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DeepSeek

DeepSeek

업계 최고의 저렴한 비용으로 뛰어난 코딩 및 추론 기능을 갖춘 고성능 AI 모델입니다. 허용 라이센스에 따라 로컬 배포에 사용할 수 있는 개방형 모델입니다.

Free AvailableChineseOpen SourceAPICoding
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월간 방문수

273.2M

회사

DeepSeek (China)

설립

2023

라이선스

Open Weight (MIT-like)

API 입력 가격

$0.27/1M tokens

컨텍스트 윈도우

128K tokens

소개

DeepSeek은 퀀트 헤지펀드 High-Flyer의 공동 창업자인 Liang Wenfeng이 2023년에 설립한 중국 AI 회사입니다. AI 환경에 새로 입문했음에도 불구하고 DeepSeek은 매우 저렴한 비용으로 고성능 대규모 언어 모델을 개발하여 주요 세력으로 빠르게 부상했으며, 프론티어 AI에 수십억 달러의 컴퓨팅 투자가 필요하다는 가정에 도전했습니다.

회사의 핵심 전략은 아키텍처 혁신(전문가 혼합, 다중 헤드 잠재 주의, FP8 교육)을 통한 최고의 비용 효율성과 연구원과 개발자가 모델을 로컬로 다운로드하고 배포할 수 있는 개방형 모델 릴리스라는 두 가지 기둥을 중심으로 진행됩니다. 이 조합은 API 비용의 일부(종종 토큰당 10~20배 저렴함)로 GPT-4 및 Claude에 필적하는 성능을 제공함으로써 시장을 혼란에 빠뜨렸습니다.

DeepSeek의 모델은 V3 일반 채팅 모델과 R1 추론 모델이 각각의 가격 범주에서 최신 기술을 대표하는 등 업계 전반에 걸쳐 빠르게 채택되었습니다. 특히 R1 모델은 복잡한 추론 작업에 대해 OpenAI의 o1을 일치시키면서 비용을 크게 절감해 광범위한 주목을 받았습니다. 예산에 맞춰 강력한 AI를 원하는 개발자, 연구원 및 조직에게 DeepSeek은 선택 가능한 옵션이 되었습니다.

장점

  • +뛰어난 코딩 및 수학적 추론 성능
  • +업계 최고의 가격 대비 성능 비율(10~20배 저렴)
  • +로컬 배포에 사용 가능한 개방형 모델
  • +R1은 복잡한 추론 작업에서 OpenAI o1과 경쟁합니다.
  • +자동 컨텍스트 캐싱으로 API 비용이 더욱 절감됩니다.
  • +강력한 중국어 및 영어 지원
  • +OpenAI SDK와 완벽하게 호환되는 API
  • +소비자 하드웨어에서 실행되는 증류된 모델

단점

  • -정치적으로 민감한 주제에 대한 콘텐츠 필터링
  • -중국 서버에 저장된 데이터로 인해 개인 정보 보호 문제가 발생함
  • -최대 수요 기간에는 플랫폼이 느려지거나 사용이 불가능할 수 있습니다.
  • -전체 모델에는 로컬로 엔터프라이즈급 하드웨어가 필요합니다.
  • -신뢰성이 덜 확립된 신생 회사
  • -문서 품질은 주로 중국어로 다양합니다.

주요 기능

DeepSeek-V3 채팅

671B 매개변수 전문가 모델 혼합(쿼리당 37B 활성)과 128K 컨텍스트. 훨씬 저렴한 비용으로 대부분의 벤치마크에서 GPT-4 성능과 일치합니다.

DeepSeek-R1 추론

OpenAI o1에 필적하는 고급 추론 모델. 투명한 추론 추적을 통해 복잡한 수학, 코딩, 논리 및 다단계 분석에 대해 명시적인 사고 사슬 추론을 사용합니다.

DeepSeek 코더 V2

128K 컨텍스트로 338개의 프로그래밍 언어를 지원하는 전문 코딩 모델로 프로젝트 수준의 코드 이해, 생성 및 디버깅이 가능합니다.

DeepSeek 수학

GRPO 교육 방법론을 사용하여 수학적 추론에 최적화되어 경쟁 수준의 수학 문제에서 강력한 성능을 달성합니다.

DeepSeek-VL2

다양한 이미지 유형에 대한 이미지 이해, OCR, 차트 분석, 문서 구문 분석 및 시각적 기반을 위한 비전 언어 모델

오픈 웨이트

허용된 라이센스를 통해 로컬 배포를 위해 Hugging Face에서 모든 주요 모델을 사용할 수 있습니다. 커뮤니티는 모델을 자유롭게 미세 조정하고 정제하고 구축할 수 있습니다.

