DeepSeek Review : Chatgpt보다 낫습니까? 당신은 결정합니다

치료사 인 것처럼 AI와 대화하는 것을 발견 한 적이 있습니까? 그냥 나?

나는 인정할 것입니다 chatgpt 단순히 질문에 대답하는 것 이상. 때때로, 그것은 인생의 작은 좌절에 대해 환기시키기위한 나의가는 것입니다 (그러나 우리 사이에 그것을 유지합시다).

연구 지원 답변이 필요할 때, 나는 돌립니다 당황. 웹 전체에서 견고한 정보를 모으기위한 요령이 있습니다.

그래서 내가 들었을 때 Deepseek나는 자연스럽게 흥미를 느꼈다. AI의 다음 큰 일이 될 수 있습니까?

아직 Deepseek에 대해 들어 본 적이 없다면 여기에 재미있는 사실이 있습니다. 2025 년 1 월 27 일, 앱이 급등했습니다. 미국의 Apple App Store에서 가장 많이 다운로드 된 무료 앱 그런 종류의 유성 상승은 매일 일어나지 않습니다. Deepseek은 파도를 만들고 있으며, 그것이 과대 광고에 부응하는지보고 싶었습니다.

DeepSeek은 오픈 소스를 개발하는 AI 회사입니다 큰 언어 모델 (LLMS), Chatgpt와 같은보다 확고한 경쟁 업체에 대한 비용 효율적이고 고성능 대안으로 자체적으로 포지셔닝합니다. DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1을 포함한 모델은 기술적 인 질문 응답과 같은 작업을 위해 설계되었습니다. 코드 생성및 문제 해결.

그러나 AI와 마찬가지로 AI와 마찬가지로 때때로 기술 딸꾹질, 엄격한 콘텐츠 필터 및 잠재적 인 데이터 개인 정보 보호 문제와 같은 단점이 없습니다.

이 Deepseek 리뷰에서는 장단점, 그것이 무엇인지, 누구에게 가장 적합한 지, 주요 기능에 대해 논의 할 것입니다. 그런 다음 DeepSeek의 핵심 기능 (DeepThink-R1, 웹 검색 및 문서 분석)을 어떻게 사용했는지 보여 드리겠습니다. DeepSeek과 Top 세 가지 대안을 비교하여 기사를 완성하겠습니다.chatgpt,,, 당황그리고 채팅).

그래서, 깊은 곳입니다 당신은 조수가 있습니다 당신은 기다리고 있었습니까? 아니면 경쟁에서 부족합니까? 다이빙을하고 제공하는 모든 것을 탐색합시다.

평결

DeepSeek 란 무엇입니까?

Deepseek 2023 년에 설립 된 중국 인공 지능 회사입니다. Liang Wenfeng 중국 항저우에서. 그것은 오픈 소스 대형 언어 모델 (LLM)을 개발하고 그에 대해 상당한 관심을 끌었습니다. 방송 그 라이벌들은 Chatgpt와 같은 경쟁자를 설립했습니다.

이 회사는 Liang Wenfeng의 헤지 펀드 인 High-Flyer에서 나왔습니다. 더 넓은 AI 커뮤니티에 대한 접근성을 유지하면서 유료 대안과 경쟁하는 강력한 언어 모델을 개발하기 위해 명확한 사명으로 설립되었습니다.

AI 모델 (특히 DeepSeek-V3)은 질문에 답변, 논리 문제 해결 및와 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 컴퓨터 프로그램 작성 주요 AI 시스템과 비슷한 수준에서. DeepSeek의 창립자는 Nvidia A100 칩의 대규모 비축을 인수했습니다. 우리가 제한을 수출하기 전에 회사에 경쟁 우위를 제공합니다.

2025 년 1 월 27 일, DeepSeek의 앱이되었습니다 미국의 Apple App Store에서 대부분의 다운로드 무료 앱기술 주식 시장에서 상당한 혼란을 유발합니다. DeepSeek은 AI Chatbot Open-Source를 만들어 사용, 수정 및보기를위한 코드에 무료로 액세스 할 수 있습니다.

