DeepSeek는 DeepSeek-R1 및 DeepSeek-Math 시리즈와 같은 고급 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 것으로 알려져 있으며, 최신 아키텍처와 혁신적인 훈련 방법을 활용합니다. 여기에서는 DeepSeek의 추론 모델을 일본어로 완전히 무료로, 회원 가입 없이 사용할 수 있습니다.
- 안녕하세요, DeepSeek입니다. 오늘은 어떤 용건으로 연락주셨나요?
DeepSeek란 무엇인가요?
DeepSeek는 헤지펀드 High-Flyer의 지원을 받는 중국 AI 연구실로, 오픈소스 모델과 혁신적인 훈련 방법론에 초점을 맞춰 AI 개발 분야에서 강력한 플레이어로 부상했습니다. 많은 AI 스타트업과 달리, 이 회사는 충분한 자금을 확보하고 상업적 압력 없이 운영됩니다. 2024년 말부터 2025년 초까지 DeepSeek는 R1 모델 시리즈(DeepSeek-R1 및 DeepSeek-R1-Zero)를 출시하며 우수한 논리적 추론과 문제 해결 능력을 입증했습니다.
전통적인 모델이 감독형 미세조정에 의존하는 것과 달리, DeepSeek-R1-Zero는 규칙 기반 보상 주도형 추론을 개선하기 위해 강화 학습(RL)만을 사용해 훈련되었습니다. 한편 DeepSeek-R1은 선별된 데이터셋, RL 강화, Mixture of Experts(MoE) 프레임워크를 결합한 다단계 훈련 과정을 거쳤습니다. MoE 프레임워크는 각 패스당 671억 개 중 37억 개의 파라미터만 활성화하여 계산 효율성을 최적화합니다. 이 모델은 AIME, Codeforces, GPQA 등 벤치마크에서 우수한 성과를 달성했으며, 주요 미국 기술 기업보다 훈련 비용이 현저히 낮은 비용 효율적이고 고성능 AI 개발을 가능하게 했습니다.
MIT 라이선스 하에 오픈소스로 공개된 R1은 커뮤니티 주도 혁신을 이끌고 있지만, 베이징의 정치적 서사에 지나치게 의존할 수 있다는 우려가 제기되었습니다. OpenAI의 GPT-4와 비교되지만, R1의 강점은 효율성과 고급 추론 능력에 있으며, 이는 AI 경쟁, 비용 효율적인 훈련, 오픈소스 모델이 인공지능의 미래를 형성하는 데 미치는 영향에 대한 산업 전반의 논의를 촉발시키고 있습니다.
DeepSeek 모델
DeepSeek는 특정 응용 분야에 맞춤형으로 개발된 다양한 고급 AI 모델을 개발하는 중국 인공지능 기업입니다.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1은 수학 및 코딩 분야의 복잡한 추론 작업에서 우수한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 강화 학습 기술을 활용해 추론 능력을 강화해 복잡한 문제 해결 시나리오를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 모델은 복잡한 작업을 자율적으로 해결하는 능력으로 높이 평가되며, DeepMind의 AlphaGo 개발 접근 방식과 비교되기도 했습니다.
DeepSeek V2
2024년 5월, DeepSeek는 두 개의 기본 모델(DeepSeek-V2와 DeepSeek-V2-Lite)과 두 개의 챗봇으로 구성된 DeepSeek-V2 시리즈를 출시했습니다. 이 모델들은 8.1T 토큰 데이터셋(중국어 토큰 12% 추가)을 활용한 사전 훈련과 YaRN을 통해 컨텍스트 길이 확장(4K에서 128K로)을 포함한 다단계 훈련 과정을 거쳤습니다. DeepSeek-V2-Chat (SFT)는 120만 개의 유틸리티 인스턴스와 30만 개의 안전 인스턴스(SFT)를 활용한 미세 조정으로 개발되었으나, 아직 공개되지 않았습니다.
