DeepSeek 무료

Name: DeepSeek
Price: 무료 KRW
Availability: InStock
Author: 항저우 심층 검색 인공 지능 기초 기술 연구 유한 회사

개발사 항저우 심층 검색 인공 지능 기초 기술 연구 유한 회사

공식 웹사이트 https://chat.deepseek.com/

DeepSeek은 Magic Square Quantitative의 자회사 DeepSeek가 독자적으로 개발한 오픈소스 대형 모델이자 일반 인공지능(AGI) 기반 모델 및 기술 연구 개발에 주력하고 있는 입니다. GPT-4o와 OpenAI o1을 각각 벤치마킹하고 추론, 수학 및 프로그래밍 기능에서 우수한 성능을 발휘하는 DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1과 같은 여러 오픈 소스 모델을 출시했습니다. 매우 저렴한 비용으로 최고 수준의 추론 기능을 달성할 수 있는 최초의 오픈 소스 모델인 이 모델의 애플리케이션은 지능형 대화, 텍스트 생성, 코드 생성, 인터넷 검색 및 심층적 사고와 같은 영역을 포괄합니다.

DeepSeek — 심층 검색 오픈 소스 대규모 모델 및 API 플랫폼

핵심 매개변수 및 통계

DeepSeek의 최신 V4 시리즈는 동일한 아키텍처에서 성능 중심의 Pro 버전과 비용 효율성 중심의 Flash 버전이라는 두 가지 제품 라인을 제공합니다. 두 개는 1M 토큰 컨텍스트 창과 384K 토큰 최대 출력을 공유하지만 기울기는 매개변수 규모, 활성화 밀도 및 훈련 데이터 볼륨으로 분산되어 보완적인 적용 범위 전략을 형성합니다.

프로젝트	사양
모델/API 이름	DeepSeek V4 시리즈
개발자	항저우 심층 검색 인공 지능 기초 기술 연구 유한 회사
제품 유형	AI 모델/API
배송형태	API / 웹 대화(chat.deepseek.com) / iOS 및 Android 앱 / 오픈 소스 모델 가중치
컨텍스트 길이	100만 토큰
최대 출력	384K 토큰
매개변수 규모	Pro: 1.6T 총 매개변수(활성화 ~49B) / 플래시: 284B 총 매개변수(활성화 ~13B)
건축	하이브리드 전문가 모델(MoE) + 하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)
지원 모달	텍스트, 코드, 그림(기본 VLM), 파일(PDF/Word/Excel/PPT/TXT)
지원되는 언어	중국어, 영어
보안 프레임워크	오픈 소스 + 콘텐츠 필터링
가격 모델	C면은 완전 무료입니다. API는 볼륨에 따라 가격이 매우 저렴합니다
오픈 소스 라이센스	MIT
TTFT(참조)	V4-플래시 ~200-400ms / V4-Pro ~400-800ms(타사 샘플링)

효율성 향상의 실제 의미: 1M 컨텍스트를 처리할 때 V4-Pro의 컴퓨팅 전력 요구 사항(FLOP)은 이전 세대 V3.2의 27%에 불과하고 KV 캐시 점유는 10%에 불과합니다. V4-Flash의 두 지표는 10%와 7%만큼 낮습니다. 이는 동일한 하드웨어 조건에서 V4 시리즈가 비디오 메모리 한도에 도달하지 않고도 더 긴 대화와 더 큰 문서 분석을 호스팅할 수 있음을 의미합니다. 빈도가 높은 API 호출자의 경우 이는 단위당 비용이 낮아지고 시간 초과 재시도 횟수가 줄어듭니다.

3가지 수준의 추론 강도 설계: Non-Think(직접 모드), Think High(일반적인 심층적 사고) 및 Think Max(최대 심층적 사고)의 세 가지 수준의 추론 모드를 제공합니다. 직선 모드는 정보 검색 및 번역과 같이 지연에 민감한 작업에 적합합니다. 딥씽킹 모드는 점진적인 연쇄 추론이 필요한 수학적 증명, 경쟁 프로그래밍, 논리적 추론과 같은 시나리오에서 기능의 상한을 해제합니다. Think Max의 출력 토큰 양은 Non-think의 약 3~8배입니다. API를 호출할 때 비용 영향을 미리 평가해야 합니다.