사용 가능한 모델의 개요

DeepSeek은 DeepSeek V3 및 DeepSeek R1을 포함한 몇 가지 주요 모델을 개발했습니다.

DeepSeek V3는 6,710 억 매개 변수를 가진 대규모 모델로 복잡한 코딩 및 일반적인 추론을 포함한 광범위한 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

한편, DeepSeek R1은 V3 위에 구축되었으며 고급 추론을 위해 특별히 설계되었습니다. 수학적 추론 및 코드 생성과 같은 영역에서 훨씬 더 나은 성능을 보여줍니다.

또한 DeepSeek은 이미지를 이해하고 생성 할 수있는 DeepSeek Janus-Pro-7B (70 억 매개 변수를 가진 멀티 모달 모델)와 같은 작은 모델을 도입했습니다. DeepSeek Coder 및 DeepSeek-Coder-V2는 코딩 작업을위한 특수 모델이며 V2 버전에는 2360 억 개의 매개 변수가 있습니다.

기술 기능 및 건축 혁신

DeepSeek V3 (회사의 최신 모델)은 여러 고급 건축 혁신을 통합했습니다.

1. 전문가 혼합 (MOE) 아키텍처 : DeepSeek V3는 활성화하는 MOE 프레임 워크를 사용합니다. 특정 매개 변수 입력에 따라 성능을 잃지 않고 효율성을 높입니다.
2. 멀티 헤드 잠재주의 (MLA) : 속도를 향상시키고 메모리 사용을 줄이며 더 긴 시퀀스를 더 잘 처리합니다.
3. DeepSeekmoe :이 기술은 전문가 간의 작업량을 균형 잡고 성능을 향상시킵니다.
4. 로드 밸런싱 전략 : DeepSeek V3는 새로운로드 밸런싱 전략을 사용하여 전문가 활성화의 트레이드 오프없이 성능을 향상시킵니다.
5. 다중 점화 예측 (MTP) : DeepSeek V3는 효율성을 높이기 위해 여러 토큰을 한 번에 예측합니다.
6. 메모리 최적화 : 모델은 텐서 병렬 처리없이 제작합니다 GPU 교육 보다 효율적이고 비용 효율적입니다.
7. 확장 컨텍스트 길이 : DeepSeek V3는 최대 128,000 개의 토큰을 처리 할 수있어 긴 문서 처리.

이러한 혁신으로 인해 DeepSeek는 다른 주요 AI 모델에 비해 계산 자원과 비용이 상당히 낮아서 경쟁력있는 성능을 달성 할 수있었습니다.

누가 가장 적합합니까?

DeepSeek은 다음 유형의 사람들에게 가장 유용합니다.

• 마케팅 대행사는 DeepSeek을 사용하여 틈새 시장에서 소비자 행동을 분석하고, 대상 캠페인을 대상으로하고, 업계 트렌드보다 앞서 나가는 동안 메시징을 개인화 할 수 있습니다.
• 소기업은 DeepSeek를 사용하여 저렴한 비용으로 전문적인 통찰력에 액세스 할 수 있습니다. 이것은 경쟁 우위를 위해 고가의 컨설팅 서비스를 효과적으로 대체합니다.
• 업계 전문가는 DeepSeek를 사용하여 의료, 금융,와 같은 전문 분야에서 맞춤형 통찰력을 얻을 수 있습니다. 법률 서비스과학적 연구.
• 개발자와 연구원은 DeepSeek을 오픈 소스 모델로 사용하여 프로젝트의 AI를 수정하고 사용자 정의 할 수 있습니다.
• 비용에 민감한 사용자는 DeepSeek의 낮은 API 가격을 사용하여 AI 개발 및 비즈니스 운영을 절약 할 수 있습니다.
• 대상 AI가 필요한 회사는 DeepSeek를 사용하여 정확한 업계 별 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다.

Deepseek 주요 기능

다음은 알아야 할 DeepSeek의 주요 기능입니다.

