DeepSeek
오픈 웨이트 언어 모델을 공개하는 중국 항저우의 AI 회사
소개
- 나라
- 중국
- 본사
- 저장성 항저우
- 설립
- 2023년 7월
- 창업자
- 량원펑(梁文锋)
- 형태
- 비상장 유한회사(창업자 지배, 헤지펀드 하이플라이어에서 분리)
딥시크(DeepSeek)는 중국 저장성 항저우에 본사를 둔 인공지능 회사예요. 정식 이름은 ‘항저우 딥시크 인공지능 기초기술연구 유한회사’이고, 2023년 7월에 세워졌어요. 창업자 량원펑이 2015년 공동 창업한 퀀트 헤지펀드(수학 모델로 투자하는 펀드) ‘하이플라이어(High-Flyer)’가 AI 연구를 독립 회사로 떼어 낸 것이 딥시크예요. 상장되지 않은 회사이고, 2026년 4월 기업 등기 기준으로 량원펑이 직간접으로 지분 약 84%를 가졌어요. 오랫동안 외부 투자를 받지 않다가 2026년 6월 처음으로 외부 투자를 받았고, 텐센트와 배터리 회사 CATL도 참여했다고 로이터가 보도했어요. 같은 해 9월에는 상하이의 기술 기업 주식시장(STAR Market) 상장을 준비하기 시작했다는 보도도 나왔어요. 2026년 10월 기준 CEO는 량원펑이에요.
딥시크는 챗봇 웹사이트와 스마트폰 앱을 운영해요. 개발자와 기업에는 API(다른 프로그램이 모델 기능을 불러 쓰는 통로)를 사용량에 따라 요금을 받고 제공해요. 2026년 9월 기준 API 요금은 붐비는 시간과 한가한 시간에 다르게 매기는데, 한가한 시간에는 절반 값이에요. 모델 파일도 공개해 다른 회사나 연구자가 직접 설치해 쓸 수 있어요. CNBC는 량원펑이 범용 인공지능(AGI, 사람처럼 폭넓은 일을 해내는 AI)을 목표로 삼고 있다고 소개했어요.
딥시크는 2025년 1월 추론 모델(답하기 전에 단계별로 생각하는 모델) DeepSeek-R1을 공개해 큰 관심을 받았어요. 2026년 4월에는 DeepSeek-V4를 미리보기로 내놓았어요. 큰 모델 'V4-Pro'는 매개변수가 1조 6천억 개, 작은 모델 'V4-Flash'는 2,840억 개이고, 한 번에 100만 토큰(글 조각)까지 읽을 수 있어요. 두 모델은 질문마다 모델의 일부만 골라 계산하는 MoE(전문가 혼합) 구조예요. 2026년 9월에는 글과 이미지를 함께 이해하는 V4.1-Flash(매개변수 5,520억 개)를 공개하고, API에서는 V4 모델 대신 이 모델을 쓰게 했어요. V4.1-Flash 모델 카드에는 저장소와 모델 가중치가 MIT 라이선스라고 적혀 있어요.
소개의 출처 8곳 · 2026년 11월 1일 기준
- DeepSeek增资！梁文锋直接持股大幅上升 · 每日经济新闻 (National Business Daily), citing Tianyancha registry data
- China's DeepSeek has taken the world by storm. Here are the brains powering the AI sensation · CNBC (republished by NBC Los Angeles)
- China's DeepSeek reportedly raises $7.4B in funding at $50B valuation · SiliconANGLE
- China's DeepSeek taps CITIC Securities for domestic IPO · Reuters (via Business Standard)
- DeepSeek releases official V4 Pro model as it steps up expansion · Reuters (via Investing.com)
- DeepSeek V4 Preview Release · DeepSeek API Docs
- DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient · DeepSeek API Docs
- DeepSeek-V4.1-Flash model card (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash) · Hugging Face (DeepSeek)
AIAI가 만든 글이 소개는 AI(Claude)가 위 출처 8곳(공식 페이지·공시·언론 보도)을 바탕으로 썼어요.만드는 방법
나온 기록 20
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2026년 3
에이전트 워크로드의 병목이 연산이 아니라 KV 캐시의 저장·대역폭으로 옮겨갔다는 진단을 모델 설계 전체로 밀어붙인 사례. 프리필과 디코드에 서로 다른 활성 파라미터를 쓰는 구성이 특히 새롭다.
MIT를 유지한 채 프런티어 재진입
2025년 10
자사 주장 기준 V3.2-Speciale가 IMO·IOI 2025 등에서 금메달 수준 결과를 냈다고 밝힌 오픈웨이트 추론 모델
프런티어 LLM이 정식 동료심사를 거쳐 학술지에 실린 첫 사례. 기업 기술보고서 중심의 관행에 균열
DeepSeek가 에이전트 시대로 가는 첫걸음이라고 밝힌 릴리스로, API의 deepseek-chat·deepseek-reasoner가 한 모델의 비사고·사고 모드가 되면서 V3와 R1으로 나뉘어 있던 제공 방식이 합쳐짐
추론 능력이 폐쇄형 랩의 비밀 레시피가 아님을 증명, 자기검증·재검토·전략 전환이 창발. RLVR과 소형 모델로의 능력 이전 레시피도 같은 보고서에서 공개됐다
추론 모델이 오픈웨이트로 즉시 재현되고 중국 랩 2곳이 같은 날 프런티어 추격을 선언
2024년 6
극단적인 학습 비용 효율 주장으로 주목받았다. 모델 가중치까지 MIT로 바뀐 것은 2025년 3월 DeepSeek-V3-0324부터다
2023년 1
중간 체크포인트까지 공개한 DeepSeek의 범용 언어 모델로, 자사 평가 기준 67B Base가 추론·코딩·수학·중국어 이해에서 Llama 2 70B Base를 앞섰다고 밝힘