DeepSeek-V3.1-Terminus는 DeepSeek 제품군의 최신 개선판으로, DeepSeek이 기존 채팅 모델과 더욱 강력한 에이전트 시스템을 연결하는 하이브리드 에이전트 지향 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 완전히 새로운 기반 네트워크가 아닌, Terminus는 안정성, 언어 일관성, 그리고 더욱 강력한 에이전트/도구 성능(특히 코드 및 검색 에이전트)에 중점을 둔 V3.1 제품군의 서비스 팩 스타일 업데이트로 제공됩니다. 이 릴리스는 DeepSeek의 API와 Hugging Face 배포판을 통해 이미 제공되고 있으며, 여러 제공업체 생태계에 통합되었습니다.
아래에서 이 모델을 자세히 설명하겠습니다.
DeepSeek-V3.1-Terminus란 무엇인가요?
DeepSeek-V3.1-Terminus는 DeepSeek의 V3 제품군에서 가장 최근 출시된 포인트 릴리스로, 회사의 대용량 전문가 혼합(MoE) 모델을 안정성과 에이전트 중심으로 개선한 버전입니다. DeepSeek-V3.1-Terminus 업데이트는 이전 V3 빌드에서 보고된 두 가지 실질적인 사용자 경험 문제, 즉 산발적인 언어 혼합/문자 오류와 에이전트/도구 동작의 일관성 부족에 초점을 맞춥니다. DeepSeek은 이번 릴리스를 V3의 기본 기능을 유지하면서 안정성, 에이전트 도구 사용(특히 Code Agent 및 Search Agent), 그리고 교차 벤치마크 신뢰성을 개선하는 유지 관리 및 강화 단계로 설명합니다. 모델과 가중치는 DeepSeek 채널과 Hugging Face에서 확인할 수 있습니다.
실제로 이는 다음과 같은 의미를 갖습니다.
- DeepSeek V3.1의 증분적 업그레이드로, 에이전트/도구 사용(코드 에이전트, 검색 에이전트)과 다단계 추론 개선에 중점을 두고 있습니다.
- 해당 팀은 이전 V3.1에 비해 언어 혼합 오류가 적고 출력이 더 안정적이라고 보고했습니다.
- "생각하는" 채팅 템플릿과 "생각하지 않는" 채팅 템플릿(하이브리드 추론 모드)을 모두 지원하고 에이전트 워크플로를 위한 구조화된 도구 호출을 지원합니다.
광범위한 건축 디자인은 무엇입니까?
DeepSeek-V3.1(그리고 확장된 Terminus 업데이트)은 하이브리드 추론 대규모 모델입니다. 이 제품군은 대규모 전문가 혼합(MoE) 스타일 확장과 능동적 매개변수 라우팅을 결합하여 시스템이 "사고" 모드(강력한 내부 추론, 도구 계획)와 "비사고" 채팅 모드(낮은 지연 시간, 직접적인 응답) 모두에서 작동할 수 있도록 합니다. 이러한 하이브리드 설계는 별도의 모델이 아닌 다양한 채팅 템플릿과 런타임 모드를 통해 개발자에게 제공됩니다. 동일한 기반 네트워크가 두 가지 동작을 모두 지원합니다.
"에이전트"는 아키텍처에 어떻게 통합됩니까?
DeepSeek의 에이전트 기능은 핵심 모델 추론 위에 계층화되어 있습니다. 특수 에이전트 모듈(코드 에이전트, 검색 에이전트, 탐색 에이전트, 터미널 에이전트)은 모델이 호출하는 방법을 학습할 수 있는 가이드 도구 사용 행동으로 구현됩니다. DeepSeek-V3.1-Terminus는 훈련 후 최적화와 향상된 프롬프트 템플릿을 통해 이러한 에이전트의 신뢰성과 조정을 향상시킵니다. 실제로 이러한 에이전트는 별도의 신경망이 아니라, 기본 모델에 외부 도구 또는 동작을 호출하는 시기와 방법을 지시하는 훈련된 행동 패턴(그리고 때로는 가벼운 컨트롤러)입니다.
V3.1-Terminus의 주요 개선 사항은 무엇입니까?
Terminus는 어떤 사용자 문제를 해결합니까?
DeepSeek-V3.1-Terminus는 주로 두 가지 실질적인 사용자 피드백에 대한 대응으로 출시되었습니다.
- 언어 안정성: 사용자들은 다국어 환경에서 간헐적으로 언어 혼용(중국어/영어 코드포인트가 출력에 섞여 표시됨), 문자가 잘못 표시되거나 "깨진" 상태, 그리고 토큰화 과정에서 일관성 없는 아티팩트가 발생하는 현상을 보고했습니다. DeepSeek-V3.1-Terminus에는 이러한 문제를 줄이기 위한 수정 사항이 포함되어 있습니다.
