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DeepSeek-OCR 2는 DeepSeek이 2026년 1월 27일에 공개한 모델로, 혁신적인 DeepEncoder V2 방법을 사용해 AI가 왼쪽에서 오른쪽으로 기계적으로 스캔하는 데 그치지 않고 의미에 따라 이미지의 일부를 동적으로 재배치할 수 있도록 한다. 높은 데이터 압축 효율을 유지하면서, 이 모델은 여러 벤치마크와 프로덕션 지표에서 중요한 돌파를 이루었다. 이 모델은 단 256~1120개의 비전 토큰만으로 복잡한 문서 페이지를 처리할 수 있으며, OmniDocBench v1.5 평가에서 종합 점수 91.09%를 달성했다.맥락:128K
DeepSeek v3.2는 DeepSeek V3 제품군의 최신 프로덕션 릴리스입니다: 긴 컨텍스트 이해, 견고한 에이전트/도구 활용, 고급 추론, 코딩과 수학을 위해 설계된 대규모 ‘추론 우선’ 오픈 웨이트 언어 모델 제품군.가장 인기 있고 비용 효율적인 DeepSeek-V3 모델. 671B 풀스케일 버전. 이 모델은 최대 64,000 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. DeepSeek의 V-시리즈 업그레이드인 DeepSeek V3.1은 고처리량·저비용의 범용 지능과 에이전트 기반 도구 사용을 목표로 하는 ‘사고/비사고’ 하이브리드 대규모 언어 모델이다. OpenAI 스타일 API 호환성을 유지하고 더 지능적인 도구 호출을 추가했으며—회사 측에 따르면—더 빠른 생성과 향상된 에이전트 신뢰성을 제공한다. DeepSeek-AI의 R1-0528, R1, V3-0324를 병합해 만든 671B 파라미터 Mixture of Experts 텍스트 생성 모델로, 최대 60k tokens의 컨텍스트를 지원합니다. DeepSeek-Reasoner는 DeepSeek의 추론 우선(reasoning-first) LLM 제품군 및 API 엔드포인트로서, (1) 호출자에게 내부 연쇄 사고(CoT) 추론을 노출하고, (2) 다단계 계획, 수학, 코딩, 에이전트/도구 사용에 최적化된 'thinking' 모드로 동작하도록 설계되었습니다. 요청당:$0.04
DeepSeek-OCR는 이미지와 문서에서 텍스트를 추출하기 위한 광학 문자 인식(OCR) 모델입니다. 스캔한 페이지, 사진, UI 스크린샷을 처리하여 줄바꿈과 같은 레이아웃 단서가 포함된 전사본을 생성합니다. 일반적인 활용 사례로는 문서 디지털화, 송장 및 영수증 수집, 검색 색인화, RPA 파이프라인 구현 등이 있습니다. 기술적 하이라이트에는 이미지-텍스트 변환 처리, 스캔 및 촬영된 콘텐츠 지원, 후속 파싱을 위한 구조화된 텍스트 출력이 포함됩니다.맥락:64K
가장 인기 있고 비용 효율적인 DeepSeek-V3 모델. 671B 풀 스펙 버전. 이 모델은 최대 컨텍스트 길이 64,000 토큰을 지원합니다.