사용자 및 시장 인지도

DeepSeek의 시장 규모는 "C측 토픽은 변동하고 B측 토픽은 계속해서 침투하는" 이중 트랙 패턴을 나타냅니다.

C 측 시장: 2025년 봄 축제 기간 동안 DeepSeek의 일일 활성 사용자 수는 한때 3천만 명을 초과하여 역사상 가장 빠른 AI 애플리케이션으로 이 이정표에 도달했으며 다운로드 수는 Doubao를 제치고 무료 목록 1위를 차지했습니다. 그러나 APP 활동이 줄어들었고 일부 사용자는 모델에 '환각' 출력과 과도한 'AI 풍미' 문제가 있다고 보고했습니다. 핵심 사용자 프로필은 고급 도시의 25~44세 근로자에게 편향되어 있습니다.

B측 시장: 공개 정보에 따르면 금융, 의료, 산업, 정부 업무 등 12개 산업 분야를 포괄하는 30,000개 이상의 회사가 DeepSeek 모델에 연결되었습니다. China UnionPay 및 National Pipeline Network Group과 같은 국영 기업은 마케팅, 지능형 규제, 파이프라인 안전 감사 등 핵심 비즈니스 프로세스에 모델을 도입했습니다. B-side 채택의 핵심 원동력은 경쟁 제품보다 10~100배 낮은 API 가격의 비용 이점과 오픈 소스 자체 호스팅의 규정 준수 유연성입니다.

업계 벤치마크 성능: 제3자 평가에 따르면 V4-Pro는 에이전트 기능 측면에서 최고 수준의 오픈 소스 모델에 도달한 것으로 나타났습니다. 경험은 Claude Sonnet 4.5보다 좋고 전달 품질은 Claude Opus 4.6 무사고 모드에 가깝습니다. 추론 성능은 공개적으로 평가된 모든 오픈 소스 모델을 능가하며 수학, STEM, 경쟁 코드 등의 작업에서 세계 최고의 폐쇄 소스 모델과 비슷합니다. 그러나 세계 지식 범위 측면에서는 여전히 Gemini-3.1-Pro에 비해 약간 열등합니다.

비용 이점

DeepSeek의 원가 우위는 주기적인 프로모션이 아닌 아키텍처 혁신과 기술 엔지니어링을 통해 달성되는 체계적인 원가 절감입니다. 대형 모델의 콜 가격을 '토큰 100만개당 수십 달러'에서 '토큰 100만개당 몇 위안' 수준으로 끌어올리고 있다.

C 측: 완전 무료이며 무제한입니다. 웹 버전과 공식 앱은 무료이며 모든 사용자에게 공개되어 있으며 사용 횟수나 대화 횟수에 제한이 없습니다.

API 가격 심층 비교:

서비스 유형	구성 요소	DeepSeek-V4-플래시	DeepSeek-V4-Pro (25% 할인)	GPT-5.5 Pro(참고가격)
입력	캐시 적중	0.02위안/백만 토큰	0.025위안/백만 토큰	~3.4위안/백만 토큰
	캐시 미스	1위안/백만 토큰	3위안/백만 토큰	~210위안/백만 토큰($30)
출력	—	2위안/백만 토큰	6위안/백만 토큰	~1,260위안/백만 토큰($180)

비용 우위의 연쇄 영향: 초기 V2 훈련 비용은 460만 달러에 불과했는데, 이는 GPT-4(약 7,800만 달러) 및 GPT-4o(약 1억 2,000만 달러)에 비해 두 자릿수 우위입니다. 낮은 교육 비용으로 DeepSeek은 2~3개월마다 주요 버전 업데이트를 추진할 수 있습니다.

