5520억 개 MoE 중 프롬프트를 읽을 때는 80억만 켜지는 딥시크 V4.1 플래시를 코난쌤이 11분으로 정리한 영상을 자막 원문으로 읽었어요. 피크·오프피크와 캐시 히트·미스로 갈리는 요금 구조를 딥시크 공식 요금표와 대조해 확인하고, 저비용이 어디서 나오는지와 쓰기 전에 알아둘 한계를 함께 정리한 기록이에요.
비싼 시간대에도 100만 토큰 입력이 0.3달러, 그리고 자주 쓰는 캐시 히트 입력은 100만 토큰에 0.006달러. 딥시크 V4.1 플래시(이하 ‘V4.1 플래시’)를 소개하는 코난쌤 채널의 영상 ‘딥시크 V4.1 플래시, 직접 써 봤더니 — 11분 총정리’(2026-10-20 게시, 11분 39초, 무료 공개 본편)은 이런 숫자에서 출발해 구조·벤치마크·실측·커뮤니티 반응까지 한 번에 훑어 줘요.
이 글은 영상 자막 전문(343세그먼트)을 1차 근거로 삼고, 요금과 시간대 같은 확인 가능한 수치는 딥시크 공식 요금표(2026-10-22 확인)와 대조했어요. 동작과 발언은 문장 안에 ‘영상에서/영상은/영상의’ 소속을 명시했어요. Edu는 V4.1 플래시를 직접 사용해 본 적이 없어서 ‘직접 써본 결과’류 서술은 두지 않았고, 영상에서 확인한 내용과 공식 문서 확인 결과만 옮겼어요. 저비용 활용 수칙 같은 Edu 관점 연결은 글 후반의 Editor_K의 해석으로 따로 분리했어요.
5520억 중 8B만 켜진다 — MoE 비대칭 구조
영상은 규모와 활성의 격차에서 시작해요. 백본 파라미터가 5520억 개에 달하는 거대 모델이지만, 프롬프트를 읽을 때는 그중 80억 개만 켜지고 답변을 생성할 때도 160억 개만 작동하는 비대칭 구조라는 게 영상의 설명이에요. 전문가 모델인 MoE 구조를 쓰는데, 층마다 공유 전문가 1개와 라우팅 전문가 384개를 두고 토큰 하나를 처리할 때 384개 중 6개만 골라 깨운다고 영상은 소개해요.
규모 수치는 조금 복잡해요. 허깅페이스 저장소 화면에는 텐서 원소 합계가 763B로 표시되지만, FP4 패킹 데이터와 비전 인코더가 섞인 수치라 공식 파라미터와는 다르다는 게 영상의 해설이에요. 기술보고서 기준 공식 규모는 백본 552B와 엔그램(희소 조건부 메모리) 196B이고, 엔그램은 1번·14번 층에 놓여 있다고 영상은 정리해요.
입출력 활성이 다른 이유는 CED라 부르는 인코더·디코더 구조에서 비롯된다는 게 영상의 설명이에요. 전체 40개 층을 20개씩 나눠 앞쪽은 인코더, 뒤쪽은 디코더로 쓰고, 인코더 최종 상태값에서 디코더 글로벌 KV를 바로 투영해요. 그래서 프롬프트를 읽는 프리필 단계에서는 디코더 계산 대부분을 건너뛰어 8B만 쓰고, 답변을 만드는 디코드 단계에서만 40층을 모두 거쳐 16B가 켜진다고 해요. CSA2 어텐션과 FP4 KV 캐싱으로 글로벌 KV 캐시를 토큰당 890바이트로 줄였다는 것, 문맥을 100만으로 늘려도 디코드 연산 증가가 억제된다는 것까지 — 다만 이 압축률과 연산 절감 수치는 딥시크의 주장이라는 점을 영상도 분명히 짚고 있어요.
출시 연혁과 공식 모델명 — 10월 17일 업데이트가 바꾼 것
연혁을 영상은 이렇게 정리해요. 비전 실험 모델을 거쳐 9월 10일에 V4.1 플래시가 정식 출시됐고, 처음부터 시각 이해를 갖춘 네이티브 멀티모달 모델을 표방했다. 한 달여 뒤인 10월 17일에는 구조 변경 없는 마이너 업데이트판을 공개했는데, 답변 출력 길이를 줄여 작업당 비용을 낮췄다고 공식 카드가 설명한다는 거예요. 같은 날 자체 검색 엔진 기반의 서치 앤 페치 API도 모두에게 열었다고 영상은 전해요.