강화 학습(RL)과 GRPO를 활용한 추가 개선은 두 단계로 진행되었습니다: 컴파일러 피드백을 활용한 수학 및 코딩 최적화, 세 가지 보상 모델을 활용한 유용성, 안전성, 규칙 준수 조정. 이로써 DeepSeek-V2-Chat이 출시되었으며, RL을 생략하고 MLA 및 DeepSeekMoE 연구에 특화된 소형 버전 DeepSeek-V2-Lite도 공개되었습니다. 아키텍처 측면에서 DeepSeek-V2는 다중 헤드 잠재 주의(MLA)와 Mixture of Expert (MoE) 프레임워크를 도입하여 효율성과 추론 능력을 크게 향상시켰습니다.
DeepSeek-V3
V2의 진전을 바탕으로 DeepSeek-V3는 이전 모델에 비해 추론 속도에서显著한 개선을 달성했습니다. 이 모델은 오픈소스 모델 중 최고 성능을 기록했으며 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 영어와 중국어 다국어 코퍼스에서 주로 훈련되었으며, 수학과 프로그래밍에 중점을 두고 있습니다. 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며, 고해상도 이미지 처리를 위한 하이브리드 비전 인코더를 통합하여 실제 세계 시나리오에서의 적용성을 높였습니다.
DeepSeek-Coder
DeepSeek-Coder는 코딩 작업을 전문으로 하며 코드 생성, 디버깅, 검토 기능을 제공합니다. 코딩 프로세스를 자동화하고 워크플로우를 간소화하며 데이터 분석을 지원함으로써 개발자에게 유용한 도구로 작용합니다. 이 모델은 소스 코드와 코드 관련 영어 콘텐츠를 포함한 다양한 데이터셋으로 훈련되어 컨텍스트를 이해하여 코드 제안 및 개선을 수행합니다.
DeepSeek-VL
DeepSeek-VL은 텍스트와 시각적 정보를 모두 이해해야 하는 실제 세계 응용 프로그램을 위해 설계된 비전-언어 모델입니다. 이 모델은 상대적으로 낮은 계산 비용으로 1024 x 1024 픽셀의 고해상도 이미지를 효율적으로 처리합니다. 다양한 실제 세계 시나리오를 포함하는 다양한 데이터셋(웹 스크린샷, PDF, OCR, 차트, 지식 기반 콘텐츠 등)으로 훈련되어 실용적인 맥락을 포괄적으로 표현할 수 있습니다.
DeepSeek에 액세스하는 방법
DeepSeek은 웹 인터페이스와 Android 및 iOS용 앱으로 제공됩니다. Android 또는 iOS 기기에서 DeepSeek-R1에 액세스하는 방법은 간단합니다. 아래 단계에 따라 진행하세요.
Android 기기の場合
Android 스마트폰에서 DeepSeek에 액세스하는 방법은 간단하며, 아래 단계에 따라 진행하세요.
- Google Play Store
- 기기에서 Google Play Store를 열습니다.
- ‘DeepSeek-R1’을 검색합니다.
- 검색 결과에서 공식 DeepSeek-R1 앱을 선택합니다.
- ‘설치’를 터치하여 앱을 다운로드하고 설치합니다.
- APK 파일 직접 다운로드
- 해당 지역의 Play Store에서 앱이 제공되지 않는 경우 APK 파일을 직접 다운로드할 수 있습니다.
- 공식 DeepSeek-R1 웹사이트에 접속합니다.
- ‘Android APK’ 섹션으로 이동합니다.
- APK 파일을 기기에 다운로드합니다.
- 설치 전에 기기에서 알 수 없는 출처에서 앱 설치가 허용되어 있는지 확인하세요(이 설정은 기기 설정에서 활성화할 수 있습니다).
- 다운로드한 APK 파일을 열고 화면에 표시되는 안내에 따라 설치하세요.
iOS 기기
iOS 기기에서 DeepSeek에 액세스하는 방법은 간단하며 아래 단계를 따라 진행하세요.