기업/민간화 배포 비용 고려 사항: 라이선스 수준 오픈 소스(MIT), 인프라 비용은 본인이 부담해야 합니다. V4-Flash는 단일 카드 A100-80G에서 추론을 실행할 수 있지만 동시성이 높은 시나리오에는 여전히 다중 카드 클러스터가 필요합니다. 기업의 총 비용을 "API 연간 수수료 vs 민영화 배포의 3년 TCO"와 종합적으로 비교해야 하며, 모델 버전 반복으로 인한 업데이트 비용도 고려해야 합니다.

비용 차감 세부 시나리오: 하루에 200만 개의 입력 토큰 + 800,000개의 출력 토큰을 처리하는 SaaS 애플리케이션(예: AI 고객 서비스, 콘텐츠 생성 플랫폼)을 예로 들면, 다양한 모델을 사용한 월별 비용 비교는 다음과 같습니다.

장면	DeepSeek V4-플래시	DeepSeek V4-Pro	GPT-5.5 프로	클로드 소네트 4.5
월별 입력 토큰 금액	6천만	6천만	6천만	6천만
월별 출력 토큰 수량	2,400만	2,400만	2,400만	2,400만
월간 API 요금(예상)	~84위안	~252위안	~$7,200 (약 50,000위안)	~$1,200 (약 8,400위안)
연간 비용	~1,008위안	~3,024위안	~600,000위안	~100,000위안
상대 DeepSeek 다중	1x	3배	~600x	~100배

위 금액은 공개 가격을 기준으로 한 추정치입니다. 실제 비용은 캐시 적중률, 수량 할인, 지역적 차이에 따라 다릅니다. 이 비교에서는 출력 품질의 차이를 고려하지 않습니다. 애플리케이션 시나리오에 GPT-5.5 Pro 수준의 크리에이티브 품질이 필요한 경우 비용 비교만 사용하여 선택 결정을 내리는 것은 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

위험 공개: C측 무료 모델의 지속 가능성은 광고, 기업 서비스 및 API 수익을 교차 지원하는 능력에 달려 있습니다. 보조금 전략이 조정되면 C측 서비스의 가용성과 응답 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. API 빈도 제어 및 SLA는 충분히 투명하지 않아 주요 비즈니스 시나리오에 위험을 초래할 수 있습니다. 빈도가 높은 시나리오의 빈도 제어 제한 및 계층별 가격 책정은 사전에 비즈니스에 전달되어야 합니다. 또한 중국 회사로서 DeepSeek의 API 서비스는 국경 간 네트워크 지연 및 규정 준수 요구 사항으로 인해 제한될 수 있으며 해외 개발자는 지역 가속 노드 가용성을 평가해야 합니다.

주요 기능

초장거리 컨텍스트(1M 토큰): V4 시리즈 중 가장 차별화된 기능입니다. 삼신3부작 정도의 대용량 텍스트를 한번에 처리할 수 있으며, 매우 긴 문서 분석, 대규모 코드 기반 감사, 복잡한 대화 이력에 대한 전반적인 이해에 적합합니다. 제한적 공개: 컨텍스트가 길어질수록 추론 지연 시간과 KV 캐시 오버헤드가 커집니다. 일상적인 작업에는 128K 이내의 컨텍스트 창을 사용하고, 실제로 챕터 간 상관 관계가 필요한 장면에는 1M 모드를 활성화하는 것이 좋습니다. 1M 컨텍스트의 극단적인 시나리오에서는 첫 번째 단어 지연이 3~5초에 도달할 수 있습니다.
온라인 검색: 정적인 훈련 데이터의 지식 한계를 뛰어넘어 최신 정보를 실시간으로 얻을 수 있습니다. 검색 결과는 모델 추론 프로세스에 컨텍스트로 삽입됩니다. V4 시리즈의 인용 정확도는 V3에 비해 향상되었으나, 여전히 핵심 사실에 대한 2차 검증을 수행하는 것이 좋습니다.
파일 업로드 및 다중 모드 처리: PDF, Word, Excel, PPT, TXT 및 사진을 지원합니다. 테이블 형식 PDF 및 스캔 문서는 주로 OCR 이후 텍스트 이해에 의존하며 복잡한 테이블 구조를 복원하는 기능에는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 이미지 이해는 차트 해석 및 객체 인식에는 적합하지만 미세한 레이아웃 복원에는 적합하지 않습니다.
지능형 에이전트 기능: 오픈 소스 모델의 SOTA 수준 에이전트 기능으로 함수 호출, 다단계 작업 계획 및 워크플로 조정을 지원합니다. 에이전트 시나리오에서는 Think High 모드를 사용하여 계획 품질과 응답 속도의 균형을 맞추는 것이 좋습니다.
사고 모드: 추론 깊이를 세 가지 수준으로 조정할 수 있습니다. Non Think는 결정론적 작업에 적합합니다. Think High는 일상적인 추론에 적합합니다. Think Max는 철저한 추론 경로가 필요한 수학적 증명 및 경쟁 프로그래밍과 같은 시나리오에 적합합니다.
컨텍스트 캐싱: V4 시리즈는 서버 측 캐싱을 지원하므로 동일한 접두사 콘텐츠를 반복할 때 대기 시간과 비용이 크게 줄어듭니다. 시스템 프롬프트가 수정되는 프로덕션 시나리오에 적합합니다. 동적 콘텐츠가 자주 변경되면 적중률이 감소합니다.