Context Caching

자동 API 캐싱은 반복되는 컨텍스트 접두사에 대한 비용을 75% 이상 절감합니다. 구성이 필요하지 않습니다. 시스템이 자동으로 공통 접두사를 감지하고 캐시합니다.

다중 플랫폼 액세스

웹 채팅, 모바일 앱(iOS/Android), API, Hugging Face, AWS Bedrock, NVIDIA NIM 및 수십 개의 API 수집기를 통한 타사 액세스

증류된 모델

R1-Distill 변형(Qwen-32B, Llama-8B 등)은 추론 기능을 16~24GB VRAM을 갖춘 소비자 하드웨어에서 실행 가능한 더 작은 모델로 압축합니다.

비수기 가격

사용량이 적은 시간(UTC 16:30~00:30)에는 API 비용이 50~75% 감소하여 일괄 처리 및 긴급하지 않은 워크로드를 더욱 저렴하게 처리할 수 있습니다.

추천 대상

비용 효율적인 AI 개발

대안 비용의 일부만으로 AI 기반 애플리케이션을 구축하세요. DeepSeek의 API 가격(V3의 경우 0.27달러/1M 입력 토큰, R1의 경우 0.55달러)은 OpenAI 또는 Anthropic의 유사한 모델보다 10~20배 저렴합니다. 자동 컨텍스트 캐싱 및 비수기 할인은 비용을 더욱 절감하여 스타트업과 예산에 민감한 팀이 AI에 액세스할 수 있도록 해줍니다.

스타트업, 인디 개발자, 비용에 민감한 엔지니어링 팀

고급 코딩 지원

DeepSeek은 338개 언어의 프로그래밍 작업에 탁월합니다. Coder V2는 128K 컨텍스트로 전체 프로젝트 구조를 이해하는 반면, R1은 단계별 추론을 통해 복잡한 알고리즘 문제를 처리합니다. 개방형 모델은 에어갭 개발 환경을 위해 로컬로 배포될 수 있습니다.

소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, DevOps 엔지니어

수학적 및 과학적 추론

R1은 경쟁 수준의 수학, 물리학 및 논리 문제에 대한 최고의 추론 모델과 경쟁합니다. 일련의 사고 결과는 작업 단계를 보여주므로 교육 및 연구에 유용합니다. DeepSeek Math는 수학적 문제 해결에 더욱 특화되어 있습니다.

학생, 연구원, 교육자 및 과학자

로컬 및 프라이빗 AI 배포

완벽한 데이터 개인정보 보호를 위해 Hugging Face에서 개방형 모델을 다운로드하고 자체 인프라에서 실행하세요. Distilled R1 variants run on consumer GPUs (24GB+), while full models require enterprise hardware. Ollama 및 vLLM과 같은 도구는 로컬 배포를 단순화합니다.

개인정보 보호에 민감한 조직, 연구원, AI 애호가

요금제

Web & App

$0/forever
  • V3 및 R1 모델 무료 이용
  • deepseek.com의 웹 채팅
  • iOS 및 Android 모바일 앱
  • 파일 업로드 및 분석
  • 기본 사용량 한도가 적용됩니다.
  • 피크 시간대에는 대기열이 발생할 수 있습니다.
추천

API - deepseek-chat (V3)

$0.27/per 1M input tokens

캐시 미스 가격. 출력: $1.10/1M 토큰

  • 캐시 적중: $0.07/1M 입력(75% 절감)
  • 비수기(UTC 16:30-00:30) 50% 할인
  • OpenAI SDK 호환 엔드포인트
  • 128K 컨텍스트 창
  • 일반 채팅, 콘텐츠, 코딩에 가장 적합
  • 함수 호출 및 JSON 모드 지원

API - deepseek-reasoner (R1)

$0.55/per 1M input tokens

캐시 미스 가격. 출력: $2.19/1M 토큰(CoT 포함)

  • 캐시 적중: $0.14/1M 입력(75% 절감)
  • 비수기 시간에는 75% 할인
  • 최대 32K 사고 사슬 출력
  • 수학, 코딩, 복잡한 추론에 가장 적합
  • 투명한 추론 추적
  • 권장 온도: 0.5-0.7

Local Deployment

$0/forever
  • Hugging Face에서 자유롭게 다운로드하세요.
  • V3, R1, Coder, VL 모델 사용 가능
  • 전체 모델에는 80GB+ VRAM(8x A100)이 필요합니다.
  • 소비자 하드웨어용 R1-Distill 버전(24GB+)
  • 최고의 성능을 위해 vLLM 또는 Ollama 사용
  • 완벽한 데이터 개인정보 보호 및 제어

비교

DeepSeek vs ChatGPT

DeepSeek V3 approaches GPT-4o performance on most benchmarks while costing 10-20x less via API. DeepSeek R1 rivals o1 for complex reasoning at similarly lower prices. ChatGPT는 DeepSeek에 없는 DALL-E 이미지 생성, 사용자 정의 GPT, 음성 모드, 웹 검색과 같은 기능을 통해 훨씬 더 세련된 소비자 경험을 제공합니다.

