딥시크 R1 0528 무료

Name: 딥시크 R1 0528
Price: 무료 KRW
Availability: InStock
Author: DeepSeek

개발사 DeepSeek

공식 웹사이트 https://chat.deepseek.com/

DeepSeek R1 0528은 DeepSeek이 2025-05-28에 출시한 추론 모델의 업그레이드 버전입니다. 공식 모델 카드는 수학, 프로그래밍 및 일반 논리의 상당한 향상을 분명히 강조하고 웹 측 DeepThink 경험 및 OpenAI 호환 API 호출을 계속 지원합니다.

DeepSeekR1 0528

핵심 매개변수 및 통계

한마디로 DeepSeek R1 0528은 "날짜 접미사 변경"이라는 사소한 수리가 아니라 R1의 추론 라인을 "어려운 문제를 해결할 수 있다"에서 "생산 모델로 더 적합하다"로 발전시키는 실용적인 업그레이드입니다. 모델 카드에는 더 깊은 사고 과정과 훈련 후 알고리즘 최적화를 통해 수학, 프로그래밍 및 일반 논리 작업의 성능을 크게 향상시키는 동시에 함수 호출 지원, 코드 경험 및 환상 제어를 한 단계 더 발전시킨다고 공개적으로 명시되어 있습니다.

프로젝트	공공정보
제품 형태	오픈소스 추론 모델 + 웹 버전 DeepThink + OpenAI 호환 API
최신 버전	DeepSeek-R1-0528
출시 시간	2025-05-28
라이센스	MIT
모델 사이즈	Hugging Face는 약 685B 매개변수를 표시합니다.
생성된 최대 길이	64K 토큰
온라인 포털	chat.deepseek.com, 전환 가능한 DeepThink
API 기본 주소	https://api.deepseek.com
해당 웹 기능	파일 업로드, 인터넷 검색, 심층적 사고
상황별 주요 라인	API 문서는 현재 1M용 V4 시리즈를 판매하고 있으며, 이전 세대 R1-0528은 매우 긴 상황별 마케팅보다는 추론 깊이에 중점을 두고 있습니다.
커뮤니티 인기	Hugging Face는 지난 30일 동안 약 246만 개의 좋아요와 약 141만 개의 다운로드를 기록했습니다

코어 포지셔닝: 만능 '채팅 스킨 업그레이드'가 아니라 '추론 엔진'에 가까운 모델 버전으로, 복잡한 문제를 분해하고 수학적 프로세스를 완료하고 코딩 단계를 완료하는 데 적합합니다.

선전 검증: 관계자는 “더욱 강력한 추론 깊이”를 강조합니다. 모델 카드에 공개된 벤치마크 변화로 판단해 보면 이 셀링 포인트는 빈 슬로건이 아니다. 특히 지속적인 추론이 필요한 AIME 2025, LiveCodeBench, Aider Polyglot, SWE Verified 등의 작업에서는 개선이 눈에 띄게 나타납니다.

사용자 및 시장 인지도

DeepSeek R1 0528의 시장 수용은 기존 SaaS의 대규모 좌석 조달 스토리보다 "개발자와 헤비 사용자가 먼저 투표"하는 것에 가깝습니다. 그 이유는 간단합니다. 사람들에게 정말로 깊은 인상을 주는 것은 UI가 아니라 처음으로 어려운 수학, 복잡한 코드 및 다단계 논리를 비공개 소스 모델에 매우 가까운 수준으로 끌어올린 오픈 소스 추론 모델입니다.

간략한 설명: 팀이 폐쇄 소스 추론 모델을 "어려운 작업을 위한 보장된 시스템"으로 간주했다면 R1 0528의 중요성은 모든 일일 대화 시나리오를 대체하는 것이 아니라 예산의 이 부분을 줄이는 것입니다.