지금은 부르는 이름이 정리돼 있어요. 공식 요금표(2026-10-22 확인)에서 플래시 계열의 공식 모델명은 딥시크 플래시(deepseek-flash)이고, 모델 버전은 DeepSeek-V4.1-Flash-1017이에요. 은퇴한 구형 V4 플래시와 비전 실험 모델의 요청은 10월 17일 버전이 대신 받아 Flash 가격으로 청구된다는 것도 공식 요금표에 명시돼 있어요. 한편 V4 Pro 라우팅을 두고 공식 문서 두 곳이 서로 다른 말을 한다 — 9월 10일 뉴스는 V4 Pro 요청을 플래시로 자동 연결한다 했고, 체인지 로그는 사용자 요청에 따라 9월 14일 이후에도 V4 Pro를 유지한다 적었다는 것을 영상이 지적해요. 실제 현재 가격표에는 V4 Pro(8월 13일판)가 별도로 남아 피크 출력 100만 토큰당 3.96달러를 유지하고 있어요.
요금은 시간대와 캐시로 갈린다 — 공식 요금표 대조
이 글의 핵심이에요. 영상의 요금 발표는 이래요. 피크 시간대 기준 100만 토큰에 입력 캐시 미스 0.3달러, 출력 1.2달러, 그리고 에이전트가 자주 쓰는 입력 캐시 히트는 0.006달러. 중국 공휴일을 뺀 평일 하루 7시간이 피크고 나머지는 전부 반값 오프피크라는 거예요.
이 수치를 딥시크 공식 요금표(2026-10-22 확인, https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)와 대조했어요. 결과는 일치해요. 공식 요금표도 피크 기준 캐시 미스 $0.3·캐시 히트 $0.006·출력 $1.2, 오프피크는 정확히 반값($0.15·$0.003·$0.6)으로 정의하고 있어요. 피크 시간도 공식은 중국 공휴일을 제외한 평일 UTC 01–04시·06–10시로 명시하는데, 이것은 한국시간 평일 오전 10시~오후 1시, 오후 3시~7시와 같아요. 주말과 중국 공휴일은 하루 전체가 오프피크로 쳐준다는 것도 공식 요금표의 설명이에요.
| 구분(1M 토큰) | 피크 | 오프피크(반값) |
|---|---|---|
| 입력 — 캐시 히트 | $0.006 | $0.003 |
| 입력 — 캐시 미스 | $0.3 | $0.15 |
| 출력 | $1.2 | $0.6 |
피크: 중국 공휴일을 제외한 평일 UTC 01–04시·06–10시(한국시간 평일 10–13시·15–19시). 오프피크: 나머지 전부 — 주말·중국 공휴일은 하루 전체가 오프피크.
피크 $0.006 · 오프피크 $0.003 (1M 토큰) — 미스의 50분의 1 수준
피크 $0.3 · 오프피크 $0.15 (1M 토큰)
피크 $1.2 · 오프피크 $0.6 (1M 토큰). 영상은 한국시간 19시 이후 오프피크 반값을 노리면 부담이 줄어든다고 정리한다.
검색 도구 요금도 따로 있어요. 서치 앤 페치 API는 성공 요청 1,000회당 각각 $0.75로 공식 요금표에 정해져 있고, 딥시크 하네스·Claude Code·코덱스를 통한 서버 도구 호출은 지금은 무료지만 2026년 11월 1일 0시(베이징 시간)부터 건당 과금이 시작된다는 것이 공식 요금표의 설명이에요. 영상도 ‘10월 말까지 무료’라고 같은 시점을 짚어요. REST로 직접 부르면 1,000회당 0.75달러라 조금 비싼 편이라는 게 영상의 해설이에요.
성능의 양면 — 공식 벤치마크와 제3자 실측은 다르게 읽어야
영상은 공식 벤치마크와 제3자 실측을 나눠 대조해요. 공식 표에서 코딩 평가 딥SWE v1.1은 9월판 74.2점에서 10월 17일판 77점으로 오르며 클로드 오퍼스 5(74점)를 앞섰고, 오토메이션 벤치 60.5점·에이펙스 벤치 72.1점도 오퍼스 5보다 높다는 게 영상의 소개예요. 반면 고난도 평가 HLE 무도구는 42.6점으로 오퍼스 5(56.3점)에 큰 차이로 뒤처지고, 터미널 벤치 4.0도 42.3 대 51.8로 오퍼스 5가 앞선다고 영상은 이어요. 참고로 9월판 딥SWE는 하네스 종류에 따라 최대 8.7점까지 차이가 난다는 것도 영상이 덧붙여요.
