DeepSeek은 R1과 V3 모델을 만든 오픈소스 AI 연구소입니다. DeepSeek의 작동 방식과 그 답변에서 가시성을 확보하는 방법을 알아보세요.
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요약
DeepSeek은 중국의 AI 연구소이자 그곳이 만든 오픈소스 대규모 언어 모델 제품군으로, V3 기반 모델과 R1 추론 모델을 포함하며, 훨씬 적은 학습 비용으로 최첨단 시스템에 필적하는 성능을 낸 것으로 알려져 있습니다.
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DeepSeek은 중국의 AI 연구 기업이자 그곳이 개발하는 오픈소스 대규모 언어 모델 제품군으로, 관대한 MIT 라이선스로 공개되어 누구나 직접 호스팅하고, 미세 조정하고, 상업적으로 배포할 수 있습니다. 대표 모델인 DeepSeek-V3와 추론 중심의 DeepSeek-R1은 통상적인 예산의 극히 일부만으로 학습하면서도 OpenAI의 선도 시스템에 견줄 만한 성능을 내 전 세계의 주목을 받았습니다.
마케터와 퍼블리셔에게 DeepSeek이 중요한 이유는 ChatGPT, Gemini, Perplexity가 중요한 이유와 같습니다. 사람들이 질문할 때 웹 콘텐츠를 읽고, 요약하고, 인용하는 또 하나의 엔진이기 때문입니다. DeepSeek 같은 오픈 모델을 기반으로 한 어시스턴트가 확산되면서, 관건은 여러분의 콘텐츠가 이러한 시스템이 찾고, 신뢰하고, 참조할 수 있을 만큼 잘 구조화되어 있느냐가 됩니다.
DeepSeek은 OpenAI, Google, Anthropic, Meta와 나란히 주류에 합류한 AI 연구소입니다. DeepSeek은 가중치를 비공개로 두지 않고 Hugging Face와 GitHub 같은 플랫폼에 모델을 공개하며, 이 전략 덕분에 진정한 오픈소스 LLM이 됩니다. 라인업은 코딩, 추론, 수학, 비전-언어 작업, 정리 증명까지 아우르지만, 브랜드를 대표하는 것은 두 가지 모델입니다.
2024년 12월 27일에 공개된 DeepSeek-V3는 6,710억(671 billion) 개의 파라미터를 가진 모델로, Llama 3.1과 Qwen 2.5를 능가하고 GPT-4o에 필적했습니다. 2025년 1월 20일에 공개된 DeepSeek-R1은 수학 및 논리 문제에서 OpenAI의 o1에 필적하는 대표 추론 모델입니다. R1은 이후 동료 심사를 거쳐 학술지 Nature에 게재되었는데, 이는 최첨단 모델로서는 이례적인 과학적 검증 절차였습니다.
DeepSeek-V3는 전문가 혼합(mixture-of-experts) 아키텍처를 사용하는데, 모델 안에 여러 개의 전문화된 전문가 네트워크가 있고 각 입력을 관련된 네트워크로만 보냅니다. 전체 6,710억 개의 파라미터 중 토큰당 370억 개만 활성화되므로, 같은 크기의 밀집 모델보다 추론 비용이 훨씬 저렴합니다. 개발팀은 부하 분산을 위한 보조 손실 없는(auxiliary-loss-free) 전략과 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우도 적용했습니다.
DeepSeek-R1은 V3를 기반으로 명시적인 추론을 더합니다. 답변하기 전에 단계별 사고의 사슬(chain of thought)을 생성하며, 그래서 더 넓은 범주인 추론 모델에 속합니다. 이처럼 신중하고 여러 단계를 거치는 방식은 어려운 문제에서 속도를 내주고 정확도를 얻는 것으로, 업계 전반의 테스트 타임 컴퓨트 접근 방식을 규정하는 것과 같은 트레이드오프입니다.
R1은 강화 학습에 크게 의존했다는 점에서 주목할 만합니다. 개발팀은 먼저 지도 미세 조정 없이 기반 모델에 대규모 강화 학습을 적용해 DeepSeek-R1-Zero라는 버전을 만들었고, 이 버전의 AIME 2024 통과율은 강화 학습만으로 15.6퍼센트에서 71.0퍼센트로 올랐습니다. 이후 합성 추론 데이터, 추가 강화 학습, 약 60만 개의 추론 샘플과 20만 개의 일반 샘플에 대한 거부 샘플링, 그리고 마지막 정렬 단계를 차례로 더했습니다.