모델 다양성

Deepseek은 개발했습니다 대형 언어 모델의 포괄적 인 제품군 그 것은 놀라운 다양성을 보여줍니다. 그들의 플래그십 모델 (DeepSeek-V3)은 인상적인 671 억 파라미터를 자랑하며 최대 128,000 개의 토큰의 컨텍스트 Windows를 처리 할 수 ​​있으므로 복잡한 추론 및 커뮤니케이션 작업에 매우 강력합니다.

DeepSeek의 모델은 다음과 같습니다.

• Deepseek Coder (2023 년 11 월)
• Deepseek LLM (2023 년 12 월)
• Deepseek-V2 (2024 년 5 월)
• Deepseek-Coder-V2 (2024 년 7 월)
• Deepseek-V3 (2024 년 12 월)
• Deepseek-R1 (2025 년 1 월)
• Janus-Pro-7B (2025 년 1 월)

이 모델은 코딩, 일반 목적 사용 및 고급 추론을 포함한 다양한 작업을 위해 설계되었습니다.

건축 혁신

DeepSeek은 계산 효율성을 극적으로 향상시키는 전문가 (MOE) 아키텍처의 고급 혼합을 개척했습니다. 그들은 정확한 전문가 세분화와 공유 격리를 사용하여 전문화를 개선하고 중복성을 줄입니다.

이를 보완하는 DeepSeek은 효율적인 파이프 라인 병렬 처리를위한 정교한 통신 가속기 인 Dualpipe를 개발했습니다. Dualpipe는 전방 및 후진 계산을 겹치고 대기 시간을 줄이며 GPU 간의 데이터 이동을 최적화하여 모든 GPU간에 데이터를 효율적으로 교환 할 수 있습니다.

이 MOE 아키텍처와 듀얼 파이프의 조합을 통해 DeepSeek는 GPU 간의 데이터 흐름을 최적화하여 더 빠르고 저렴한 모델 교육을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 그들의 DeepSeek V3 모델 (671 억 파라미터 포함)은 일부 업계 리더보다 10 배 높은 효율성을 위해 약 2 개월 만에 2,048 개의 NVIDIA H800 GPU에 대해 교육을 받았습니다.

우수 훈련

Deepseek의 교육은 고급 강화 학습 기술로 탁월합니다. 그들은 전통적인 신경 보상 모델을 능가하는 정확도 보상과 형식 보상의 두 가지 주요 구성 요소를 갖춘 규칙 기반 보상 시스템을 개발했습니다. 이 접근법을 통해 AI는 더 미묘하고 정확한 추론 능력을 배울 수 있습니다.

예를 들어, R1 모델은 수학적 추론에서 현저한 개선을 보여 주었고 AIME 2024에서 1 점@1 점수 증가 15.6%에서 71.0%. 회사는 교육 과정을 사용했습니다 강화 학습. 이 방법을 사용하면 모델이 추론 프로세스의 일부로 자체 검증 기술을 사용할 수있었습니다.

그 결과 계산 학습을 향상시킬뿐만 아니라 복잡한 작업에 걸쳐보다 정교하고 신뢰할 수있는 추론이 가능한 AI 모델을 생성하는 교육 접근법이 있습니다.

경제 효율성

DeepSeek은 일부 서양 모델에 비해 주목할만한 비용 효율로 경쟁력있는 AI 성능을 달성했습니다.

단지 6 백만 달러에 DeepSeek-V3을 개발 한 초기 보고서는 오해의 소지가 있었지만 회사는 상당한 경제적 이점을 보여주었습니다. 6 백만 달러의 수치는 최종 교육 비용에 불과하며, 총 개발 비용은 연간 1 억 달러에서 10 억 달러 사이입니다.

전체 비용이 더 높음에도 불구하고 DeepSeek의 접근 방식은 경제적으로 효율적입니다. API 가격은 OpenAi와 같은 경쟁 업체보다 실질적으로 낮습니다.개발자와 비즈니스에 잠재적 비용 절감을 제공합니다.

이 가격 전략은 오픈 소스 접근 방식과 경쟁력있는 모델 성능과 결합하여 Global AI 기술 환경에서 잠재적으로 파괴적인 힘으로 DeepSeek을 배치합니다.

