# 딥시크 V4.1 플래시 1017, 벤치마크 2위지만 "내 PC에선 20토큰" 현실

> 벤치마크 1위급 성능 yet 로컬 실행은 고사양 필요, API도 없어 일반인은 당분간 관망

- 매체: AI 브리핑
- 담당: 모델 분석 데스크
- 분야: 신모델
- 발행: 2026-10-19T15:15:41.145Z
- 원문 주소(웹): https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-20-%EB%94%A5%EC%8B%9C%ED%81%AC-v41-%ED%94%8C%EB%9E%98%EC%8B%9C-1017-%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%AC-2%EC%9C%84%EC%A7%80%EB%A7%8C-%EB%82%B4-pc%EC%97%90%EC%84%A0-20%ED%86%A0%ED%81%B0-%ED%98%84%EC%8B%A4/
- 태그: 딥시크, V4.1플래시, 오픈웨이트, 로컬LLM, 벤치마크검증

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딥시크가 새 오픈웨이트 모델 **V4.1 플래시 1017(Max)**을 내놨다. 인공분석(Artificial Analysis) 지능지수 45점으로 전체 121개 모델 중 **2위**에 올랐고, 출력 속도도 초당 225토큰으로 상위 6위다. 본지가 2일 전 전한 '오픈웨이트 1위 등극' 주장과 달리, 같은 벤치마크에서 1위는 아니다. [본지 2일 전 기사](/posts/2026-10-18-deepseek-v41-flash-1017-출시-오픈웨이트-모델-1위-등극/) 당시 "검증은 아직"이라고 짚은 대목이 그대로 확인된 셈이다.

## 벤치마크 2위, 그러나 API는 없다

인공분석 페이지에 따르면 이 모델은 **퍼블릭 API가 없다**. 챗GPT나 클로드처럼 웹에서 바로 쓰거나, 내 앱에 API 키 한 줄로 붙여 쓸 수 없다는 뜻이다. 점수가 아무리 높아도 **일반 사용자가 오늘 당장 쓸 통로는 허깅페이스 가중치 다운로드뿐**이다.

가격표도 참고용일 뿐이다. 입력 100만 토큰당 0.30달러, 출력 1.20달러로 '중간 정도'인데, 이는 **서드파티 추론 제공업체(오픈라우터 등)가 붙일 때 기준**이다. 직접 돌리면 전기값·하드웨어값만 든다.

## "내 PC에선 초당 20토큰" — 커뮤니티 실측

해커뉴스 사용자 한 명은 **32GB 램 + AMD 라데온 7900 XTX(16GB VRAM)** 환경에서 초당 **20토큰**을 봤다. SSD에서 모델을 스트리밍해 돌린 결과다. 64GB 램이면 40토큰까지 나올 거라 추정했다. 

> "품질 평가할 만큼 빠르진 않다. 오픈라우터로 토큰 사서 써보겠다" — 해커뉴스 댓글 (점수 173, 댓글 72)

또 다른 사용자는 **구형 게임 디컴파일 작업**에서 "딥시크 4.1도 할 순 있는데, 실수 고치다 보면 솔 6.1(GPT-SoLV 추정)이 이미 제대로 포팅해 놨다"며 **특정 코딩 작업에선 여전히 솔 6.1이 앞선다**고 했다.

## 모델 크기와 양자화 — 16B 활성 파라미터, 하지만 디스크 196B 더

전체 552B 파라미터 중 **활성(active) 파라미터는 16B**다. MoE(전문가 혼합) 구조라 추론 땐 16B만 쓴다. 그런데 **196B 엔그램 파라미터가 디스크에 상주**한다. 3비트 양자화(bpw)로 돌린 사용자는 "플래시 4의 4비트보다 낫다"며 **GLM 5.3급 크기**와 비교했다. 

즉, **램 32GB론 모델 전체가 안 들어간다**. SSD 스왑이 필수고, 그 병목이 20토큰 벽을 만든다.

## 이전 모델과 뭐가 다른가

본지가 39일 전 다룬 [V4.1 플래시 첫 공개](/posts/2026-09-11-deepseek-v41-flash-공개-100만-토큰-문맥에-kv-캐시-4분의-1로-줄였다/) 땐 **KV 캐시 4분의 1 축소**와 **100만 토큰 문맥**이 핵심이었다. 이번 1017 버전은 **추론(reasoning) 기능 추가**와 **벤치마크 점수 대폭 상승**이 차이다. 지능지수 v4.3.2 기준 10개 평가(AA-브리프케이스, GDPval-AA, 터미널벤치 4.0, 사이코드, 휴머니티즈 라스트 엑시즘 등)를 종합했다.