- 에이전트 신뢰성: 사용자들은 모델이 툴 체인(코드 에이전트, 검색 에이전트, 터미널 에이전트)을 호출할 때 더욱 강력하고 반복 가능한 동작을 요구했습니다. DeepSeek-V3.1-Terminus에는 툴 사용을 안정화하고 에이전트의 환각이나 불완전한 계획 실행을 줄이기 위한 사후 훈련 및 프롬프트/템플릿 변경 사항이 포함되어 있습니다.
해법
DeepSeek-V3.1-Terminus는 품질과 안정성을 강화한 릴리스로 출시되었습니다. DeepSeek는 몇 가지 구체적인 수정 및 최적화를 발표했습니다.
- 언어 일관성 수정: 예상치 못한 중국어/영어 혼용을 줄이고 가끔 출력물에 나타나는 희귀한 비정상 문자를 제거했습니다.
- 에이전트 견고성: 코드 에이전트와 검색 에이전트가 눈에 띄게 개선되어 도구 호출 정확도가 향상되고 도구 호출이 환각적으로 감소했습니다. Terminus는 코드 에이전트의 프롬프트-실행자 간 핸드오프를 강화하고, 검색 에이전트의 검색 결과 해석을 개선하며, 체인 작업 중 잘못된 토큰화 아티팩트를 줄입니다. 이 모든 것은 엔드투엔드 에이전트 워크플로(예: 쿼리 → 검색 → 코드 생성 → 실행)를 더욱 결정론적이고 오류 발생 가능성을 줄이기 위한 것입니다.
- 벤치마크 전반의 안정성: 이 팀은 이전 V3 빌드에 비해 일반적인 벤치마크에서 더 안정적인 점수(분산이 낮음)를 보고했습니다.
DeepSeek은 Terminus를 기존 V3.1 통합 지점과 호환되는 것으로 설계했습니다. 채팅 및 "리저너" 엔드포인트는 기존 버전과 호환되도록 업그레이드되었습니다. 엔지니어링 측면에서 볼 때, Terminus는 API 변경이 아닌 추가적인 안정성/품질 향상 릴리스입니다. 단, 정확한 타이밍에 의존하는 애플리케이션의 경우 서비스별 동작(예: 사고 모드에서 약간의 지연 시간 차이)이 예상될 수 있습니다.
DeepSeek-V3.1-Terminus는 벤치마크에서 어떤 성능을 보입니까?
DeepSeek은 어떤 벤치마크 수치를 발표했나요?
DeepSeek은 추론, 코드, 에이전트 및 다국어 테스트를 혼합하여 V3.1 및 V3.1-Terminus에 대한 비교 벤치마크 점수를 발표했습니다. 공개된 표의 대표 항목은 다음과 같습니다.
- MMLU-Pro(추론): V3.1 = 84.8 → 종착역 = 85.0.
- GPQA-다이아몬드: 80.1 → 80.7.
- 인류의 마지막 시험: 15.9 → 21.7 (특수 벤치마크에서 눈에 띄는 상승)
- 라이브코드벤치 / 코드: 74.8 → 74.9 (소액 이득).
- 코드포스(점수): 2091 → 2046 (전체 코딩 경연 점수에는 약간의 차이가 있습니다).
에이전트/도구 사용 벤치마크는 상대적으로 더 큰 개선을 보여줍니다.
- BrowseComp(에이전트 웹 탐색): 30.0 → 38.5.
- 터미널 벤치(명령줄 역량): 31.3 → 36.7.
- SWE Verified(소프트웨어 엔지니어링 검증): 66.0 → 68.4.
- SimpleQA(QA 정확도): 93.4 → 96.8.
이러한 수치는 원시 추론 능력의 향상이 미미한 반면, 에이전트 및 도구 사용 능력이 크게 향상되었음을 나타냅니다. 이는 바로 DeepSeek이 Terminus의 타겟으로 삼은 영역입니다.
벤치마크는 실질적으로 다음을 의미합니다.
- 작은 추론 이득 핵심 모델 가중치는 크게 변경되지 않았으며, 더 나은 교육 데이터 큐레이션과 추론 파이프라인을 통해 개선이 이루어졌습니다.
- 더 큰 대리인 이득 모델이 이제 도구를 더욱 안정적으로 선택하고 사용하며, 여러 단계의 웹 조사, 코드 생성 + 테스트 주기, 명령줄 자동화와 같은 더 나은 실제 작업으로 전환됨을 나타냅니다.