전문화 된 기능

이 회사는 일반 모델뿐만 아니라 DeepSeek Coder 및 Janus-Pro-7B와 같은 전문 솔루션을 개발했습니다.

DeepSeek Coder는 훈련 된 일련의 프로그래밍 중심 언어 모델입니다. 87% 코드, 영어 및 중국어의 13% 자연 언어를 가진 2 조 토큰.. 1B에서 33B 매개 변수의 크기로 제공되는이 모델은 프로그래밍 벤치 마크 및 프로젝트 수준 코드 완료에 대한 최신 성능을 제공합니다.

Janus-Pro-7b는 이해에 대한 Deepseek의 획기적인 혁신을 나타냅니다 이미지 생성. 2025 년 1 월에 출시 된이 모델은 Geneval 벤치 마크에서 80% 정확도를 달성하여 경쟁 업체를 능가합니다. 3부터 그리고 안정적인 확산. DeepSeek-LLM-7B를 기반으로 한 Janus-Pro-7B는 72 백만 이미지 데이터 세트를 사용합니다.

이러한 대상 모델은 프로그래밍 및 이미지 생성과 같은 특정 도메인에서 탁월하여 전문 AI 솔루션에 대한 DeepSeek의 혁신적인 접근 방식을 보여줍니다.

접근성 철학

AI 기술을 민주화하기 위해 DeepSeek는 오픈 소스 또는 부분적으로 오픈 소스 라이센스로 많은 모델을 출시합니다. 이를 통해 전세계 연구원, 개발자 및 회사는 최첨단 AI 기능에 크게 줄어드는 비용으로 최첨단 AI 기능에 액세스 할 수 있습니다.

DeepSeek은 공동 작업 혁신을 육성하는 오픈 소스 방법을 수용하여 DeepSeek Coder, DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1과 같은 모델을 접근 가능한 라이센스를 제공합니다. 그들의 가격 책정 전략은 OpenAI의 O1 모델에 비해 DeepSeek-R1의 가격이 백만 달러에 비해 백만 달러당 1 백만 달러에 비해 100 만 달러의 입력 토큰 당 $ 0.55로 진입 장벽을 낮추는 장벽을 크게 낮추고 있습니다.

DeepSeek은 전문가를 모으고 저렴한 AI 도구를 제공하여 혁신 속도를 높이고 글로벌 액세스를 확대합니다. 이는 인공 지능을 민주화하고 비용, 복잡성 및 컴퓨팅 능력의 전통적인 장벽을 무너 뜨리는 중요한 단계를 나타냅니다.

DeepSeek 사용 방법

다음은 DeepSeek의 모든 기능을 사용하여 쿼리에 답변하고 내 문제를 해결하는 방법입니다.

1. 지금 시작을 선택하십시오
2. 계정을 만듭니다
3. DeepSeek에게 질문하십시오
4. DeepThink-R1 모델을 사용하십시오
5. DeepSeek을 사용하여 웹을 검색하십시오
6. DeepSeek에게 분석 할 문서를 제공하십시오

1 단계 : 지금 시작을 선택하십시오

나는 가기 시작했다 Deepseek.com DeepSeek-V3에 무료로 액세스하기 위해 “시작”을 치고 있습니다.

2 단계 : 계정 생성

계정을 만든 후 인터페이스가 얼마나 깨끗한 지 감동했습니다. chatgpt처럼 보였습니다!

메시지 필드 자체를 자세히 살펴보면 내가 할 수있는 몇 가지 사항이있었습니다.

• DeepSeek-R1을 켜서 추론 문제를 해결하십시오
• 웹을 검색하십시오
• 문서와 이미지를 업로드하십시오

3 단계 : DeepSeek에게 질문하십시오

DeepSeek가 흥미로운 질문을 시작하여 이러한 다른 기능을 시도하고 서로 비교하고 싶었습니다.“시계 나 달력을 사용하지 않고 시간을 측정하는 비 전통적인 방법은 무엇입니까?”