모델 및 버전의 진화

V2 시리즈: MoE 아키텍처 기반 마련(2024-05 ~ 2024-12)

DeepSeek-V2 (2024-05): MoE 아키텍처 공식 도입
DeepSeek-V2.5(2024-09): Chat 및 Coder 기능 통합
DeepSeek-V2.5-1210 (2024-12): 안정성 및 작업 다양성 향상

V3 및 R1 시리즈: 추론 강화 및 규모 도약(2024-12~2025-12)

DeepSeek-V3 (2024-12-26): 671B MoE 기본 모델, 멀티 토큰 예측(MTP)
DeepSeek-R1 (2025-01-20): 추론 전문 플래그십, RL 드라이버, 순수 RL 추론 경로에 대한 논의 촉발
DeepSeek-V3-0324 (2025-03-24): 추론, 코드 및 중국어 쓰기의 전반적인 최적화
DeepSeek-R1-0528 (2025-05-28): AIME 2025가 크게 개선되고 더욱 효율적인 RL 파이프라인
DeepSeek-V3.1 (2025-08-21): 하이브리드 추론 아키텍처, 128K 컨텍스트
DeepSeek-V3.1-Terminus (2025-09-22): 언어 일관성 + 에이전트 기능 최적화
DeepSeek-V3.2-Exp (2025-09-29): Sparse attention 실험 버전
DeepSeek-V3.2 (2025-12-01): 지식 베이스가 2025년 5월로 업데이트되었습니다.

V4 시리즈: 아키텍처 재구성 및 초장기 컨텍스트(2026-04~현재)

DeepSeek-V4-Pro 미리보기(2026-04-24): 1.6T 총 매개변수(활성화 49B), 하이브리드 어텐션 아키텍처
DeepSeek-V4-Flash 미리보기(2026-04-24): 총 284B 매개변수(13B 활성화), 단일 카드 A100 실행 가능

API 엔드포인트 매핑

시간	deepseek-채팅	deepseek-추리자
2026년 4월 24일부터	V4-Flash를 가리키며 생각하지 않음	V4-Flash 사고를 가리키다

DeepSeek은 2023-07년에 설립되어 2024-01년에 첫 번째 대형 모델인 DeepSeek LLM을 출시했습니다.