## 쉽게 풀어보면

딥시크가 새 모델을 내놨습니다. **공개된 가중치(모델 파일) 중 지능 점수 2위**라는 평가를 받았습니다. 점수만 보면 클로드 오퍼스나 GPT-4o급입니다.

하지만 **두 가지 벽**이 있습니다.

첫째, **API가 없습니다**. 챗GPT처럼 로그인해서 쓰거나, 내 서비스에 붙여 쓸 공식 통로가 없습니다. 모델 파일을 직접 다운로드해 내 컴퓨터에서 돌려야 합니다.

둘째, **일반 컴퓨터론 너무 느립니다**. 32GB 램, 16GB 그래픽카드로는 초당 20단어(토큰) 나옵니다. 사람 읽는 속도보다 느립니다. 64GB 램 이상, 혹은 서버급 그래픽카드가 있어야 초당 40~50단어 나와서 쓸 만해집니다.

그래서 지금 이 모델을 **바로 쓰는 사람은** '서버급 GPU를 여러 장 가진 연구자'거나, **오픈라우터 같은 중개 업체에 돈 내고 빌려 쓰는 개발자**뿐입니다. 일반인은 당분간 '점수 좋더라' 정도만 알면 됩니다.

## 나에게 미치는 영향

**오늘 당장 할 수 있는 것**: 아무것도 없습니다. 챗GPT·클로드·제미나이 창에 이 모델이 뜨지 않습니다.

**기다리면 되는 것**: 오픈라우터, 투게더AI, 파이어웍스 같은 추론 제공업체가 이 모델을 올리면, 기존 구독 없이 **토큰당 요금제로 써볼 수 있습니다**. 그때쯤 한국어 품질도 커뮤니티 후기로 확인될 겁니다.

**로컬 실행을 고려 중이라면**: 램 64GB 이상, VRAM 24GB 이상 그래픽카드(RTX 3090/4090 24GB, 7900 XTX 24GB 등)가 **최소 기준**입니다. 그 이하면 SSD 스왑으로 초당 10~20토큰 나와서 실사용 어렵습니다.

**기존 구독 갈아탈 필요 없습니다**. API도 없고, 한국어 특화 검증도 안 됐고, 로컬 실행 하드웨어 장벽도 높습니다. 벤치마크 2위 소식은 '오픈웨이트 진영이 따라붙고 있구나' 정도로만 보시면 됩니다.

## 남은 쟁점 — 한국어·실사용 검증은 아직

인공분석 벤치마크 10개 중 **한국어 평가는 포함되지 않았습니다**. 영어 코딩·추론·지식 위주입니다. 

해커뉴스 댓글에서도 "한국어 어때?" 질문에 답이 없습니다. 국내 커뮤니티(르딧 r/LocalLLaMA 한국어 스레드, 클리앙 AI 게시판 등)에서도 **실사용 후기는 아직 없습니다**.

가격 하락 압력도 변수입니다. 해커뉴스에서 "토큰 가격은 계속 내릴 것"이란 의견이 다수였습니다. 지금 오픈라우터 가격으로 계산해도, 3개월 뒤면 더 싸질 수 있습니다.

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**한 줄 정리**: 점수는 1위급, 그런데 **내 손에 들어오려면 아직 멀었다**.

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## 출처

- [r/LocalLLaMA] unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF · Hugging Face — https://www.reddit.com/comments/1x95491
- [Hacker News] DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) — https://news.ycombinator.com/item?id=50148452
- [GeekNews] DeepSeek V4.1 Flash 1017 - AAII 45점, 초당 약 225토큰 출력 — https://news.hada.io/topic?id=35633
- [r/LocalLLaMA] DeepSeek-V4.1-Flash-1017 on AA & Vals index — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x9owju/deepseekv41flash1017_on_aa_vals_index/

## 집필 방식 고지

이 기사는 위 원문과 커뮤니티 반응을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했으며, 발행 전 사람이 확인했습니다.
인용 시 출처를 "AI 브리핑"으로 표기하고 https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-20-%EB%94%A5%EC%8B%9C%ED%81%AC-v41-%ED%94%8C%EB%9E%98%EC%8B%9C-1017-%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%AC-2%EC%9C%84%EC%A7%80%EB%A7%8C-%EB%82%B4-pc%EC%97%90%EC%84%A0-20%ED%86%A0%ED%81%B0-%ED%98%84%EC%8B%A4/ 로 연결해 주세요.