메인콘텐츠/IT

딥시크 초보자가이드, 회원가입 및 사용법(V3, R1), 챗지피티 차이점

파파엘 2025. 1. 30. 21:37

딥시크 초보자가이드
딥시크 초보자가이드

딥시크(DeepSeek)가 급부상하고 있습니다. 회원가입부터 사용법까지 챗지피티와 거의 비슷하기 때문에 사용법이 어렵지는 않습니다. 최근 딥시크는 오픈 AI 데이터를 무단으로 수집했다는 논란이 있는데요. 법적인 제재가 발생하기 전에 빠르게 사용해 봤습니다.   

 

딥시크 바로가기 ➲

 

 

딥시크 초보자 가이드

대부분의 생성형 AI는 사용방법이 비슷합니다. 그럼에도 쉽지 않은 이유는 홈페이지가 '영어'이기 때문이죠. 딥시크를 처음 사용하신다면, 아래 내용을 천천히 살펴보세요. 그리 어렵지 않습니다.

 

회원가입 방법 

1. 딥시크 홈페이지(deepseek.com)에 접속합니다.

2. 메인화면에서 'Start Now'를 클릭합니다.

3. 구글 아이디를 연동하여 회원가입을 합니다.

딥시크 초보자가이드딥시크 초보자가이드
딥시크 홈페이지 및 회원가입

 

딥시크 사용법

딥시크는 챗지피티와 거의 동일합니다. 대화창(chat)에 역할을 지정하고, 대화하면 끝입니다. 아시죠~! '넌 IT 전문가야'와 같이 역할을 지정하고, 관련 대화를 이어가면 됩니다. 

 

그런데 대화창 하단을 보면, R1과 Search 버튼이 있습니다. 챗지피티를 자주 사용하는 분이라면, 어떤 기능을 하는지 금방 알아볼 수 있습니다.

딥시크 초보자가이드
딥시크 대화창

 

먼저, 'Search' 버튼은 최신정보를 실시간으로 검색하는 기능입니다. 말 그대로 최신 데이터가 필요할 때 사용하는데요. 하지만, 사용자가 많은 탓인지 제대로 작동하진 않습니다. 하나의 질문에 5~6번 재생성(Regenerate)을 해야 겨우 답변합니다.   

 

딥시크 V3 vs 딥시크 R1

딥시크는 V3와 R1 두 가지 모델을 제공합니다. 채팅창을 그냥 사용하면 'V3' 모델, 대화창 아래 'DeepThink (R1)' 버튼을 활성화하면 'R1' 모델을 사용하게 됩니다.

 

딥시크 V3는 일반 사용자를 위한 '범용 AI 모델'입니다. 일반적인 질의응답에 초점을 맞춘 모델이죠. 반면, 딥시크 R1은 '연구 및 전문가용 AI 모델'입니다. 과학, 공학, 데이터 분석 등 고도로 전문적인 작업에 특화되어 있습니다. 

딥시크 초보자가이드
딥시크가 설명하는 V3와 R1 차이점

정리하자면, 딥시크를 비즈니스 영역에 활용하신다면 R1 버튼을 눌러야 하고, 일반적인 글쓰기에 활용한다면 그냥 사용하시면 됩니다. 하지만, 전문성이 필요한 글쓰기라면 R1이 더 적합할 수 있습니다.

 

딥시크 바로가기 ➲

 

 

딥시크 vs 챗지피티

딥시크(DeepSeek)와 챗지피티(ChatGPT) 모두 인공지능 기반의 대화형 모델입니다. 하지만, 경쟁모델인 만큼, 좀 더 나은 모델이 있을 수밖에 없겠죠. 

딥시크 초보자가이드
딥시크가 설명하는 챗지피티 차이점

 

뉴스 기사를 보면 딥시크는 '특정 분야의 전문성'에 초점을 맞췄고, 챗지피티는 '범용적인 작업'에 초점을 맞춘 모델이라고 합니다. 공식적으로 확인된 내용은 아니지만, 딥시크에서 공개한 언론자료일 확률이 높습니다.

 

 

블로거라면 챗지피티

IT, 연예, 영어교육 등 몇가지 주제를 두고 딥시크와 챗지피티를 사용해 봤습니다. 그 결과, 아직까지는 챗지피티가 딥시크보다 낫다는 평가입니다. 용어의 정의, 개념 정리 등은 비슷합니다. 반면, '이슈 콘텐츠'처럼 최신 정보가 필요한 경우는 확실히 챗지피티가 좋습니다.

딥시크 초보자가이드딥시크 초보자가이드
(왼쪽) 딥시크, (오른쪽) 챗지피티

 

실제로 2024년 연예대상 정보, 에어부산 화재 소식 등을 동일하게 요청했습니다. 챗지피티는 최신 정보를 추출하였지만, 딥시크는 2023년 데이터에 머물러 있습니다. 

 

챗GPT 바로가기 ➲

 

 

딥시크, 좀 더 기다려보자

지금 딥시크는 큰 후폭풍을 불러오고 있습니다. 딥시크가 저사양 반도체로 AI를 구현하니, 엔비디아 주가가 폭락했습니다. 이후 미국은 중국 반도체 수출 규제를 강화했고, SK 하이닉스와 삼성전자도 연쇄적인 타격을 입을 전망입니다.

 

반면, 딥시크를 향한 의구심도 커지고 있습니다. 공개된 개발비용이 실제보다 적다는 지적과 수집하는 정보가 광범위하게 많다는 지적도 있습니다. 딥시크를 계속 써도 되는지에 대해서는 일단 좀 더 기다려봐야 하겠습니다.