기술적인 장점

MoE 혁신적인 라우팅: V4-Pro는 총 매개변수가 1.6T이지만 추론당 약 49B만 활성화합니다(활성화율 ~3%). 추론 중에는 "소수의 전문가 조합"만이 질문에 답하는 데 사용되며 대규모 매개변수는 더 넓은 지식 분포를 저장합니다. 제한된 공개: 다중 도메인 지식의 교차가 필요한 롱테일 문제의 경우 라우팅 전략에서 관련 전문가를 놓칠 수 있습니다. 이는 "세계 지식" 차원이 폐쇄 소스 모델보다 약간 열등한 잠재적인 기술적 이유입니다.
하이브리드 어텐션 아키텍처: V4 시리즈의 핵심 혁신입니다. CSA(Compressed Sparse Attention)와 HCA(Heavy Compression Attention)의 조합을 통해 1M 초장기 컨텍스트에서 계산량과 메모리 사용량이 기존 Full Attention의 10%~27%로 줄어듭니다. 이전에는 8장의 A100이 필요했던 매우 긴 문서를 이제 단일 카드로 처리할 수 있습니다.
훈련 효율성 혁신: 멀티 토큰 예측(MTP) 훈련 목표는 훈련 신호 밀도를 높입니다. FP8 혼합 정밀도 교육은 메모리 사용량과 계산량을 거의 절반으로 줄입니다. GRPO(그룹 상대 정책 최적화)는 RL 훈련 파이프라인을 단순화하고 비평가 모델에 의존하지 않습니다.
국내 컴퓨팅 성능의 심층적 적응: Huawei Ascend NPU와의 긴밀한 협력이 달성되었으며 Ascend 플랫폼에서 전체 프로세스 교육 및 추론이 완료될 수 있습니다. 이는 국지적 대체 수요가 있는 정무, 금융, 에너지 등 산업에 큰 의미를 갖는다. 제한된 공개: Ascend 910B의 추론 처리량과 안정성은 같은 세대의 NVIDIA GPU보다 여전히 약합니다. 기업은 모델을 선택할 때 실제 부하를 기준으로 스트레스 테스트를 실시해야 합니다.

적응 경계 및 제한 사항

권장 사용 시나리오: 코드 생성 및 검토(경쟁 프로그래밍, 복잡한 알고리즘), 수학 및 STEM 추론, 에이전트 애플리케이션(함수 호출), 매우 긴 문서 분석(1M 컨텍스트), 비용 효율성을 우선시하는 일반 Q&A.
권장하지 않는 시나리오: 출력 스타일에서 매우 높은 독창성을 요구하는 브랜드 카피라이팅(창의적인 글쓰기의 "자연성"은 Claude 시리즈보다 약함) 극도로 엄격한 실시간 지식의 신선도를 요구하는 뉴스 요약 시나리오(온라인 검색과의 협력 필요) 100% 사실적 정확성을 요구하는 롱테일 지식 Q&A(세계 지식 적용 범위 정확도는 Gemini-3.1-Pro보다 낮음)
알려진 제한 사항: 발병 이후 C면 활동이 감소했으며 제품 점착성을 확인해야 합니다. API 빈도 제어 및 SLA 투명성만으로는 충분하지 않습니다. 긴 맥락의 장면 추론 지연은 여전히 최적화가 필요합니다. C측 무료 모델은 SLA 보장이 없으며 피크 시간대에는 응답 지연이 발생할 수 있습니다.

사용방법

사용 방법	사람들에게 적합	특징	비용
웹 버전	모든 사용자	chat.deepseek.com, 직접 채팅하려면 등록할 필요가 없습니다	완전 무료
모바일 앱	모바일 사용자	iOS/Android, 음성 입력 지원	완전 무료
API 호출	개발자 및 기업	platform.deepseek.com API 키 생성	종량제
개인 배포	높은 데이터 규정 준수 요구 사항	오픈 소스 모델 MIT 라이센스, 자체 호스팅	인프라 + 운영 및 유지 관리

API 빠른 시작(OpenAI 호환 인터페이스): ``파이썬 openai 가져오기 OpenAI에서

클라이언트 = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.deepseek.com") 응답 = client.chat.completions.create( 모델="deepseek-chat", 메시지=[ {"role": "시스템", "content": "당신은 전문 코드 도우미입니다."}, {"role": "user", "content": "Python을 사용한 빠른 정렬."} ], 온도=0.7, max_tokens=4096, 스트림=True ) 응답으로 청크에 대해: 만약 Chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")



**주요 매개변수**: `온도` 0.0-1.0(코드 0.1-0.3, 광고 소재 0.7-0.9); 'max_tokens' 최대 384K; `stream=True`는 첫 번째 단어 지연을 줄입니다. `response_format={"type":"json_object"}`는 JSON을 강제합니다.