공개 검증: 모델 카드는 O3 및 Gemini 2.5 Pro에 대한 전반적인 성능을 직접 벤치마킹합니다. 보다 검증 가능한 부분은 하위 벤치마크에 있습니다. AIME 2025는 이전 버전 70.0에서 87.5로 개선되었으며, AIME 2024는 91.4에 이르렀고, LiveCodeBench는 63.5에서 73.3으로 개선되었으며, Aider Polyglot은 53.3에서 71.6으로 개선되었으며, SWE Verified는 49.2에서 57.6으로 개선되었습니다. 이 수치는 대상 사용자가 가장 우려하는 문제점, 즉 어려운 추론 작업의 안정성을 실제로 포착했음을 보여줍니다.

시장 신호: 웹 페이지에 DeepThink 스위치를 유지한다는 것은 DeepSeek가 논문과 모델 카드에서 이러한 기능을 잠그지 않고 계속해서 일반 사용자가 "느리지만 더 강력한" 추론 형식을 직접 인식할 수 있도록 허용한다는 의미입니다. 제품화의 경우 이러한 인지된 차이가 순수한 벤치마킹보다 더 중요합니다.

경계 알림: 간결한 사실의 정확성을 강조하는 SimpleQA와 같은 지표에 대한 포괄적인 성능이 없습니다. 이는 기본적으로 모든 Q&A가 가장 깊은 사고 모드로 절단되는 대신 "문제 해결"에 더 적합한 이유도 설명합니다.

비용 이점

DeepSeek R1 0528의 가장 큰 상업적 의미는 "무료 채팅" 자체가 아니라, 고예산 팀에게만 제공되는 복잡한 추론 기능을 일반 개발자와 중소 규모 팀이 정기적으로 사용할 수 있는 범위로 옮기는 기능입니다.

무료에 대한 진실: 웹과 앱은 실제로 평가판 임계값을 낮췄지만 무료라고 해서 무제한의 기업 가용성을 의미하는 것은 아닙니다. 일괄 코드 검토, 자동 질문 응답, 긴 프로세스 추론과 관련하여 비용 및 동시성 제약은 여전히 API 플랫폼에 있습니다.

비용 계층 구조	공개	실제 의미
C사이드/개인	채팅포털에서는 DeepThink	수동 사용에는 적합하지만 체계적인 통화에는 적합하지 않습니다
API/개발자	현재 문서에서는 주로 V4를 권장하며, 가격은 백만 입력 캐시 적중당 $0.0028, 백만 누락당 $0.14, 백만 출력당 $0.28	설명 DeepSeek은 계속해서 저가 전략을 유지하고 있으며 대부분의 비공개 소스 헤드 모델보다 추론 비용이 훨씬 낮습니다
기업	실제 동시성, 할당량, 격리 전략을 기반으로 확인 필요	진짜 빅딜은 단지 토큰 단가가 아닌 동시성, 안정성, 통합 거버넌스입니다

암묵적 비용: 추론이 깊어질수록 출력 토큰 소비가 높아집니다. 모델 카드에는 AIME 테스트에서 질문당 평균 사고 토큰 수가 12K에서 23K로 증가했다고 언급되어 있습니다. 이는 "더 강하다"는 것이 종종 더 높은 추론 오버헤드를 동반한다는 것을 직접적으로 보여줍니다. 개별 사용자는 그다지 민감하지 않지만 기업 배치 시나리오는 매우 분명합니다.

규정 준수 및 위험: MIT 라이선스는 모델의 자체 배포 및 정제를 위한 더 많은 공간을 허용하지만, 모델을 고위험 비즈니스 프로세스에 통합할 때 규정 준수가 "오픈 소스"이기 때문에 기본적으로 걱정이 없다는 의미는 아닙니다. 재정적 결론, 의학적 조언, 법적 텍스트 또는 자동화된 코드 제출과 관련하여 사람이 확인하는 지점을 추가해야 합니다.

숨겨진 이점: 팀이 원래 "저렴한 모델을 먼저 실행하고 고가의 모델을 한 번 검토"해야 하는 경우 R1 0528과 같은 추론 모델은 검토 횟수를 줄이고 재작업 비율과 모델 전환 비용이 줄어듭니다.