이것을 메시지 필드에 입력하고 (DeepThink 또는 검색을 켜지 않고) Send를 누릅니다.

몇 초 후, DeepSeek은 내 질문에 적절하게 대답하는 응답을 생성했습니다!

4 단계 : DeepThink-R1 모델을 사용하십시오

다음으로 DeepThink-R1 모델을 시도하고 싶었습니다. 이 모델은 고급 추론 및 문제 해결을 위해 설계되었습니다. 논리 퍼즐 및 수학적 과제와 같은보다 복잡한 작업을 완료하는 데 좋습니다.

나는 추론 문제를 묻고 그것이 얼마나 잘 분해되고 해결 될 수 있는지를 보면서 그 기능을 테스트하기로 결정했습니다. ?”

몇 초 후, DeepSeek은 모든 대화의 음성 톤에서 문제를 해결하는 방법에 대한 사고 과정을 공유했습니다.

또한 문제를 해결하기위한 두 가지 방법을 제공했습니다! 나는 감동했다.

5 단계 : DeepSeek을 사용하여 웹을 검색하십시오

다음으로 DeepSeek의 웹 검색 기능을 사용하고 싶었습니다. 나는 다음과 같은 질문을함으로써 이것을 테스트했다.

몇 초 후에 쿼리에 대한 응답이 생성되었습니다.

나는 쿼리를 몇 번 보냈고 불행히도 기술적 인 문제로 인해 DeepSeek가 실패했습니다. 그러나 이는 서버를 압도하는 수요가 높기 때문일 수 있습니다.

어쨌든, 나는 DeepSeek가 여전히 그 문제에 대한 최선의 능력에 대한 대답을했음을 높이 평가했습니다. 그러나 그것이 제공 한 정보는 2 년이 지났습니다.

6 단계 : DeepSeek에 분석 할 문서를 제공하십시오

마지막으로, 나는 DeepSeek에게 분석 할 이미지를주고 싶었습니다.

나는 Zhuangzi의“Butterfly Dream”에 대한 PDF 문서를 업로드하고 다음과 같이 쿼리를 제공함으로써이를 수행했습니다.

몇 초 후, Deepseek은 Zhuangzi의 “나비 꿈”의 주요 테마와 철학적 의미를 심도있게 살펴 보았습니다.

전반적으로 DeepSeek에 대한 나의 경험은 대부분 긍정적이었습니다. 특히 DeepThink-R1 모델과 문서를 분석 할 때 기능은 매끄럽고 직관적으로 느껴졌습니다.

몇 가지 기술 딸꾹질을 만났지만 문제를 얼마나 깊이 분석하고 사려 깊은 반응을 제공 한 것에 깊은 인상을 받았습니다.

Top 3 Deepseek 대안

다음은 시도하고 싶은 최고의 Deepseek 대안입니다.

chatgpt

당황

내가 추천하는 다음 깊은 대안은 당황합니다. chatgpt 외에도, 나는 또 다른 LLM입니다. 나는 연구를하는 데 큰 팬입니다. 정보를 찾을뿐만 아니라 내가 필요한 것에 따라 정보를 구성하고 개선하는 연구 조교가있는 것 같습니다.

DeepSeek은 AI 추론, 코딩 및 문제 해결에 중점을 두지 만 AI 기반 검색, 요약 및 연구에서 당황 스티어가 탁월합니다. 두 플랫폼 모두 다른 영역에서 강력합니다. DeepSeek은 논리가 많은 작업 및 기술적 문제에 적합하지만 정보를 발견하고 구성하는 데 당황 스러움이 더 좋습니다.

Perplexity는 AI 중심 검색에서 탁월하여 라이브 인터넷 소스의 정보를 최신 결과를 제공합니다. 한편 DeepSeek은 정교한 모델을 사용하여 고급 추론 및 전문화 된 작업에 중점을 둡니다. 이 모델은 정기적으로 업데이트되지만 실시간 웹 검색을 수행하지 않습니다.