## 제품 가격

| 계층 | 가격 | 할당량/콘텐츠 |
|---|---|---|
| C면 무료 | 0엔 | 웹 버전 및 앱 무제한 사용 |
| API 무료 할당량 | 0엔 | 월간 호출 100,000건(입력 토큰 약 1,000만 개) |
| 볼륨별 API(V4-Flash) | 캐시 히트 0.02위안/출력 2위안 | 백만 토큰당 |
| 볼륨별 API(V4-Pro의 경우 25% 할인) | 캐시 히트 0.025위안/출력 6위안 | 백만 토큰당 |
| 기업 민영화 | 하드웨어 + 운영 | MIT 오픈 소스, 라이센스 비용 없음 |

경량 애플리케이션(일일 평균 입력 100만 토큰/500,000 출력 토큰)을 위한 V4-Flash 사용에 대한 월 요금은 약 RMB 60입니다. 8×A100-80G 서버의 월 임대 가격은 약 50,000~80,000위안입니다.

## 애플리케이션 시나리오

- **재무 및 위험 통제**: China UnionPay와 같은 국영 기업은 마케팅 카피라이팅 및 지능형 고객 서비스에 투자했습니다. R1 시리즈는 논리적 추론 능력이 뛰어나 계약 조건 비교, 이상 거래 패턴 식별 등 규정 준수 검토에 적합합니다. **구현 팁**: 금융 시나리오에서는 출력 정확도에 대한 요구 사항이 매우 높습니다. 모델 출력은 보조 참조로 사용되며, 주요 판단에는 수동 검토 포인트가 필요합니다.
- **지질 탐사 및 에너지**: 국립 파이프라인 네트워크 그룹은 지질 보고서 정보 추출 및 원격 탐사 이미지 해석에 사용됩니다. 정보 추출 정확도는 83%에 달하고, 수동 정렬 시간은 60% 이상 단축됩니다. **구현 팁**: 지질학 용어는 밀도가 높으므로 프롬프트에 도메인 어휘를 삽입하는 것이 좋습니다.
- **관무 및 스마트오피스** : 공문서 작성 지원, 의견제출 자동생성, 정책문서 비교분석 등을 지원합니다. 국내 컴퓨팅 성능 적응은 정부 업무 시나리오에서 핵심 경쟁력을 구성합니다. Xinchuang의 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 Shengteng 플랫폼에서 전체 링크 배포를 완료할 수 있습니다.
- **소프트웨어 개발 및 개인 생산성**: 코드 생성, 단위 테스트 완료, 로그 예외 분석. 1M 컨텍스트 창은 대규모 코드 베이스를 감사하는 데 적합합니다. **구현 팁**: 코드 생성 시나리오에는 Think High 모드가 권장됩니다.

## 해당자

- **개인 사용자 및 기술 애호가**: 무료 웹 버전 또는 앱. **부적합한 경계**: 답변 스타일에 대한 개인화된 요구 사항이 강한 사용자 또는 개인 정보 보호 요구 사항이 매우 높은 사용자는 유료 API 또는 자체 배포를 고려해야 합니다.
- **학생 및 연구원**: 긴 문헌 검토에 적합한 1M 컨텍스트. **부적합한 경계**: 학술 논문의 인용 형식은 항목별로 수동으로 확인해야 하며, 모델 출력 인용이 부정확할 수 있습니다.
- **개발자 및 스타트업 팀**: API와 오픈 소스 가중치를 저렴한 비용으로 통합할 수 있습니다. V4-Flash는 단일 카드에서 실행되어 하드웨어 임계값을 낮출 수 있습니다. **권장사항**: 먼저 API로 제품 컨셉을 확인한 후, 비용 모델에 따라 셀프 호스팅으로 전환할지 여부를 결정하세요. 주파수 제어 제한 사항과 모델 버전 전환 호환성에 주의하세요.
- **기업, 중견 및 대규모 조직**: 프라이빗 배포는 데이터 주권 및 규정 준수 요구 사항을 충족합니다. **구매 전제조건**: 명확한 AI 구현 방향과 정량화 가능한 효율성 지표가 있어야 합니다. 구매하기 전에 상용 라이센스 조건, GPU 지원 기능 및 모델 버전의 이전 버전과의 호환성을 확인하세요.