DeepSeek이(가) 뛰어난 점

  • +대폭 낮아진 API 가격(10~20배 저렴)
  • +로컬 배포에 사용 가능한 개방형 모델
  • +R1은 여러 복잡한 추론 벤치마크에서 o1과 일치합니다.
  • +피크 외 할인을 통한 자동 컨텍스트 캐싱

ChatGPT이(가) 뛰어난 점

  • +ChatGPT에는 훨씬 더 많은 소비자 기능(이미지 생성, 음성, 플러그인)이 있습니다.
  • +ChatGPT는 더욱 세련되고 안정적인 웹 인터페이스를 제공합니다.
  • +ChatGPT는 관리자 제어 기능이 포함된 팀 및 기업 요금제를 제공합니다.
  • +ChatGPT는 글로벌 사용자에 대한 콘텐츠 필터링 문제가 적습니다.

DeepSeek vs Claude

DeepSeek와 Claude는 서로 다른 가치 제안을 목표로 합니다. DeepSeek은 극도의 경제성과 개방형 무게를 제공하는 반면 Claude는 뛰어난 안전성, 낮은 환각 비율 및 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다. DeepSeek은 코딩과 수학에 탁월합니다. Claude는 미묘한 분석과 신중한 추론에 뛰어납니다.

DeepSeek이(가) 뛰어난 점

  • +모든 모델 계층에 걸쳐 훨씬 낮은 API 가격
  • +개방형 가중치로 로컬 배포 및 사용자 정의 가능
  • +338개 언어에 걸친 강력한 코딩 성능
  • +R1 증류 모델은 소비자 하드웨어에서 실행됩니다.

Claude이(가) 뛰어난 점

  • +Claude는 환각률이 낮고 안전성이 뛰어납니다.
  • +Claude는 더 큰 컨텍스트 창(200K 대 128K 토큰)을 제공합니다.
  • +Claude에는 엔터프라이즈 기능(SOC 2, HIPAA, SSO)이 있습니다.
  • +Claude는 더욱 세련된 소비자 경험을 제공합니다.

1. 웹 채팅 시작하기

deepseek.com을 방문하여 "지금 시작"을 클릭하면 무료 웹 채팅에 액세스할 수 있습니다. 계정을 만들지 않고도 V3(일반 채팅) 및 R1(추론) 모델을 모두 사용할 수 있지만, 등록하면 추가 기능이 잠금 해제됩니다. 채팅 상단의 모델 선택기를 사용하여 모델 간을 전환하세요. V3는 일반적인 대화, 글쓰기, 빠른 코딩 작업에 가장 적합합니다. R1은 복잡한 추론, 수학 문제 및 다단계 분석에 가장 적합하며 일련의 사고 추론 프로세스를 보여줍니다. iOS 및 Android용 모바일 앱은 모바일 사용에 최적화된 깔끔한 인터페이스를 통해 이동 중에도 동일한 액세스를 제공합니다.

2. API 사용

1. platform.deepseek.com에 등록하여 API 키를 받으세요. 2. OpenAI SDK 설치: pip install openai 3. 기본 URL을 DeepSeek의 엔드포인트로 설정합니다. ``파이썬 openai 가져오기 OpenAI에서 클라이언트 = OpenAI( api_key="your-deepseek-key", base_url="https://api.deepseek.com" ) 응답 = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", # 또는 "deepseek-reasoner" message=[{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}] ) 인쇄(response.choices[0].message.content) ```` 컨텍스트 캐싱은 자동으로 이루어집니다. 프롬프트에서 접두사가 반복되면 캐시에 적중되고 비용이 75% 절감됩니다. 추가로 50~75%를 절약하려면 사용량이 적은 시간(UTC 16:30~00:30)에 일괄 처리를 예약하세요.

3. 올바른 모델 선택

**deepseek-chat(V3)**: 일반 대화, 콘텐츠 작성, 요약, 번역 및 표준 코딩 작업에 사용됩니다. 빠르고 비용 효율적이며 대부분의 사용 사례에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. **심층 탐색 추론기(R1)**: 복잡한 수학 문제, 다단계 논리적 추론, 고급 코딩 과제 및 깊은 분석적 사고가 필요한 작업에 사용됩니다. 일련의 사고 추론 추적을 출력합니다. **Coder V2**: 338개 언어의 프로그래밍 작업에 가장 적합합니다. OpenRouter 또는 Together.ai와 같은 타사 제공업체를 통해 액세스합니다. **R1을 위한 팁**: 시스템 프롬프트를 피하세요. 모든 지침을 사용자 메시지에 넣으세요. 최상의 결과를 얻으려면 단계별 추론을 명시적으로 요청하세요. 최적의 출력 품질을 위해서는 온도 0.5-0.7을 사용하십시오.

