딥시크, 백그라운드서 일하는 저장소 관리 AI 'dsh-superagent' 공개
딥시크가 단일 GitHub 저장소를 자율 관리하는 에이전트 프로토타입 dsh-superagent-prototype을 오픈소스로 공개했습니다. 백그라운드에서 독립적으로 작업하다가 PR 제출이나 인간의 결정이 필요할 때만 알림을 보내 주의력 소모를 최소화합니다. 정식 제품이 아닌 연구용 코드입니다.
딥시크가 단일 GitHub 저장소를 자율 관리하는 에이전트 프로토타입 dsh-superagent-prototype을 오픈소스로 공개했습니다. 백그라운드에서 독립적으로 작업하다가 PR 제출이나 인간의 결정이 필요할 때만 알림을 보내 주의력 소모를 최소화합니다. 정식 제품이 아닌 연구용 코드입니다.
ISTA-DASLab이 DeepSeek-V4.1-Flash-1017의 GSQ-RCO 비균일 양자화 GGUF를 공개했습니다. 763B 파라미터 MoE 모델을 최소 1.75 bpw까지 압축해 Strata 엔진을 통해 12GB VRAM 단일 GPU에서 구동할 수 있습니다. 2.00 bpw 빌드는 원본 성능을 100% 유지해 로컬 실행 문턱을 크게 낮췄습니다.
딥시크가 코딩 모델 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 출시하고 오픈소스로 공개했다. 자기 피드백 강화학습을 적용해 게임 제작이나 3D 모델링 같은 엔드투엔드 프로젝트 완성을 지원하며, 작업 속도와 출력 효율을 높였다. 자체 Search 및 Fetch API도 함께 공개되어 10월 31일까지 무료로 제공된다.
딥시크가 DeepSeek-V4.1-Flash 모델을 구동하는 추론 프레임워크 'DeepInfer'를 오픈소스로 공개했다. 엔비디아 SM100 외에 화웨이 어센드 950 NPU를 지원해 엔비디아 칩 없이도 배포할 수 있다. 다만 완전한 서비스를 구축하려면 별도의 KV 캐시 시스템 구축이 필요하다.
액시오스에 따르면 앤트로픽과 오픈AI 등 주요 AI 기업 경영진이 대규모 사이버 공격 등 치명적 사고 발생 후 닥칠 대중과 정치권의 거센 반발을 비공개로 시뮬레이션하고 있다. 다수 전문가는 6~12개월 내 중대 사고가 불가피하다고 보며, 기업들은 향후 규제에 대비해 의회 설득에 나서고 있다.
딥시크가 552B 매개변수 MoE 모델 'DeepSeek-V4.1-Flash'를 API로 공식 출시했다. 새로운 인과적 인코더-디코더 설계를 적용해 입력 시 8B 매개변수만 활성화한다. KV 캐시 HBM을 전작의 4분의 1, SSD 스토리지를 8분의 1 수준으로 줄였으며 플래그십 모델인 V4-Pro보다 빠른 속도를 제공한다.
딥시크가 API 플랫폼에 실험용 멀티모달 모델 'DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp'를 공개했다. 기존 텍스트 및 추론 성능을 유지하면서 멀티모달 에이전트 벤치마크 성능을 대폭 끌어올려 오퍼스 4.8에 근접시켰다. 이미지는 장당 최대 384토큰으로 과금된다.
딥시크가 'DeepSeek-V4-Pro'를 정식 출시했다. 에이전트 성능을 대폭 강화하고 작업에 맞춰 추론 강도를 low, high, max 3단계로 조절할 수 있게 했다. OpenAI Responses API를 기본 지원하며, 비수기(오프피크) 시간대에 API 비용을 50% 깎아주는 요금제도 도입했다.
딥시크가 에이전트 프레임워크 'DeepSeek Harness(dsh)'를 오픈소스로 공개했다. 모든 요소를 모듈화한 '모든 것이 플러그인' 아키텍처 기반으로 로컬 웹 UI를 지원한다. 현재 개발자 프리뷰 단계로 빠른 업데이트와 호환성 변경이 예고되어 있다.
딥시크가 'DeepSeek-V4-Flash-0731'을 MIT 라이선스로 오픈소스로 공개했다. DSpark 투기적 디코딩을 탑재하고 사후 학습을 거쳐 활성 파라미터가 더 큰 V4-Pro 프리뷰의 에이전트 벤치마크 점수를 뛰어넘었다. vLLM과 SGLang을 통한 로컬 배포를 지원한다.
