뉴스 & 업데이트
2025년 12월 1일
DeepSeek, V3.2 공식 버전 출시: 일반 기능이 향상되고 추론-특수 변형이 동시에 출시됩니다.
2025년 12월 1일, DeepSeek은 MIT 프로토콜에 따라 V3.2의 공식 버전을 출시하여 공식 버전에 대한 희박한 관심과 같은 효율성 탐구를 촉진하는 동시에 추론에 초점을 맞춘 DeepSeek-V3.2-Speciale 변종을 출시하여 "보편적 + 추론" 조합을 형성했습니다.
출처: DeepSeek 공식
2025년 8월 21일
DeepSeek, V3.1 출시: 하이브리드 추론 아키텍처 도입, 원클릭으로 생각/비생각 이중 모드 간 전환
2025년 8월 21일 DeepSeek은 MIT 프로토콜에 따라 V3.1을 출시했습니다. 생각/비생각 이중 모드 하이브리드 아키텍처를 채택하고 V3를 기반으로 8000억 개 이상의 토큰을 추가로 교육합니다. SWE-bench, Terminal-bench 및 기타 벤치마크에서 이전 세대에 비해 크게 개선되었으며 Agent 기능도 향상되었습니다.
출처: DeepSeek 공식
2025년 9월 29일
DeepSeek, V3.2-Exp 실험 버전 출시: 긴 텍스트 효율성을 개선하기 위해 Sparse Attention DSA 도입
2025년 9월 29일 DeepSeek는 긴 상황 시나리오에서 컴퓨팅 효율성을 향상시키기 위해 DeepSeek Sparse Attention(DSA)을 도입한 실험 버전 V3.2-Exp를 출시하여 후속 공식 버전에서 효율성 최적화를 위한 길을 열었습니다.
출처: DeepSeek 공식
2024년 5월 6일
DeepSeek, V2 오픈 소스 대형 모델 출시: 최초의 MLA 아키텍처, 높은 비용 성능에 초점을 맞춘 236B MoE
2024년 5월 DeepSeek는 멀티 헤드 MLA(잠재 주의) 및 MoE 희소 아키텍처를 최초로 도입한 오픈 소스 대형 모델 DeepSeek-V2 시리즈를 출시했습니다. 총 236B 매개변수와 약 21B의 단일 토큰 활성화가 있습니다. 추론 비용이 매우 낮은 주류 모델을 벤치마킹하고 후속 V3 및 R1을 위한 효율적인 경로를 마련합니다.
출처: DeepSeek 공식
2025년 1월 20일
DeepSeek, R1 추론 모델 출시: MIT 오픈 소스 벤치마크 OpenAI o1, 글로벌 AI 충격 촉발
2025년 1월 20일 DeepSeek은 MIT 프로토콜에 따라 DeepSeek-R1 추론 모델을 오픈소스화했습니다. V3-Base에서 초기화하고 강화학습 기반 훈련으로 훈련했습니다. 수학적 및 프로그래밍 추론은 OpenAI o1에 대해 벤치마킹되었으며 무료로 제공됩니다. 이 애플리케이션은 미국 앱스토어에서 단숨에 1위를 차지하며 시장에 충격을 안겼다.
출처: DeepSeek 공식
2026년 4월 24일
DeepSeek, 추론 안정성 및 API 성능 향상을 위해 버전 3.2.0 출시
DeepSeek은 복잡한 추론 안정성과 높은 동시성 서비스 성능 업그레이드에 중점을 둔 3.2.0을 출시합니다.
출처: DeepSeek 공식
2025년 5월 28일
DeepSeek, 업그레이드된 버전 R1-0528 출시: 더 강력한 추론, 더 적은 환각, 크게 향상된 수학적 벤치마크
2025년 5월 28일 DeepSeek은 MIT 라이선스에 따라 업그레이드된 버전 R1-0528을 출시했습니다. 추론 능력이 크게 향상되고 환각이 감소하며 AIME 2025와 같은 수학적 벤치마크의 성능이 크게 향상됩니다. 이는 R1 추론 모델의 중요한 반복입니다.
출처: DeepSeek 공식
2026년 5월 7일
DeepSeek 오픈 소스 제품군 버킷 인벤토리: MoE 추론 엔지니어링을 "블랙박스"에서 "교과서"로 전환
DeepSeek의 2025~2026년 집중 오픈 소스 추론 및 교육 인프라인 FlashMLA, DeepEP, DeepGEMM, DeepSpec, 3FS 등은 "알고리즘-커널-통신-스토리지" 링크 전체를 포괄하고 MIT 프로토콜에 따라 공개되며 효율적인 MoE 추론 엔지니어링 기능을 글로벌 개발자에게 체계적으로 내보냅니다.