DeepSeek-V3.1-Terminus는 어떤 고급 기능을 제공합니까?
에이전트 도구 모음: 코드 에이전트, 검색 에이전트, 터미널 에이전트
Terminus는 개발자가 여러 단계로 구성된 외부 워크플로를 조정할 수 있는 에이전트 기능을 두 배로 늘렸습니다.
- 코드 에이전트: 실행 가능한 코드를 생성하고, 실행 루프(공급자 샌드박스에서)를 구동하며, 반복적인 디버깅 지원을 제공합니다. 이 업데이트는 잘못된 스니펫을 줄이고 알고리즘 작업에 대한 단계별 추론을 개선하는 것을 목표로 합니다.
- 에이전트 검색 / 에이전트 찾아보기: 여러 단계의 웹 쿼리를 순차적으로 처리하고, 검색 결과를 통합하며, 가져온 데이터로부터 답변을 종합합니다. 공개된 BrowseComp 델타는 더 나은 브라우징 안정성을 시사합니다.
- 터미널 에이전트: 셸/터미널 작업(예: 다중 명령 시퀀스 구성, 출력 구문 분석)과의 인터페이스를 위해 설계되었으며, 모델이 명령 시퀀스를 계획하고 실행해야 하는 "터미널 벤치" 스타일 평가에 사용됩니다. Terminus는 향상된 터미널 벤치 성능을 보여줍니다.
하이브리드 사고/비사고 런타임 모드
실용적인 설계 세부 사항은 이 모델이 "생각하는" 템플릿(더 많은 내부 컴퓨팅, 더 많은 계획)과 "생각하지 않는" 또는 채팅 템플릿(더 낮은 지연 시간)을 지원한다는 것입니다. DeepSeek은 엔드포인트 변형을 통해 두 가지 모두를 노출합니다(deepseek-chat 및 deepseek-reasoner) 통합자는 요청별로 품질/지연 시간 프로필을 선택할 수 있습니다. Terminus는 이러한 템플릿을 표준화하고 개선하여 이전 V3.1 출시에서 나타났던 비정상적인 동작 차이를 줄였습니다.
개발자 인체공학: 템플릿, 데모 및 모델 트리
DeepSeek은 업데이트된 추론 예제, Hugging Face에 대한 더욱 명확한 모델 트리, 그리고 로컬 또는 에지 실험을 위한 양자화된 가중치를 공개했습니다. 배포 아티팩트(양자화된 모델, 추론 데모 코드)에 중점을 두어 자체 환경에서 모델을 시험해 보고자 하는 통합자의 어려움을 줄여줍니다.
개발자에게 Terminus는 무엇을 의미합니까?
- 이미 DeepSeek V3.1을 사용하고 있다면: DeepSeek-V3.1-Terminus는 안정성에 중점을 둔 저마찰 업그레이드가 될 것입니다. 에이전트 기능(검색, 코드 실행, 터미널 워크플로)에 의존했던 팀이 실질적인 개선 효과를 볼 가능성이 가장 높습니다. 회사는 기존 엔드포인트를 업그레이드했기 때문에 통합 변경 사항은 최소화될 것입니다.
- 도구가 많이 필요한 앱의 모델을 평가하는 경우: DeepSeek-V3.1-Terminus는 에이전트 안정성을 강조합니다. 앱에 다단계 도구 오케스트레이션이 필요한 경우 후보 목록에 추가할 가치가 있습니다. 하지만 도메인과 관련된 자체 벤치마크 절차와 적대적 프롬프트를 실행해야 합니다.
결론 - DeepSeek-V3.1-Terminus는 중요한가?
DeepSeek-V3.1-Terminus는 품질과 안정성을 중시한 릴리스로 이해되는 것이 가장 좋습니다. 제품군을 재설계하거나 근본적으로 확장하지는 않지만, 언어 안정성, 에이전트 도구 안정성, 그리고 에이전트 작업에서 작지만 중요한 벤치마크 향상 등 프로덕션 배포에 영향을 미치는 시급하고 실질적인 문제들을 해결합니다. 통합된 다단계 도구 흐름(검색 오케스트레이션, 코드 생성 및 실행, 터미널 자동화)에 의존하는 개발자에게 Terminus는 의미 있는 진전을 의미합니다. 하지만 단일 패스 추론 벤치마크에만 집중하는 개발자에게는 그 효과가 미미할 것입니다.
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개발자는 CometAPI를 통해 DeepSeek-V3.1-Terminus에 액세스할 수 있습니다. 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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