외신에 따르면 지난 한 달간 중국 당국이 주요 기술 기업들과 회동해 딥시크(DeepSeek) 및 미공개 모델을 포함한 첨단 AI의 해외 접근을 제한하는 방안을 논의했다. 지정학적 긴장이 고조되는 가운데 검토되는 조치로, 실제 시행될 경우 해당 기술을 활용하는 글로벌 개발자와 기업에 적지 않은 파장이 예상된다.
딥시크(DeepSeek)가 'DeepSeek-V4 Preview'를 공개하고 오픈소스로 배포했습니다. 1.6T 파라미터의 Pro와 284B의 Flash 모델 모두 1M 컨텍스트를 기본 제공합니다. 새로운 압축 어텐션 구조를 도입해 장문맥 KV 캐시 메모리를 기존 대비 약 2% 수준으로 절감하며 장기 에이전트 작업 효율을 극대화했습니다. 웹과 API 모두 즉시 사용할 수 있습니다.
사카나 AI가 일본 환경에 맞춘 '나마즈(Namazu)' 알파 모델 기반의 대화형 서비스 사카나 챗을 공개했다. 딥시크와 라마 등 오픈 모델을 사후 학습시켜 기본 추론 성능을 유지하면서도, 72%에 달하던 민감 주제 답변 거절률을 거의 0%로 낮추고 웹 검색을 결합했다.
로이터에 따르면 미국 트럼프 행정부 고위 당국자는 중국 딥시크가 수출 규제를 위반하고 엔비디아의 최신 블랙웰 칩을 사용해 차기 모델을 학습했다고 밝혔다. 해당 칩은 내몽골 데이터센터에 배치된 것으로 전해지며, 대중국 반도체 수출 통제를 둘러싼 미 정계의 갈등도 격화되고 있다.
앤트로픽은 딥시크, 문샷, 미니맥스가 약 2만 4천 개의 허위 계정을 이용해 클로드와 1,600만 회 이상의 대화를 나누며 추론과 코딩 능력을 무단 증류했다고 밝혔다. 앤트로픽은 안전장치가 제거된 복제 모델의 위험성을 지적하며 행동 분석 등 차단 조치를 강화하고 있다.
목요일 오픈AI는 미국 의회에 제출한 메모를 통해 중국 딥시크가 접근 제한을 우회해 챗GPT 등 미국 모델의 출력을 '증류' 방식으로 학습에 무단 활용하고 있다고 주장했다. 오픈AI는 딥시크가 우회 경로와 스크립트로 데이터를 빼냈다고 지적했으나, 딥시크 측은 입장을 밝히지 않았다.
바이트댄스와 알리바바가 2월 춘절 연휴 기간 차세대 플래그십 AI 모델을 일제히 공개할 전망입니다. 바이트댄스는 두바오 2.0 및 신형 이미지·영상 모델을, 알리바바는 추론 역량을 강화한 Qwen 3.5를 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 2월 중순 공개설이 나온 DeepSeek V4까지 가세하며 중국 빅테크 간 경쟁이 한층 달아오를 것으로 보입니다.
딥시크가 에이전트 작업에 맞춘 추론 우선 모델 'DeepSeek-V3.2'와 'DeepSeek-V3.2-Speciale'을 공개했다. V3.2는 앱과 웹, API로 즉시 제공되며, 추론 한계를 넓힌 Speciale 모델은 현재 API 전용으로 서비스된다.
딥시크는 텍스트 문서를 최대 10배 압축하면서도 정보의 97%를 보존하는 새로운 OCR 시스템을 발표했다. 시각 토큰 소모를 크게 줄여 단일 Nvidia A100으로 하루 20만 페이지 이상을 처리할 수 있으며, 코드와 모델 가중치도 공개됐다.
딥시크가 월요일 긴 문맥 처리 비용을 대폭 낮춘 실험 모델 ‘V3.2-exp’를 공개했다. 핵심인 희소 어텐션 기술을 통해 필요한 토큰만 선택적으로 불러와 API 비용을 최대 절반까지 절감한다. 허깅페이스에 가중치가 공개되어 누구나 테스트해 볼 수 있다.