 공개했다고 사이먼 윌리슨(Simon Willison)의 링크 포스트가 전했다. 이 모델은 도구를 쓰거나 여러 단계를 거쳐 행동하는 능력이 더 강해졌다는 뜻의 “substantially enhanced agentic capabilities”를 갖춘 것으로 설명됐다. 파라미터는 3040억 개이며, Hugging Face에는 167GB로 올라와 있다.

Artificial Analysis는 DeepSeek-V4-Flash-0731을 MiniMax M3보다 높게 평가했다. MiniMax M3가 428B 모델인데도 DeepSeek-V4-Flash-0731이 앞선 것이다. 윌리슨은 이 모델이 크기에 비해 훨씬 좋은 성능을 내는 것으로 보인다고 했으며, 입력 $0.14/million과 출력 $0.27/million 가격이 “the best value-per-intelligence model out there”일 수 있다고 말했다.

윌리슨은 OpenRouter를 통해 펠리컨 이미지 프롬프트로 이 모델을 시험했다. 기본 reasoning level에서는 그가 “a disappointing pelican”이라고 부른 결과가 나왔지만, llm -m openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash-0731 -t pelican -o reasoning_effort high로 reasoning_effort를 high로 높이자 더 나은 결과가 나왔다.