주요 기능

심층 추론: 중간 추론 체인이 필요한 수학적 문제, 복잡한 논리 문제, 코드 재구성, 솔루션 비교 및 선택과 같은 작업에 적합합니다.
코드 및 엔지니어링 Q&A: 모델 카드에는 향상된 바이브 코딩 경험이 언급되어 있어 코드를 만들 수 있을 뿐만 아니라 지속적인 설명과 수정 능력이 더 우수함을 나타냅니다.
함수 호출: 이전 버전과 비교하여 함수 호출 지원이 더 완벽하고 다단계 실행을 위한 워크플로 또는 도구 에이전트에 매달리는 데 적합합니다.
파일 이해 및 온라인 검색: 웹 페이지에는 파일 업로드 및 검색 프롬프트 단어 템플릿이 체계화되어 있으며, 이는 공식적으로 '추론 + 외부 증거'의 조합을 홍보하고 있음을 나타냅니다.
로컬 작동 및 증류 파생: 모델 카드는 로컬 작동 지침도 제공하고 증류 결과를 Qwen3-8B에 공개하므로 연구팀이 소형 모델을 더 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

전문가의 견해: 가장 가치 있는 것은 단일 기능이 아니라 "깊은 사고 + 도구 호출 + 파일/검색 컨텍스트" 간의 연결입니다. 과거에는 많은 모델이 코드를 작성할 수 있었지만 외부 데이터, 사용자가 업로드한 콘텐츠 및 도구 실행 결과를 하나의 패키지에 안정적으로 묶을 수 없었습니다. R1 0528은 분명히 이 방향으로 진전을 보이고 있습니다.

모델 및 버전의 진화

DeepSeek의 제품 라인은 이미 매우 명확합니다. V 시리즈는 일반적인 주력 제품을 담당하고 R 시리즈는 추론 향상을 담당합니다. R1 0528의 역할은 새로운 주요 버전의 이름을 바꾸지 않고도 일부 고가의 비공개 소스 추론 호출을 대체할 수 있는 수준으로 추론 라인 R1을 직접 푸시하는 것입니다.

버전	날짜	주요 변경사항
DeepSeek-R1	2025-01-20	강화된 추론 메인라인 최초 구축
DeepSeek-V3-0324	2025-03-24	일일 본선 보완을 위한 일반 및 코딩 역량 강화
DeepSeek-R1-0528	2025-05-28	추론 깊이, 함수 호출, 환상 제어 및 코딩 경험이 동시에 향상됩니다

버전 로직: R1 0528은 UI를 변경하는 제품 버전이 아니라 "추론 경로를 생산 모델과 더 유사하게 만드는" 엔지니어링 업그레이드입니다. 사용자에게 가장 직접적인 변화는 이름이 아니라 어려운 시나리오에서 롤백 횟수와 프롬프트 단어 라운드 횟수가 줄어든 것입니다.

기술적인 장점

기본 전달 형식에 따르면 DeepSeek R1 0528은 [기본 대형 모델/API 인프라]에 속합니다. 그 장점은 다중 모드 작업이 아니라 고품질 추론을 저비용, API 액세스 가능 및 오픈 소스 배포 기능 기반으로 전환하는 것입니다.

성능 및 처리량: 공식은 R1 0528에 대한 TTFT, TPM, RPM 등과 같은 전체 처리량 데이터를 공개하지 않았습니다. 현재 공개 API 페이지는 주로 V4 시리즈를 판매하며 R1 0528은 기능의 벤치마크이자 오픈 소스 비중의 입구로 간주하기에 더 적합합니다. 게시된 동시성 정보는 V4 메인라인에 속합니다. R1 0528의 특정 온라인 동시성은 공식 실시간 페이지의 적용을 받습니다.

효과를 위한 메커니즘: 토큰 예산에 대한 더 깊은 생각 + 훈련 후 최적화는 복잡한 수학과 프로그래밍 벤치마크의 향상으로 직접 이어집니다. 가격은 일부 요청이 느려지고 토큰이 더 비싸다는 것입니다. 그러나 이점은 재작업이 적고 두 번째 문의가 줄어든다는 것입니다.