연구소는 R1을 15억에서 700억 개 파라미터의 더 작은 모델로 증류하기도 했으며, 대규모 추론 능력을 소형 시스템으로 이전할 수 있음을 보여 주었습니다. 이 중 상당 부분은 점점 더 커지는 사람이 라벨링한 데이터셋이 아니라 합성 데이터와 강화 학습 기법에 의존했으며, 다른 오픈 연구소들도 이 방법을 빠르게 연구했습니다.
가장 큰 화제는 비용이었습니다. DeepSeek은 V3를 약 278만 8천 GPU 시간, 약 560만 달러로 학습했다고 밝혔는데, 이는 GPT-4 같은 모델에 대해 널리 인용되는 5,000만~1억 달러 추정치와 대비되며, R1의 추가 학습 비용은 약 29만 4,000달러로 제시했습니다. 이 정도 예산으로 최첨단급 결과를 낸 것은 자금이 풍부한 소수의 연구소만 경쟁할 수 있다는 가정에 도전했습니다.
개방성은 그 영향을 더욱 키웠습니다. 모델이 MIT 조건으로 배포되므로 개발자는 이를 비공개로 실행하고, 독점 데이터로 미세 조정하고, 호출당 API 요금을 피할 수 있습니다. 이러한 접근성 덕분에 DeepSeek은 점점 더 많은 서드파티 어시스턴트와 도구를 구동하고 있으며, 바로 그래서 AI 검색 가시성에 관한 논의에 등장합니다.
DeepSeek 기반의 모든 어시스턴트는 브랜드가 노출되거나 무시될 수 있는 또 하나의 접점입니다. 사용자가 DeepSeek 기반 도구에 질문하면 모델은 학습 데이터를 활용하고, 검색 기능이 활성화된 환경에서는 가져올 수 있는 실시간 출처도 활용합니다. 콘텐츠가 명확하고, 잘 구조화되어 있으며, 권위가 있다면 인용될 가능성이 높아지고, 빈약하거나 해석하기 어렵다면 건너뛰어집니다.
이것이 생성형 엔진 최적화와 AI 인용 최적화의 핵심입니다. 하나의 순위만이 아니라 여러 AI 시스템에서 신뢰받는 출처가 되도록 최적화하는 것입니다. 오픈 모델은 빠르게 확산되므로, DeepSeek을 크로스 플랫폼 AI 가시성 전략의 일부로 다루면 하나의 어시스턴트에만 지나치게 집중하는 것을 피할 수 있습니다.
기본 원칙은 다른 GEO 작업과 같습니다. 모델이 추측하지 않고도 깔끔한 문장을 추출할 수 있도록 질문에 직접, 그리고 앞부분에서 답하세요. 추론 모델이 탐색할 하위 질문 전반에 걸쳐 진정한 주제 깊이를 쌓고, 모델이 같은 사이트 안의 상충하는 주장 사이에서 선택해야 하는 일이 없도록 페이지 간 사실을 일관되게 유지하세요.
기술적으로는 구조화된 데이터를 사용하고, 내부 링크를 강화하며, 이러한 도구에 정보를 공급하는 AI 크롤러와 검색 시스템이 페이지에 접근할 수 있도록 하세요. 체계적인 키워드 리서치와 콘텐츠 기획을 기반으로 작업하면 사용자가 DeepSeek 및 유사한 어시스턴트에 가져오는 바로 그 질문을 겨냥할 수 있습니다.
DeepSeek-R1은 창작 글쓰기, 질의응답, 편집, 요약, 긴 맥락 이해에서 좋은 성능을 보이며, 추론 변형 모델은 수학, 코딩, 다단계 계획을 겨냥합니다. 대표 모델 두 가지 외에도 연구소는 형식적 정리 증명을 위한 DeepSeek-Prover, 멀티모달 이미지 작업을 위한 Janus 시리즈, 그리고 토큰 사용량을 줄이기 위해 추론 모드와 직접 답변 모드를 결합한 후속 하이브리드 모델 같은 특화 모델을 출시했습니다.
조직 입장에서는 오픈 라이선스 덕분에 API 제약 없이 비공개 배포가 가능하며, 이는 엄격한 데이터 요건을 가진 팀에게 매력적입니다. 이러한 유연성과 낮은 비용이 결합되어 DeepSeek은 스타트업과 대기업 모두에서 빠르게 채택되었습니다.