DeepSeek은 DeepSeek-R1과 같은 오픈 소스 모델로 눈에 띄는데, 이는 개발자가 특정 요구에 맞게 AI를 사용자 정의 할 수 있도록합니다. 한편 Perplexity는 고급 검색 엔진처럼 느껴지는 사용자 친화적 인 연구 도구를 제공합니다.

복잡한 문제를 해결하고 코드를 생성하며 논리 기반 작업을 수행하는 데 도움이되는 AI의 경우 DeepSeek을 선택하십시오. 연구를 향상시키고 내용을 요약하며 최신 답변을 제공하는 AI의 경우 Perplexity는 훌륭한 선택입니다!

채팅

내가 추천하는 마지막 Deepseek 대안은 Chatsonic입니다. 내가 Chatsonic에 대해 좋아하는 것은 그것이 방법입니다 마케팅 작업을 단순화합니다 올인원 AI 작업 공간 및 내장 최적화 도구와 함께.

DeepSeek은 수학적 추론과 같은 특정 영역에서 경쟁력있는 성능을 보여 주었지만 Chatsonic은 완벽한 마케팅 통합 및 컨텐츠 제작 도구로 두드러집니다.

한편으로 DeepSeek은 오픈 소스 강국입니다. 논리, 수학 및 코딩 작업이 탁월하여 정확한 문제 해결이 필요한 기술 사용자에게는 확실한 선택입니다. API 액세스 및 무료 모델 가용성은 또한 개발자와 연구원에게 유연성을 제공합니다.

반면에 Chatsonic은 마케팅 담당자, 작가 및 콘텐츠 전략가를 위해 구축되었습니다. Ahrefs, Google 검색 콘솔 및 WordPress와 통합되어 실시간 데이터 검색 및 캠페인 관리를 쉽게 만들 수 있습니다. 계산에 더 중점을두고 있지만 컨텐츠 생성 및 분석에 사용할 수있는 DeepSeek와 달리 Chatsonic은 우선 순위가 결정됩니다. 브랜딩자동화 된 워크 플로 및 창의적인 프로젝트를위한 멀티 모델 AI 선택.

문제 해결, 코딩 및 연구를위한 고급 AI 모델의 경우 DeepSeek은 훌륭한 선택입니다. 그러나 초점이 콘텐츠 제작, 마케팅 및 자동화라면 Chatsonic을 선택하십시오!

DeepSeek Review : 귀하에게 적합한 도구?

테스트 후 Deepseek ‘s 기능 (DeepThink-R1, 웹 검색 및 문서 분석), 특히 추론 문제를 해결하고 신중하고 구조화 된 응답을 생성하는 능력에 특히 깊은 인상을 받았습니다. 그러나 일부 기술적 인 문제로 인해 경험이 약간 일치하지 않게되었습니다.

그럼에도 불구하고 DeepSeek은 특히 깊이와 선명도로 복잡한 쿼리를 처리 할 때 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 직관적 인 인터페이스와 논리적 추론 능력이 실제로 나에게 눈에 띄었습니다. 때때로 결함에도 불구하고 연구 및 분석을위한 유망한 도구로 남아 있습니다!

코딩 및 기술 작업을위한 강력하고 비용 효율적인 AI가 필요한 경우 DeepSeek은 확실한 선택입니다. 그러나 최고의 DeepSeek 대안을 찾고 있다면 다음 옵션을 고려할 것입니다.

• chatgpt 일반적인 AI 대화, 콘텐츠 제작, 브레인 스토밍 및 코딩에 가장 좋습니다. 높은 수준의 신뢰성으로보다 자연스럽고 대화식 경험을 제공합니다.
• 당황 연구 및 사실 기반 반응에 가장 적합합니다. AI 기반 검색 엔진은 학업 또는 비즈니스 연구에 적합한 최신 인용 정보를 제공합니다.
• 채팅 AI 기반 이미지 생성, 실시간 웹 검색 및 음성 상호 작용에 가장 좋습니다. 디지털 마케팅 담당자, 콘텐츠 제작자 및 멀티미디어 기능을 갖춘 AI를 찾는 비즈니스를위한 강력한 옵션입니다.