| 평가(영상 발표값) | 10월 17일판 | 비교 대상 |
|---|---|---|
| 딥SWE v1.1(코딩) | 77점 | 오퍼스 5 74점 — 앞섬 |
| HLE 무도구(고난도) | 42.6점 | 오퍼스 5 56.3점 — 크게 뒤짐 |
| 터미널 벤치 4.0 | 42.3점 | 오퍼스 5 51.8점 — 뒤짐 |
| 아티피셜 어낼리시스 지능지수(제3자) | 45.1점 | GLM5.3 동점·오퍼스 5.5는 58점 |
제3자 평가도 함께 실려요. 아티피셜 어낼리시스의 실측에서 지능지수는 9월판 39.5점에서 10월 17일판 45.1점으로 올랐고, 이전 세대 V4 프로 대비 9점 넘게 올랐다는 게 영상의 정리예요. 같은 지수에서 GLM5.3과 동점이고 클로드 오퍼스 5.5는 58점. 출력 속도 중앙값은 초당 225토큰으로 추정되고, 지수 전체 실행 비용은 $677에서 $445로 약 34% 줄었으며 전체 출력 토큰도 약 17% 감소했다는 것까지 — 영상은 좋은 수치와 걸리는 수치를 함께 보여 줘요.
직접 돌려본 실측과 커뮤니티 반응
영상에서 코난쌤은 오픈라우터에서 4가지 과제로 6번 직접 실험했어요. 파일 하나로 작동하는 2D 레이싱 게임을 시켰더니 10월 17일판이 70초 만에 오류 없는 게임을 냈고 추론 토큰이 24% 적었다는 게 그 첫 번째 기록이에요. 공식 벤치마크 표 이미지를 읽게 했더니 딥SWE 점수 6개를 모두 맞췄지만, 표 속 숫자 2개를 41.0으로 오독하고 항목 이름 철자도 틀렸어요. 35,000토큰짜리 영어 논문 전문을 읽고 던진 질문 4개는 4초 만에 전부 정확히, 근거도 원문에서 찾아냈다고 영상은 전해요. 중학교 1학년 가정통신문 작성은 이전 판보다 2.4배 빠른 8.3초였고요. 실험 6번을 합친 총비용은 약 2센트였다는 게 영상의 마무리 수치예요.
커뮤니티 반응도 양면적이에요. 딥시크의 1017 공식 발표 게시물은 X에서 조회수 706만 회를 넘겼고, 유튜버 프롬프트 엔지니어링은 로봇 강화학습·시각화에 22센트를 썼다고 하며, 도나토 카피텔라는 8개 과제 자체 실험에서 생성 토큰이 44% 줄었다고 했다는 것 — 영상이 모은 반응이에요. 반면 아티피셜 어낼리시스 장황함 순위에서는 47개 중 39위로 여전히 길고, 레딧과 X에서는 오버싱킹으로 루프에 빠진다는 지적이 나왔어요. 코덱스 같은 외부 하네스에 그냥 붙이면 잘 안 되니 자사 하네스 0.2.1 이상이나 코드버디를 권장한다는 경고도 영상이 소개해요. ‘브라우저 유저가 19배 싸다’는 글은 적힌 수치를 나눠보면 10.7배라는 재계산도 영상에 이어져요. 로컬 구동은 저장소 약 510GB라 부담스럙다는 평이 있는 가운데, M3 울트라 맥 스튜디오에서 엔그램을 SSD로 분리하면 실시간 램 280GB만으로 구동했다는 사례를 영상은 소개해요.
MIT 가중치 — 자체 서버에 올리는 경로
두 버전 모두 모델 가중치를 MIT 라이선스로 허깅페이스에 공개했다는 게 영상의 설명이에요. Edu도 확인했어요. 허깅페이스의 deepseek-ai 조직 저장소(DeepSeek-V4.1-Flash-1017)가 2026-10-22 기준 license:mit로 공개돼 있어요. 영상은 보안상 외부 전송이 어렵다면 MIT 가중치를 받아 자체 서버에 올릴 수 있다고 정리해요. 로컬 실행은 저장소가 510GB 정도로 크지만, 앞서 말한 M3 울트라 사례처럼 엔그램을 SSD로 분리하는 방법이 커뮤니티에서 시도되고 있다는 것도 영상의 소개예요.
Editor_K의 해석 — Edu가 이 모델을 두고 볼 지점
영상의 활용 제안은 분업이에요. V4.1 플래시는 에이전트를 반복 실행하거나 긴 문맥 분석을 저비용으로 여러 번 돌릴 때 유리고, 한 번에 깊은 추론이 필요한 과제는 상위 모델과 나눠 쓰면 좋다는 거예요. 영상에서 코난쌤 본인은 오케스트레이터로 Opus 5.5 같은 상위 모델을, 워커로 V4.1 플래시 같은 모델을 두면 비용을 낮출 수 있다고 말해요. Editor_K의 해석을 더하면, 이건 이전에 정리한 캐시 논점과 정확히 만나요. 요즘 AI소식에서 다룬 Claude Code 압축·캐시 이야기(2026-10-20 글)에서 ‘비용 대부분은 반복 입력’이라는 흐름이었는데, 캐시 히트가 미스의 50분의 1 수준인 모델은 그 흐름의 극단적 사례라는 거예요. MoE로 일부만 켜는 구조 자체는 Meta 모델 글(2026-10-17 글)에서 본 축이기도 해요.
