LLM - 딥시크 (DeepSeek) - DeepSeek-V4.1-Flash

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash/blob/main/DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf

2026.9.10
[DeepSeek_V41_Tech_Report.pdf]

이 보고서는 차세대 멀티모달 모델인 DeepSeek-V4.1-Flash의 혁신적인 설계와 성능 지표를 상세히 다루고 있습니다. 이 모델의 핵심은 Causal Encoder-Decoder(CED) 구조와 Compressed Sparse Attention 2(CSA2) 기술을 결합하여, 성능을 유지하거나 오히려 높이면서도 KV 캐시 점유율을 획기적으로 압축하고 연산 효율을 극대화한 데 있습니다. 텍스트는 모델이 방대한 분량의 멀티모달 데이터를 학습하며 보여준 뛰어난 추론 및 에이전트 능력을 강조하며, 특히 긴 문맥 처리 시 발생하는 병목 현상을 해결하는 데 집중합니다. 결론적으로 이 기술 보고서는 매우 적은 활성 파라미터만으로도 대규모 폐쇄형 모델에 필적하는 지능을 구현함으로써, 고성능 AI의 배포 비용을 낮추고 효율성을 새로운 차원으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다.