## 경쟁제품 비교

| 비교 차원 | DeepSeek V4 프로 | GPT-5.5 프로 | 클로드 소네트 4.5 | 제미니 3.1 프로 |
|---|---|---|---|---|
| 개발자 | 심층 검색 | 오픈AI | 인류학 | 구글 |
| 컨텍스트 길이 | 100만 | 256K | 20만 | 2M |
| 매개변수 규모(활성화) | 1.6T(49B) | 비공개 | 비공개 | 비공개 |
| 다중 모드 | ✅ 기본 VLM | ✅ | ❌ | ✅ |
| 에이전트 기능(오픈 소스 모델) | 소타 | 해당 없음(비공개 소스) | 해당 없음(비공개 소스) | 해당 없음(비공개 소스) |
| 추론의 깊이(수학/코드) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 창의적 글쓰기 품질 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 세계지식보도 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| API 가격 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (매우 낮음) | ⭐⭐ (높음) | ⭐⭐⭐ (중간) | ⭐⭐⭐⭐ (낮음) |
| 오픈 소스 | ✅ MIT | ❌ | ❌ | ❌ |
| 국내 컴퓨팅 파워 적응 | ✅ 셩텡 | ❌ | ❌ | ❌ |

**선택 제안**: 예산이 매우 민감하거나 자체 호스팅/국내 컴퓨팅 성능이 필요한 시나리오의 경우 DeepSeek가 최선의 선택입니다. 최고의 창의적 글쓰기 품질을 위해서는 Claude를 우선적으로 평가하십시오. 가장 큰 컨텍스트 창(2M)의 경우 Gemini가 유일한 선택입니다. 가장 성숙한 생태계 및 도구 체인의 경우 GPT 시리즈는 여전히 안전한 브랜드입니다.

## 요약 및 전망

DeepSeek은 "비용 절감을 주도하는 아키텍처 혁신, 생태적 범위 확장을 위한 오픈소스 전략, 계층적 요구를 충족하는 이중 버전"의 조합 전략을 통해 중국 대형 AI 모델 분야에서 독보적인 경쟁 위치를 구축했습니다. 매개변수가 가장 많은 모델은 아니지만 컴퓨팅 파워 단위당 출력이 가장 높은 모델이 될 가능성이 높습니다.

**핵심 장점**: V4 시리즈는 추론, 코딩 및 에이전트 기능 측면에서 최고 수준의 오픈 소스 모델에 도달했습니다. API 가격은 국제 경쟁 제품보다 10~100배 저렴합니다. C 측의 완전 무료 전략은 시장 교육 비용을 줄입니다. B측의 30,000개 이상의 기업이 생산 가용성을 확인하기 위해 액세스했습니다. 국내 컴퓨팅 성능 적응은 정부 및 기업 시장 침투에 있어 대체할 수 없는 규정 준수 가치를 제공합니다.

**현재 제한 사항**: 전 세계 지식 범위 정확도는 여전히 상위 비공개 소스 모델보다 낮습니다. C-side 활성은 발병 이후 감소했으며, 제품 끈적임에 대한 검증이 필요합니다. API 빈도 제어 및 SLA 투명성만으로는 충분하지 않습니다. 긴 맥락의 장면 추론 지연은 여전히 최적화가 필요합니다.

**추가 관찰 포인트**: V4 공식 버전이 출시된 후 지식의 정확성과 창의적 역량 측면에서 비공개 소스 경쟁 제품에 더 가까워질 수 있습니까? API 서비스가 보다 상세한 주파수 제어 분류 및 지역 가속 노드를 도입할지 여부 오픈 소스 커뮤니티 생태계(미세 조정 프레임워크, 배포 도구 및 에이전트 프레임워크 통합)가 긍정적인 플라이휠을 형성할 수 있는지 여부.