다만 조직 업무에 바로 붙이기 전에 검문이 필요해요. 딥시크 API 서버는 외국 서버라 업무 데이터를 다루는 일에는 전송 자체가 부담이에요. Editor_K의 해석으로 정리하면, 민감한 업무 데이터가 들어가는 자동화에는 공식 API 대신 MIT 가중치 온프레미스 경로만을 검토 대상으로 좁히는 게 안전해요. 반대로 공개 자료 요약·문서 초안처럼 외부 전송이 문제 없는 과제를 골라 워커 모델로 시험해 보고, 한국시간 19시 이후 오프피크 반값 단가를 활용하면 실험 비용을 작게 유지할 수 있어요. 서치 앤 페치처럼 건당 과금이 시작되는 도구는 11월 1일 이후 요금을 먼저 확인하는 습관이 필요해요.
한계도 함께요. 영상에서 코난쌤의 실측이 좋았어도 벤치마크 표 숫자 2개를 오독했고, 장황함·오버싱킹 지적과 외부 하네스 호환 문제는 커뮤니티 반응으로 남아 있어요. ‘싸다’는 이유만으로 검증 단계를 생략하면 안 된다는 게 이 글의 결론이에요.
한계와 확인 범위
이 기록은 영상 자막 전문과 공식 문서 대조를 1차 근거로 삼은 읽기이지, Edu가 모델을 독립적으로 재검증한 결과가 아니에요. 벤치마크·실측 수치는 영상 발표값이고, 요금·시간대·모델명만 2026-10-22 기준 공식 요금표와 대조해 일치를 확인했어요. 압축률·연산 절감 수치는 딥시크의 주장임을 영상도 밝히고 있어요. 요금과 과금 개시 시점은 이후 공식 페이지 변경 가능성이 있으니 실사용 전 다시 확인하는 게 안전해요.
영상 원문은 아래에서 그대로 볼 수 있어요.
출처와 시각자료
- 메인 원문: 코난쌤, ‘딥시크 V4.1 플래시, 직접 써 봤더니 — 11분 총정리(결과물·API 사용·로컬 사용법)’, 2026-10-20 게시, 11분 39초, 무료 공개 본편. https://www.youtube.com/watch?v=AFHQehD8y9w (2026-10-22 자막 전문 확인, OMW ai_edu 자막 발췌 보존) — 구조·연혁·벤치마크·실측·커뮤니티 반응의 1차 근거예요.
- 공식 요금표: DeepSeek API Docs — Pricing. https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing (2026-10-22 원문 확인, deepseek-flash 요금·피크 시간 정의·서치 앤 페치 과금·2026-11-01 과금 개시) — 요금 수치의 공식 근거예요.
- 모델 가중치: Hugging Face deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017, license:mit. https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2026-10-22 확인) — MIT 라이선스 공개의 근거예요.
- 자막 기록: 코난쌤 영상 자막 전문(raw, 343세그먼트 보존, 2026-10-22 수집) — 본문 인용 문장들의 위치예요.
- 계열 글: 요즘 AI소식 2026-10-17 ‘Meta Muse Spark Open 가중치 공개’(글 보기) — 일부만 켜는 MoE 구조의 계열이에요. 요즘 AI소식 2026-10-20 ‘Claude Code 자동 요약, 첫 압축에서 가장 많이 잃는다’(글 보기) — 캐시·컨텍스트 비용 논점의 계열이에요.
시각자료 출처
- 첫 번째 이미지: AI 생성 이미지(gpt-image-2, 2026-10-22 생성, Edu 제작). 텍스트 없는 독창적 일러스트이며 실제 제품·요금표 화면이 아니에요.
- 두 번째 이미지: AI 생성 이미지(gpt-image-2, 2026-10-22 생성, Edu 제작). 텍스트 없는 독창적 일러스트이며 실제 제품·서버 사진이 아니에요.
- 요금표 표: 딥시크 공식 요금표(2026-10-22 확인)의 deepseek-flash 요금을 Editor_K가 재구성했어요.
- 요금 상태 다이어그램: 공식 요금표의 피크 시간·캐시 요금 정의(2026-10-22 확인)를 Editor_K가 재구성했어요.
- 벤치마크 표: 영상(2026-10-22 자막 확인)이 공식·제3자를 나눠 소개한 수치를 Editor_K가 재구성했어요.
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