출처: DeepSeek GitHub 공식 조직
2026년 6월 9일
DeepL 이해하기 하나의 기사로 쓰기: 다국어 글쓰기 및 다듬기를 위한 AI 도우미
DeepL Write의 핵심 기능, 비용 구조, 버전 발전, 애플리케이션 시나리오 및 적용 가능한 경계는 팀이 파일럿 및 구매 전 평가를 완료하는 데 도움이 됩니다.
출처: DeepL Write 공식 문서
DataRobot 기능 인벤토리: AI 데이터 처리 팀을 위한 선택 참조
DataRobot은 2012년에 설립된 엔터프라이즈급 AI/ML 자동화 플랫폼입니다. 전 세계 1,000개 이상의 대기업 고객에게 서비스를 제공하고 AutoML부터 모델 배포, 모니터링 경보 및 AI 거버넌스에 이르기까지 완전한 라이프사이클 솔루션을 제공합니다.
출처: DataRobot 공식 문서
D-ID 퍼블리싱 측면 역량 인벤토리: AI 영상 및 인터랙티브 아바타 구현 경로
D-ID는 기업과 팀에 AI 비디오, 대화형 아바타, 비디오 번역 및 API 액세스 기능을 제공합니다. 공개 정보에 따르면 해당 제품 라인은 다양한 상업적 배송 시나리오를 다루고 있습니다.
출처: D-ID 공식 문서, 디지털 휴먼 및 영상 생성 플랫폼 평가, AI 영상 툴 매칭
하나의 기사로 DALL-E 이해하기: OpenAI 텍스트-이미지 모델
DALL-E 3는 ChatGPT에서 직접 사용할 수 있는 OpenAI 텍스트-이미지 모델입니다. 정확한 프롬프트 단어 이해와 내장된 콘텐츠 보안 필터링 기능을 갖추고 있습니다. API 가격은 $0.040/개부터 시작하며 개발자가 AI 이미지 기능을 통합하는 데 적합합니다.
출처: DALL-E 공식 문서
커서 제품 관찰: AI 프로그래밍 방향의 역량 인벤토리
Cursor는 Anysphere에서 제작한 AI 네이티브 코드 편집기로 Agent, Composer, Tab, Cmd-K, Bugbot, CLI, Cloud Agents, MCP 및 기타 기능을 제공합니다.
출처: 커서 공식 문서
CustomPod.io 기능 해체 및 적용 시나리오 분석
CustomPod.io의 공개 기능, 비용 구조, 버전 정보 및 적용 가능한 경계가 구성되어 있습니다.
출처: CustomPod.io 공식 문서
CrewAI 기능 해체 및 적용 시나리오 분석
CrewAI는 역할 분할과 협업을 지원하여 복잡한 작업을 완료하는 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이 문서에는 기능, 가격 및 애플리케이션 시나리오가 요약되어 있습니다.
출처: CrewAI 공식 문서
Craiyon 사용 방법: 실행 가능한 작업 흐름을 핵심으로
Craiyon의 공개 기능, 비용 구조, 버전 정보 및 적용 가능한 경계가 구성되어 있습니다.
출처: Craiyon 공식 문서
CowAgent 기능 인벤토리: AI 에이전트 팀 선택 참조
CowAgent는 터미널 에이전트 기능을 제공하고 다양한 모델, 메모리, 도구 호출 및 기술 확장을 지원합니다. 이 기사에서는 버전 리듬, 비용 구조, 구현 방법 및 적용 가능한 경계를 정리합니다.
출처: CowAgent 공식 문서
코즈 역량 분석: AI 에이전트 시나리오 활용 방법
Coze는 Bytedance가 출시한 코드프리 AI Bot 구축 플랫폼입니다. GPT-4와 같은 상위 모델을 무료로 사용합니다. 100개 이상의 플러그인과 지식 기반 기능이 내장되어 있으며 Feishu, Discord 및 기타 채널에 대한 원클릭 게시를 지원합니다. 국내 버전은 "버튼"입니다.
출처: 코즈 공식 문서
2026년 2월 3일
DeepSeek 오픈 소스 OCR-2: "시각적 인과 흐름"으로 긴 문서를 다시 이해
DeepSeek은 GitHub에서 차세대 오픈 소스 OCR 모델 DeepSeek-OCR-2를 출시했습니다. Apache-2.0 프로토콜에 따라 오픈 소스로 제공됩니다. 기술 솔루션은 "시각적 인과 흐름"을 채택하고 있으며 긴 문서 OCR 및 복잡한 레이아웃 인식에서 1세대보다 뛰어납니다. 1세대 프로젝트는 약 23,700개의 별을 받았습니다.
출처: DeepSeek GitHub 공식 저장소