4. 로컬 배포

DeepSeek 모델은 허용 라이선스에 따라 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. **전체 모델(엔터프라이즈 하드웨어):** - V3/R1(671B): 8x A100 80GB 또는 동급 필요 - vLLM 서비스 프레임워크를 통한 최고의 성능 - 메모리 감소를 위해 FP8 양자화 가능 **정제된 모델(소비자 하드웨어):** - R1-Distill-Qwen-32B: 24GB+ VRAM GPU에서 실행됩니다. - R1-Distill-Llama-8B: 16GB VRAM GPU에서 실행됩니다. - R1-Distill-Qwen-1.5B: 8GB VRAM에서 실행됩니다. **Ollama를 통한 간편한 설정:** ```` 올라마 풀 deepseek-r1:8b 올라마 실행 deepseek-r1:8b ```` Ollama는 자동으로 양자화 및 최적화를 처리하므로 최신 GPU를 사용하는 누구나 로컬 배포에 액세스할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

예, DeepSeek은 웹 채팅 및 모바일 앱을 통해 무료 액세스를 제공합니다. API 사용은 유료이지만 매우 저렴합니다. 동일한 성능에 대해 OpenAI보다 약 10~20배 저렴합니다. 개방형 모델을 사용한 로컬 배포는 완전히 무료입니다.
DeepSeek V3는 적은 비용으로 대부분의 벤치마크에서 GPT-4 성능과 일치하거나 접근합니다. DeepSeek R1은 복잡한 추론 작업에서 OpenAI o1과 경쟁합니다. DeepSeek은 특히 코딩 및 수학적 추론 분야에서 탁월하지만 ChatGPT는 더 많은 기능으로 더욱 세련된 소비자 경험을 제공합니다.
DeepSeek은 "공개 중량" 모델을 출시합니다. 상업적 용도를 포함한 대부분의 목적으로 모델 중량을 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이는 가중치(전체 훈련 코드가 아님)만 공개된다는 점에서 기존 오픈 소스와 약간 다릅니다. 대부분의 모델은 MIT와 유사한 허용 라이센스를 사용합니다.
예, 모든 주요 모델은 Hugging Face에 있습니다. 전체 V3/R1에는 엔터프라이즈급 하드웨어(8x 80GB GPU)가 필요하지만 R1-Distill-Qwen-32B와 같은 증류 버전은 24GB+ VRAM이 있는 소비자 GPU에서 실행됩니다. Ollama는 단일 명령으로 로컬 배포를 간단하게 만듭니다.
V3 및 R1은 128K 컨텍스트 토큰을 지원하므로 긴 문서나 코드베이스를 분석할 수 있습니다. R1 추론 체인은 최대 32,000개의 토큰까지 확장할 수 있어 복잡한 문제에 대한 자세한 추론 추적을 제공합니다.
예, DeepSeek 모델은 정치적으로 민감한 콘텐츠, 특히 중국 정부 정책과 관련된 주제를 필터링합니다. 이 필터링은 공식 플랫폼에서 더욱 공격적입니다. 로컬로 배포된 모델은 제한이 적을 수 있지만 여전히 훈련 데이터의 편향을 반영합니다.
DeepSeek은 중국 서버에 데이터를 저장합니다. 그들의 개인 정보 보호 정책은 광범위한 데이터 수집을 허용합니다. 민감한 사용 사례의 경우 모든 처리가 자체 하드웨어에서 이루어지기 때문에 완전한 데이터 개인정보 보호를 제공하는 개방형 모델을 사용한 로컬 배포를 고려하세요.
쿼리당 671B 매개변수 중 37B만 활성화하는 MoE(Mixture of Experts), 메모리 요구 사항을 줄이는 MLA(Multi-head Latent Attention), 컴퓨팅 비용을 절감하는 FP8 교육을 포함한 아키텍처 혁신입니다. 이러한 혁신을 통해 경쟁사보다 훨씬 효율적으로 모델을 훈련하고 제공할 수 있습니다.
증류 모델(R1-Distill 시리즈)은 R1의 추론 기능을 Qwen 및 Llama 아키텍처를 기반으로 하는 더 작은 모델로 압축합니다. 소비자 하드웨어에서 실행되는 동안 R1의 추론 품질을 대부분 유지합니다. 1.5B에서 32B 매개변수의 크기로 제공됩니다.
DeepSeek의 API는 수요가 가장 많은 기간, 특히 입소문이 난 이후에 가용성 문제를 경험했습니다. 프로덕션 워크로드의 경우 더 나은 가동 시간을 보장하는 DeepSeek 모델을 호스팅하거나 로컬로 배포하는 타사 공급자(Together.ai, Fireworks 등)를 사용하는 것이 좋습니다.