- App Store
- iPhone 또는 iPad에서 App Store를 열세요.
- ‘DeepSeek-R1’을 검색합니다.
- 검색 결과에서 공식 DeepSeek-R1 앱을 선택합니다.
- ‘다운로드’를 탭하여 앱을 다운로드하고 설치합니다.
- 대체 액세스
- 앱을 설치하지 않으려면 기기의 웹 브라우저를 통해 DeepSeek-R1에 액세스할 수 있습니다.
- 웹 브라우저
- 기본 웹 브라우저를 엽니다.
- DeepSeek 플랫폼으로 이동합니다.
- DeepSeek-R1을 사용하려면 로그인하거나 계정을 생성하세요.
DeepSeek 인터페이스
DeepSeek 기능
DeepSeek는 코딩, 수학, 추론 작업에 특화된 고성능 언어 모델로 유명한 고급 AI 플랫폼입니다. DeepSeek-R1과 DeepSeek-V3와 같은 플래그십 모델은 다양한 응용 분야에 적합한 다양한 기능을 제공합니다.
고급 추론 기능
DeepSeek-R1은 논리적 추론, 수학 문제 해결, 실시간 의사결정에서 우수하며, 단계별 추론이 필요한 복잡한 작업에 이상적입니다.
고성능 언어 모델
DeepSeek-V3와 같은 모델은 추론 속도에서 상당한 진전을 이루어 성능 측면에서 상위 오픈소스 모델 중 하나에 속합니다.
비용 효율적인 훈련 및 배포
DeepSeek는 인간 개입을 최소화하고 강화 학습을 채택하여 비용 효율적인 방식으로 혁신적인 AI 모델을 개발했습니다. 이로 인해 개발 비용이 크게 감소했으며 추론 능력이 향상되었습니다.
오픈 소스를 통한 접근성
DeepSeek의 모델은 오픈 소스로 제공되어 개발자와 연구자가 다양한 응용 프로그램에 접근, 수정, 통합할 수 있습니다. 이는 투명성과 협업을 촉진합니다.
다모달 통합
DeepSeek의 Janus-Pro는 텍스트와 이미지를 포함한 작업을 처리하도록 설계된 다중 모달 AI 모델로, 이전 모델보다 여러 측면에서 개선되었습니다.
효율적인 혼합 전문가 아키텍처
DeepSeek-V2는 경제적 훈련과 효율적인 추론을 특징으로 하는 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 활용합니다. 최대 컨텍스트 길이는 128K 토큰을 지원합니다.
강화된 시각-언어 이해
DeepSeek-VL은 실제 세계의 시각-언어 이해 응용 프로그램을 위해 설계되었으며, 고해상도 이미지를 효율적으로 처리하면서 상대적으로 낮은 계산 오버헤드를 유지하는 하이브리드 비전 인코더를 통합했습니다.
DeepSeek 응용 프로그램
DeepSeek의 AI 모델은 다양한 산업 분야에서 적용되어 그 다용성과 효율성을 입증하고 있습니다. 아래는 주요 사용 사례입니다.
고객 서비스 향상
DeepSeek의 자연어 처리 기능은 고객 서비스 개선에 활용되고 있습니다. DeepSeek의 AI를 챗봇과 가상 비서에 통합함으로써 기업은 고객 문의에 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있으며, 이는 고객 만족도와 효율성을 향상시킵니다.
소프트웨어 개발 지원
코드 지능에 특화된 모델인 DeepSeek-Coder는 개발자에게 코드 스니펫 생성, 디버깅, 코드 추천을 통해 지원을 제공합니다. 이 지원은 개발 프로세스를 가속화하고 오류 발생 가능성을 줄입니다.
