중국 AI 기업 딥시크(Deepseek)가 앤스로픽의 클로드 코드(Claude Code)와 오픈AI의 코덱스(Codex) 등과 직접 경쟁할 자체 코딩 에이전트 '딥시크 코드(Deepseek Code)'를 새롭게 개발합니다. 이를 위해 베이징에 도구 사용, 계획 수립, 메모리 등 모델 외적인 기능을 담당하는 전담 '하네스(Harness)' 팀을 신설했습니다. 채용된 인력은 MCP, 멀티 에이전트 시스템, 최신 '바이브 코딩(Vibe coding)' 경험을 바탕으로 모델 연구팀과 긴밀히 협력하여 제품을 완성할 예정입니다.
DeepSeek의 최신 모델인 V4 Pro가 이전 버전(V3.2)에 비해 동일 수준의 성능을 내기 위해 토큰을 과도하게 낭비하는 '지능 밀도 하락' 현상을 보이고 있습니다. 특히 경쟁사인 GPT-5.4 및 GPT-5.5와 비교했을 때 유사한 성능을 달성하기 위해 약 10배나 많은 토큰을 소모하여, 이는 곧 작업 완료에 10배 더 긴 시간이 소요됨을 의미합니다.
Reddit 사용자가 DeepSeek-V4 Flash 모델을 대규모 코드 변경 작업에 테스트한 결과, 복잡한 도구(Tool) 호출과 문맥 유지 능력에서 매우 뛰어난 정확도를 보였다고 평가했습니다. 100여 회의 도구 호출 동안 단 한 건의 오류도 없었으며, 오픈웨이트(Open-weights) 모델 중 드문 안정성을 입증했습니다. 다만 토큰 생성 속도가 느리고 추론에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다.
중국의 AI 연구소 딥시크(DeepSeek)가 최신 대규모 언어 모델인 DeepSeek V4(Flash 및 Pro)의 프리뷰 버전을 공개했습니다. 이번 모델은 최대 1.6조 개의 파라미터를 갖춘 오픈웨이트 모델로서, 미스트럭스(Mixture-of-experts) 방식을 채택해 추론 비용을 절감하면서도 추론 및 코딩 벤치마크에서 최고 수준의 폐쇄형 모델들과 거의 차이를 좁혔습니다. 특히 기존 최고 성능 모델들과 비교해 압도적으로 저렴한 API 사용 비용을 제공하며 시장의 경쟁력을 확보하고 있습니다.
오픈소스 AI 모델들이 사람의 심리를 파고드는 소셜 엔지니어링 공격에 악용될 수 있음이 실험을 통해 확인되었습니다. 특히 딥시크(DeepSeek-V3)와 같은 모델은 타겟의 관심사를 분석해 맞춤형 대화를 나누며 악성 링크 클릭을 유도하는 등 그 수법이 매우 정교했습니다. 이는 보안 전문가뿐만 아니라 일반 사용자들도 AI 기반의 대규모 자동화 사기에 쉽게 노출될 수 있다는 심각한 경고를 줍니다.