내 Deepseek 리뷰를 읽어 주셔서 감사합니다! 도움이되기를 바랍니다.

DeepSeek의 핵심 기능을 무료로 사용해보십시오 그리고 당신이 그것을 어떻게 좋아하는지보십시오!

자주 묻는 질문

DeepSeek은 신뢰할 수 있습니까?

DeepSeek의 AI 기능은 인상적이지만 중국의 데이터 저장 관행으로 인해 개인 정보 및 보안 문제가 있습니다. 잘못된 정보에 대한 잠재적 인 취약점도 있습니다. 모델은 수학 및 코딩과 같은 영역에서 약속을 보여 주지만 유해한 컨텐츠를 생성하는 데 감수성과 데이터 처리에 대한 투명성 부족을 감안할 때주의해서 접근합니다.

DeepSeek은 Chatgpt와 어떻게 다릅니 까?

DeepSeek는 코딩, 수학 및 구조화 된 문제 해결과 같은 추론이 많은 작업에 중점을 두어 기술적 정밀도가 뛰어납니다. 한편 Chatgpt는 창의적 작문, 브레인 스토밍 및 캐주얼 토론에 더 적합한 다재다능하고 대화적인 경험을 제공합니다. DeepSeek은 또한 인간 감독없이 자체 강화 학습 모델을 사용하여 비용 효율적이고 효율적입니다. 또한 무제한 프롬프트 및 로컬 머신에서 실행할 수있는 기능과 같은 기능도 제공합니다.

DeepSeek은 무엇에 사용됩니까?

DeepSeek은 AI 개발 회사로 다양한 작업을 위해 오픈 소스 대형 언어 모델 (LLM)을 생성합니다. 이러한 LLM은 공식적인 추론, 코딩 및 문제 해결에서 특히 강력합니다. DeepSeek은 a를 포함한 여러 서비스를 제공합니다 웹 인터페이스모바일 애플리케이션 및 API 액세스.

DeepSeek 무료입니까?

예, DeepSeek은 완전 무료 계층을 제공합니다 완전한 ACC 핵심 기능에 s. 즉, 누구나 DeepSeek-V3 및 R1 모델을 제한없이 사용할 수 있습니다! 무료 사용을 제한하는 많은 AI 서비스와 달리 DeepSeek은 신용 카드 또는 일일 쿼리 제한을 부과하지 않고 챗봇 및 모델에 대한 무제한 액세스를 제공합니다.

DeepSeek의 소유자는 누구입니까?

DeepSeek은 소유합니다 높이 나는 사람중국 헤지 펀드. 그것은 설립되었습니다 Liang Wenfeng잔기 대학을 졸업 한 40 세의 기업가. Liang Wenfeng은 DeepSeek의 CEO로 근무하고 있으며 이전에 80 억 달러 규모의 자산을 관리하는 정량적 투자 관리 회사 인 High-Flyer를 공동 설립했습니다.

Nvidia 주식이 Deepseek로 인해 왜 하락 하는가?

Nvidia의 주식은 2025 년 1 월 27 일에 17% 급락했습니다. Deepseek의 발표 비용 효율적인 AI 모델 중 상당히 낮은 비용으로 Western 모델과 유사한 성능을 달성합니다. 이 개발은 비즈니스의 핵심 인 Nvidia의 고성능 AI 칩에 대한 미래 수요에 대한 우려를 제기했습니다. 또한 글로벌 인공 지능 분야에서 경쟁이 치열해질 까봐 두려움을 불러 일으켰습니다.

DeepSeek R1이 무료입니까?

DeepSeek R1은 무료 및 유료 계층을 모두 제공합니다가격은 백만 달러당 $ 0.14의 입력 토큰과 백만 달러당 $ 0.28의 가격으로. 완전히 무료는 아니지만 DeepSeek R1은 다른 AI 모델에 비해 매우 저렴한 옵션을 제공하며 일부 플랫폼은 제한된 무료 사용 또는 저렴한 액세스를 제공합니다.

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