교육 지원
교육 분야에서는 DeepSeek의 AI 모델이 지능형 튜터링 시스템을 개발하는 데 활용되고 있습니다. 이 시스템은 개별 학생의 필요에 맞게 조정되며, 즉각적인 피드백을 제공하고 개인화된 학습 경험을 제공하여 전체 학습 과정을 향상시킵니다. DeepSeek의 ‘검색’ 기능은 학생들과 전문가들이 작성 및 연구 과정에서 지원을 받을 수 있도록 합니다. 또한 ‘추론 체인’ 접근 방식을 통해 복잡한 문제 해결을 지원합니다.
의료 데이터 분석
DeepSeek의 AI는 복잡한 의료 데이터 분석에 적용되어 환자 진단 및 치료 계획 수립을 지원합니다. 대규모 데이터셋을 처리함으로써 AI는 인간 전문가에게 즉시 드러나지 않는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다.
금융 시장 분석
DeepSeek의 AI 모델은 정량적 거래 분야의 강점을 활용해 금융 시장을 분석하고 트렌드를 예측하며 투자 전략을 개발합니다. 이 응용은 금융 분야의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링은 언어 모델(예: DeepSeek)로부터 정확하고 관련성 있으며 일관된 응답을 얻기 위해 효과적인 입력문을 작성하는 과정입니다. 효과적인 프롬프트 작성 기술은 모델 성능에 결정적인 역할을 합니다. DeepSeek-V3를 일반적인 작업에 사용하든 DeepSeek-R1을 추론 작업에 사용하든, 프롬프트 설계는 중요한 역할을 합니다.
DeepSeek-R1 프롬프트링
추론 모델이 아닌 모델과 비교할 때 DeepSeek-R1 및 기타 추론 모델의 프롬프트 엔지니어링은 크게 다릅니다. DeepSeek-R1의 효과를 극대화하기 위한 방법은 다음과 같습니다:
- 명확하고 구체적인 언어를 사용하세요: 지침을 단순하고 명확하게 유지하며 모호성을 피하세요. 지나치게 복잡하거나 긴 프롬프트는 출력 품질을 저하시킬 수 있습니다.
- 적절한 샘플링 매개변수 설정: 최상의 결과를 위해 온도(temperature)를 0.5–0.7(권장 값은 0.6)로 설정하고 top-p 값을 0.95로 설정하여 응답의 일관성과 다양성을 유지합니다.
- 시스템 프롬프트 피하기: 모든 지침을 사용자 프롬프트 내에 포함하고 별도의 시스템 프롬프트를 포함하지 마십시오.
- 예시를 포함한 프롬프트를 피하세요: 프롬프트 내에 예시를 제공하면 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 대신 작업, 요구사항, 원하는 출력 형식을 명확히 설명하세요. 예시가 필요한 경우, 주요 지침과 일치하도록 확인하세요.
- 프롬프트를 구조화하세요: XML 태그, Markdown, 또는 라벨링된 섹션과 같은 명확한 포맷팅 도구를 사용하여 프롬프트를 조직화하세요. 이는 이해도와 응답 정확도를 향상시킵니다.
- 제약 조건을 명확히 설명하세요: 시간, 예산, 형식 등 모델을 효과적으로 안내하기 위해 프롬프트 내에 제한 사항을 명확히 설명하세요.
- 원하는 출력을 설명하세요: 성공적인 응답의 구체적인 이미지를 제공하세요. 주요 기능과 형식 세부 사항을 포함하세요.
- 다수 투표를 평가에 사용하세요: 여러 응답을 생성하고 가장 자주 발생하거나 일관된 응답을 선택하여 모델의 신뢰성을 평가하세요.
- 사고 과정을 지시할 필요 없음: 이 모델들은 응답 전에 자연스럽게 추론하므로 ‘단계별로 생각하라’고 지시할 필요가 없습니다.
- 수학 과제용: ‘단계별로 추론하고 최종 답변을 { }로 둘러싼 상자에 입력하라’와 같은 지시를 포함하세요.
- 필요 시 태그 사용: DeepSeek-R1은 의도된 사고 패턴을 생략할 수 있습니다. 이 경우 모델이 <think> 태그로 시작하도록 프롬프트하여 추론의 품질을 유지하세요.