오픈 모델인 DeepSeek은 누구나 배포할 수 있으므로, 품질과 안전성은 단일 공급업체의 안전장치보다 운영자의 설정에 크게 좌우됩니다. 모든 대규모 언어 모델의 출력에는 오류나 AI 환각이 포함될 수 있으므로, 중요한 용도에 쓰기 전에 답변을 검증해야 합니다.
거버넌스 측면의 고려 사항도 있습니다. 중국에서 개발된 모델인 DeepSeek은 일부 조직에 데이터 처리와 정책 관련 질문을 제기하며, 특히 비공개 배포가 아닌 호스팅 서비스를 사용할 때 그렇습니다. 추론 모델은 답변당 더 많은 토큰과 컴퓨팅을 소비하므로, 그 깊이는 단순 조회보다는 정말 어려운 작업에서 주로 효과를 발휘합니다.
DeepSeek은 최첨단 수준의 성능에 오픈 라이선스와 놀랍도록 낮은 학습 비용을 결합했으며, 그래서 V3와 R1 모델은 누가 경쟁력 있는 AI를 만들 수 있는지에 대한 기대를 바꿔 놓았습니다. 마케터에게 DeepSeek은 웹을 읽고 인용하는 또 하나의 엔진이므로, 가시성을 확보하는 길은 다른 어시스턴트와 같습니다. 명확한 답변, 깊이 있는 다루기, 깔끔한 구조, 크롤링 가능한 페이지입니다.
더 나아가려면 이 개념을 AI 인용 최적화 및 오픈소스 LLM과 연결하고, Sorank의 리서치 및 콘텐츠 기획 도구를 사용해 사용자가 AI 어시스턴트에 묻는 질문을 겨냥하세요. 참고 자료: BentoML, Inferless, InfoQ.
출처
DeepSeek은 중국의 AI 연구소이자 그곳이 개발하는 오픈소스 대규모 언어 모델 제품군입니다. 가장 잘 알려진 모델은 6,710억 개의 파라미터를 가진 전문가 혼합 기반 모델 DeepSeek-V3와, OpenAI의 o1에 필적하는 추론 모델 DeepSeek-R1입니다. 모델은 MIT 라이선스로 배포되므로 누구나 직접 호스팅하고, 미세 조정하고, 상업적으로 사용할 수 있습니다.
DeepSeek은 선도적인 독점 모델에 견줄 만한 성능을 내면서도 훨씬 낮은 학습 비용을 보고했습니다. V3의 경우 약 560만 달러로, 비슷한 모델에 대한 5,000만~1억 달러 추정치와 대비됩니다. 여기에 오픈 MIT 라이선스가 더해져, 자금이 풍부한 소수의 연구소만 최첨단 AI를 만들 수 있다는 생각에 도전했고 오픈 모델의 채택을 가속했습니다.
다른 생성형 엔진 최적화 작업과 똑같이 다루세요. 각 페이지 상단 가까이에 명확하고 직접적인 답변을 두고, 진정한 주제 깊이를 쌓으며, 사이트 전반의 사실을 일관되게 유지하세요. 구조화된 데이터를 추가하고, 내부 링크를 강화하며, DeepSeek 기반 도구가 콘텐츠를 찾아 참조할 수 있도록 AI 크롤러와 검색 시스템이 페이지에 접근할 수 있게 하세요.
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Valentin Thomy콜드메일 대행사“Sorank는 저희가 고객사에 제공하는 성과를 완전히 바꿔 놓았습니다. 이제 AI가 실제로 사용하는 키워드를 파악하고, 특정 경쟁사가 인용되는 이유를 이해하며, 이전에는 전혀 보지 못했던 기회를 발견합니다. 고객사는 더 빠른 순위 상승, AI 답변에서의 더 나은 가시성, 그리고 실행하는 모든 작업에 대한 더 명확한 ROI를 확인합니다.”
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Thème FullStackthemefullstack.com“Sorank는 저희 SEO 대행사의 운영 방식을 완전히 바꿔 놓았습니다. 모든 것이 한곳에 모이고 자동화되어 고객사마다 들이는 시간이 훨씬 줄었습니다. 예전에 몇 시간씩 걸리던 작업이 이제 몇 분이면 끝나고, 덕분에 드디어 사업 안에서 일하는 것을 멈추고 사업 위에서 일하기 시작할 수 있게 되었습니다.”
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