**조달/채택 위험 평가**: 개인과 개발자는 상당한 위험 없이 비용 없이 실수를 시도하고 저지를 수 있습니다. 기업에서는 중요하지 않은 프로세스의 기능을 먼저 확인한 후 점진적으로 확장할 것을 권장합니다. 규정 준수에 민감한 산업에 민영화를 배포하기 전에 Shengteng 플랫폼의 성능 벤치마킹 테스트를 완료해야 하며 API 모델 전환으로 인한 비즈니스 중단 위험을 피하기 위해 모델 버전 업데이트 조항을 조달 계약에 작성해야 합니다.

관련 도구: <a href="https://www.aistarmap.com/ko-KR/aitool/deepseek" target="_self" class="tool-link"><img src="https://res.aistarmap.com/uploads/images/tools/zh-CN/deepseek/logo_1785767259.png" alt="DeepSeek" class="tool-logo" style="width: 20px; height: 20px; margin-right: 5px; vertical-align: middle;">DeepSeek</a>, <a href="https://www.aistarmap.com/ko-KR/aitool/chatgpt" target="_self" class="tool-link"><img src="https://res.aistarmap.com/uploads/images/tools/zh-CN/chatgpt/logo_1785766872.svg" alt="채팅GPT" class="tool-logo" style="width: 20px; height: 20px; margin-right: 5px; vertical-align: middle;">채팅GPT</a>

버전 정보

DeepSeek-V4-Pro 미리보기 ：총 1.6T 매개변수(약 49B 활성화)를 갖춘 V4 미리보기 플래그십 모델은 차세대 기본 모델 기능의 상한선을 나타냅니다. （2026-04-24）
DeepSeek-V4-플래시 미리보기 ：V4 미리보기 버전은 총 284B 매개변수(약 13B 활성화)를 갖춘 비용 효율적인 모델로, 비용 효율성과 처리량을 강조합니다. （2026-04-24）
DeepSeek-V3.2 ：일반 기능이 더욱 향상되고 성능이 최첨단 모델에 대해 벤치마킹되며 지식 기반이 2025년 5월로 업데이트됩니다. （2025-12-01）
DeepSeek-V3.2-Exp ：새로운 희소 주의 메커니즘 검증에 초점을 맞춘 실험적 반복입니다. （2025-09-29）
DeepSeek-V3.1-종점 ：언어 일관성 최적화(중국어와 영어의 혼동 완화) 및 에이전트 기능에 중점을 둡니다. （2025-09-22）
DeepSeek-V3.1 ：빠른 응답과 깊은 사고 모드 전환을 지원하는 하이브리드 추론 아키텍처를 도입하고 컨텍스트가 128K로 확장됩니다. （2025-08-21）
DeepSeek-R1-0528 ：R1은 크게 업그레이드되었으며 추론 기능이 크게 향상되었으며 수학적 벤치마크(예: AIME 2025) 성능도 크게 향상되었습니다. （2025-05-28）
DeepSeek-V3-0324 ：V3는 추론, 코드 생성 및 중국어 쓰기 기능을 향상시킨 약간 향상된 버전입니다. （2025-03-24）
DeepSeek-R1 ：강화 학습을 기반으로 하는 추론 전문화의 주력 버전은 뛰어난 수학, 프로그래밍 및 논리적 추론 능력을 갖추고 있습니다. （2025-01-20）
DeepSeek-V3 ：671B MoE 기본 모델의 생성 속도는 V2에 비해 크게 향상되어 후속 시리즈의 기반을 마련합니다. （2024-12-26）
DeepSeek-V2.5-1210 ：V2.5 시리즈의 후속 개선 버전은 Chat 및 Coder 기능을 통합하고 지속적으로 최적화됩니다. （2024-12-10）
DeepSeek-V2.5 ：V2 시리즈 퓨전 버전은 V2 Chat 및 Coder V2 기능을 통합합니다. （2024-09-01）
DeepSeek-V2 ：초기 주요 이정표는 MoE 아키텍처의 공식 도입으로, 후속 버전 발전을 위한 기술 로드맵을 마련하는 것입니다. （2024-05-01）

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