적응 경계: 어려운 수학, 경쟁 수준의 코드, 복잡한 분석 및 도구 호출 링크에 가장 적합합니다. 지연에 극도로 민감한 가벼운 고객 서비스, 초대형 저비용 분류, 한 문장으로 빠른 답변만 요구하는 얕은 Q&A에는 가장 적합하지 않습니다.

API 예:

``배쉬 컬 https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "콘텐츠 유형: 애플리케이션/json" \ -H "권한 부여: 전달자 " \ -d '{ "모델": "deepseek-v4-flash", "메시지": [ {"role": "user", "content": "이 Python 코드의 복잡성 분석을 제공하고 잠재적인 버그를 지적해 주십시오."} ], "온도": 0.2, "max_tokens": 2048, "스트림": 사실, "response_format": {"유형": "텍스트"} }'



여기에는 현재 안정적이고 검증 가능한 공식 V4 API 이름이 사용됩니다. 팀이 R1 0528 가중치를 구현하려는 경우 자체 호스팅 및 호환성 레이어는 모델 페이지 및 공식 실시간 문서를 기반으로 해야 합니다.

## 사용방법

| 입구 | 군중에게 적합 | 사용 방법 |
|---|---|---|
| 웹 | 개인 사용자, 분석가, 프로그래머 | chat.deepseek.com에 로그인하여 DeepThink를 열고 직접 질문하세요 |
| 앱 | 모바일 사용자가 많은 | 간단한 Q&A 및 문서 이해에 사용되며 경량 환경에 적합 |
| API 플랫폼 | 개발자, 제품팀 | OpenAI 호환 인터페이스를 사용하여 기존 시스템에 연결 |
| 로컬 배포 | 엔터프라이즈 플랫폼 그룹 연구팀 | Hugging Face에서 가중치를 다운로드하고 자신만의 추론 서비스 구축 |

**권장 사용법**: 먼저 어려운 버그 분석, 복잡한 재무 논리 설명, 계약 비교, 문제 해결 추론 등 "가치가 높고 빈도가 낮은" 작업에 배치하세요. 이것이 일반 채팅 모델과의 차이점을 가장 쉽게 확인할 수 있는 방법입니다.

**데이터가 나오자마자 모든 것을 교체하는 것은 권장되지 않습니다**: 팀이 처음부터 모든 고객 서비스, 검색, 채팅 트래픽을 추론 모델로 이전한다면 가치를 먼저 얻기보다는 비용만 증폭시키는 경우가 많습니다.

## 제품 가격

R1 0528 자체는 오픈 소스 비중과 웹 경험을 갖춘 "낮은 임계값 입구"를 구성하며 공식 상용 가격 앵커는 DeepSeek API 플랫폼의 현재 문서 주요 판매 모델에 더 많이 반영됩니다.

| 프로젝트 | 공개 가격 |
|---|---|
| 웹 채팅 | 개인적인 경험에 대한 낮은 문턱 |
| API 입력 캐시 적중 | $0.0028/1M 토큰부터 시작 |
| API 입력 캐시 누락 | $0.14/1M 토큰부터 시작 |
| API 출력 | $0.28/1M 토큰부터 시작 |
| 동시성 제한 | 메인라인 모델의 범위는 모델에 따라 500~2500 |

**무료에 대한 진실**: 무료 경험은 능력 테스트에 적합하지만 무료 생산을 의미하지는 않습니다. 실제로 배치 추론, 코드 스캔, 긴 텍스트 분석을 수행할 때 주요 비용 요소는 출력 토큰과 동시성 할당량입니다.

**조달 판단**: 팀이 저렴한 일반 모델을 안정적으로 사용할 수 있었다면 R1 0528은 "어려운 문제에 대한 업그레이드 파일"로 더 적합합니다. 팀의 많은 작업이 이미 추론의 가장자리에 있다면 그것이 주요 모델이 될 수 있습니다.