DeepSeek에 대해
2023년 Liang Wenfeng에 의해 설립되고 헤지펀드 High-Flyer의 지원을 받는 DeepSeek는 중국 저장성 항저우에 본사를 두고 있는 인공지능 기업으로, 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 특화되어 있습니다. 2025년 1월, DeepSeek은 iOS 및 안드로이드용 첫 무료 챗봇 앱 ‘DeepSeek-R1’을 출시했습니다. 이 앱은 미국 iOS 앱 스토어에서 가장 많이 다운로드된 무료 앱으로 등극하며 ChatGPT를 넘어섰고, 이는 엔비디아의 주가 18% 하락을 유발했습니다.
이 성공은 ‘AI 혁명’으로 불리며, 산업에 큰 영향을 미칠 ‘글로벌 AI 우주 경쟁’의 시작을 알렸습니다. DeepSeek의 효율성과 접근성 추구은 오픈소스 접근 방식에 반영되어 사용자가 AI 모델, 훈련 세부 사항, 생성 알고리즘에 자유롭게 접근할 수 있도록 함으로써 협업과 혁신을 촉진합니다. 회사의 급속한 성장은 기존 AI 기업의 지배력을 흔들고 시장 반응을 촉발했으며, AI 규제, 데이터 개인정보 보호, 지정학적 영향에 대한 논의를 촉발했습니다. DeepSeek의 등장은 혁신적인 AI 전략이 산업 구조를 재편하고 AI 개발 및 채택을 민주화할 잠재력을 강조합니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek의 AI는 다른 모델과 어떻게 비교되나요?
DeepSeek의 최신 모델인 DeepSeek-V3와 R1은 업계 리더들과 유사한 성능을 훨씬 낮은 비용으로 제공합니다. 예를 들어, R1 모델은 복잡한 추론 작업을 수행하며 주요 테스트에서 OpenAI의 o1과 거의 동일한 결과를 생성합니다. 그러나 실제 성능은 다를 수 있습니다.
DeepSeek는 무료로 사용할 수 있나요?
네, 소비자는 무료로 사용할 수 있습니다. DeepSeek의 챗봇은 웹사이트와 모바일 앱(iOS 및 Android)에서 무료로 이용 가능합니다. 개발자와 조직을 위해 DeepSeek의 핵심 모델은 MIT 라이선스 하에 오픈소스로 제공되며, 누구나 기술을 다운로드하고 수정할 수 있습니다. API 액세스는 경쟁력 있는 요금으로 제공됩니다.
DeepSeek를 사용하는 것은 안전한가요?
DeepSeek의 서비스 약관은 데이터가 중국으로 전송되어 미래 모델 훈련에 사용될 수 있음을 허용합니다. 또한 테스트 결과 DeepSeek의 모델은 중국 정부의 공식 입장과 일치하여 정치적으로 민감한 주제에 대해 자체 검열을 수행하는 것으로 나타났습니다. 사용자는 이러한 정책에 대한 자신의 허용 범위를 고려해야 합니다.
DeepSeek는 어떻게 비용 효율적인 AI 모델을 개발했나요?
DeepSeek은 DeepSeekMoE (Mixture of Experts) 및 DeepSeekMLA (Multi-head Latent Attention)와 같은 기술 혁신을 통해 비용 효율적인 개발을 달성했습니다. 이러한 기술은 훈련 및 추론의 효율성을 향상시킵니다. 이러한 접근 방식은 모델이 특정 작업에 필요한 구성 요소만 활성화하여 메모리 사용량을 압축하고 계산 비용을 줄입니다.
DeepSeek의 AI 산업 진출은 무엇을 의미하나요?
DeepSeek의 성공은 최첨단 AI 시스템을 구축하기 위해 대규모 투자가 필요하다는 통념을 도전하고 있습니다. 그 효율적인 개발 방법은 AI 연구의 미래와 더 접근하기 쉬운 분야에서의 발전 가능성에 대한 논의를 촉발시키고 있습니다.