## 애플리케이션 시나리오

- **차원 축소 공격 시나리오**: 수학적 도출, 경쟁 질문 설명, 복잡한 코드 디버깅, 연구 기반 Q&A, 긴 링크 문제 해결 등 이러한 작업은 그 가치를 가장 잘 반영할 수 있습니다.
- **R&D 협업 시나리오**: 코드 검토자는 먼저 일반 모델을 사용하여 표면 스캐닝을 수행한 다음 R1 0528을 사용하여 문제 해결을 수행합니다. 이는 잘못된 긍정과 잘못된 부정을 모두 억제할 수 있습니다.
- **지식 작업 시나리오**: 법률, 투자 연구 및 전략 직책이 매우 복잡한 텍스트를 처리할 때 R1 0528은 "작문 보조자"라기보다는 "두 번째 분석가"에 더 가깝습니다.

**단념 시나리오**: 높은 동시성, 극히 낮은 고객 서비스 가격; 1초 이내에 결과가 필요한 상호 작용; 추론이 거의 필요하지 않은 재 작성 및 연마; 불확실한 결과를 엄격히 금지하는 강력한 감독 및 자동 의사 결정.

## 해당자

- **개인 연구원 및 프로그래머**: 더 강력한 추론 품질을 위해 더 많은 대기 시간을 기꺼이 교환하려는 사람들은 분명히 이점을 느낄 것입니다.
- **개발자 및 AI 제품팀**: 어려운 콜 체인에서 "난해한 솔루션 모델"로 사용하기에 적합합니다.
- **엔터프라이즈 플랫폼 그룹**: 모델 게이트웨이, 자체 호스팅 및 감사 시스템이 있는 경우 R1 0528의 오픈 소스 속성은 순수 폐쇄 소스 솔루션보다 더 유연합니다.

**현재 제한사항**: 모든 프로세스에 대한 기본 답변은 아닙니다. 간단한 Q&A, 매우 짧은 대기 시간 또는 통합 형식 출력에 중점을 두는 시나리오의 경우 일반 모델이 더 비용 효율적이고 제어하기 쉬운 경우가 많습니다.

## 요약 및 전망

DeepSeek R1 0528의 핵심 가치는 '어려운 추론'을 데모 기능에서 실제 생산에 가까운 모델 기능으로 전환하는 것입니다. 가장 주목할만한 측면은 단일 벤치마크가 아니라 동일한 버전에서 더 깊은 추론, 함수 호출, 파일 이해 및 낮은 환각 비율의 발전으로 R&D, 연구 및 복잡한 지식 작업에서 매우 실용적입니다.

구매하거나 채택하기 전에 명확하게 확인해야 할 두 가지 사항이 있습니다. 첫째, 어려운 작업의 재작업을 줄여주고 모든 시나리오에서 비용을 절감하지는 않습니다. 둘째, 깊이 생각하면 더 많은 토큰을 소모하게 되며, 이는 라우팅 전략을 통해 매우 복잡한 요청을 위해 예약되어야 합니다. 보다 합리적인 구현 방법은 먼저 R1 0528을 어려운 작업의 최하위 계층에 배치하고 수동 검토 비율, 단위 작업 비용 및 작업 완료율을 관찰한 후 범위 확장 여부를 결정하는 것입니다.

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버전 정보

DeepSeek-R1-0528 ：공식 모델 카드는 DeepSeek R1의 마이너 버전 업그레이드로 정의됩니다. 더 심층적인 추론 프로세스와 학습 후 알고리즘 최적화를 통해 수학, 프로그래밍, 논리 및 함수 호출 기능을 크게 향상시킵니다. （2025-05-28）
DeepSeek-R1 ：R1은 강화 학습을 통해 구동되는 복잡한 추론의 위치를 확립하는 최초의 형식 추론 메인라인 버전입니다. （2025-01-20）
DeepSeek-V3-0324 ：V3 메인 라인의 향상된 버전은 범용성과 코딩 기능에 중점을 두고 R1 외에 또 다른 주요 제품 라인을 형성합니다. （2025-03-24）

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