오픈AI o1 대항마 등장? 딥시크 R1 오픈 소스 추론 모델, 성능은 과연?🚀

안녕하세요! 매일매일 성장을 추구하는 지리쨈입니다🙌
챗GPT 열풍 이후 AI 기술이 우리 일상 속으로 성큼 다가왔죠? 똑똑한 AI 비서, 그림 그려주는 AI 친구… 상상만 했던 일들이 현실이 되는 시대! 그런데 혹시 AI 모델 비용, 부담스럽다고 느껴본 적 있으신가요?😥

최근 중국에서, 가성비 끝판왕 AI 모델🔥이 발표되어서 관련 소식을 들고 왔는데요! 바로 오픈 소스 LLM 시장의 강자, 딥시크(DeepSeek)가 새롭게 공개한 ‘R1’ 시리즈 입니다!🚀 오픈AI ‘o1’ 성능을 90% 저렴하게 공급한다고 하는데요. 딥시크 ‘R1’ 시리즈는 뛰어난 성능은 기본, 착한 가격까지 갖춘 오픈 소스 추론 모델이라고 합니다.

 

출처: AI 타임즈

 

관련해서 비트코인 뿐만 아니라 나스닥 선물도 하락하는 단기적인 결과를 가져올 정도로 미국에서는 굉장히 주의깊게 살펴보고 있는 뉴스라고 생각되는데요. 금부터 딥시크 ‘R1’ 시리즈 3총사 (R1, R1-제로, R1-증류) 를 꼼꼼하게 분석하고, 쉽고 재미있게 풀어드릴게요✨

 

딥시크 R1 시리즈 3총사, 각자의 매력을 뽐내다! ✨

R1 시리즈는 딥시크가 야심차게 선보이는 차세대 추론 모델 라인업입니다. 마치 개성 넘치는 삼 형제처럼, 각각 다른 특징과 활용 목적을 가진 3가지 모델로 구성되어 사용자에게 폭넓은 선택지를 제공하죠. 지금부터 R1 삼총사의 매력을 하나씩 파헤쳐 볼까요? 😉

1) R1

R1 시리즈의 핵심 모델이자, 성능과 효율성 두 마리 토끼를 잡기 위해 탄생했습니다. 6,710억 개의 매개변수를 가진 거대 모델이지만, MoE (Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 구조 덕분에 실제 작동 시에는 약 340억 개의 매개변수만 활성화되어 높은 성능과 효율적인 추론 능력을 동시에 자랑합니다. 마치 육아와 살림, 그리고 자기 계발까지 척척 해내는 슈퍼맘 같은 모델이라고 할까요? 😉

2) R1-제로

‘SFT 없이 o1과 견줄 만한 성능’ 이라는 타이틀이 붙은 실험적인 모델입니다. 일반적인 추론 모델과 달리 지도 미세 조정 (SFT) 과정 없이, 오직 강화 학습 (RL) 만으로 주요 추론 기술을 구현했다는 점이 특징입니다. 정형화된 교육 없이 스스로 깨우치며 성장하는 아이처럼, R1-제로는 새로운 가능성을 제시하는 모델이라고 할 수 있습니다. 학계에서도 주목하는 혁신적인 시도라고 하네요! 🧐

3) R1-증류

경량화에 특화된 모델 라인업으로, 총 6가지 모델로 구성되어 있습니다. R1 모델의 데이터를 증류 (Distillation) 기술로 압축하여 만들어졌으며, 매개변수 크기에 따라 다양한 선택지를 제공합니다. 1.5B (15억 개) 모델은 노트북에서도 가볍게 실행될 정도로 휴대성이 뛰어나며, 70B 모델까지 준비되어 있어 사용 목적과 환경에 맞춰 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 마치 다양한 사이즈로 출시되는 육아용품처럼, 사용자 맞춤형 모델이라고 할 수 있겠죠? 😊

 

SFT 없이 o1과 견줄 만한 성능?! R1-제로의 놀라운 실험 정신! 🧪

R1-제로는 R1 시리즈 중에서도 가장 혁신적인 모델로 손꼽힙니다. 지도 미세 조정 (SFT) 없이 강화 학습 (RL) 만으로 오픈AI ‘o1’ 모델과 유사한 성능을 달성했다는 점은, AI 업계에 신선한 충격을 가져다주었죠. R1-제로의 놀라운 실험 정신과 핵심 기술을 좀 더 자세히 알아볼까요? 🧐

1) 지도 미세 조정 (SFT)

AI 모델에게 정답 예시를 보여주며 학습시키는 방식으로, 마치 선생님이 학생에게 문제 풀이 방법을 가르쳐주는 것과 같습니다. 반면 **강화 학습 (RL)**은 AI가 스스로 시행착오를 겪으며 최적의 결과를 찾아내도록 유도하는 방식입니다. 칭찬과 벌을 통해 아이가 스스로 올바른 행동을 배우도록 돕는 육아 방식과 비슷하다고 할 수 있죠. 😉

딥시크는 R1-제로를 통해 “추론 능력은 SFT 없이 RL만으로도 충분히 학습될 수 있다” 라는 파격적인 주장을 펼쳤습니다. 물론 R1-제로가 완벽한 모델은 아닙니다. 출력 품질 면에서 아쉬운 부분도 존재하며, 응답이 반복되거나, 가독성이 떨어지거나, 언어가 혼합되는 문제도 나타났다고 합니다. 🤔 하지만 SFT 없이 이 정도 수준의 성능을 구현했다는 것은, 기존의 통념을 깨는 놀라운 성과임에는 틀림없습니다. 실험적인 시도를 통해 새로운 가능성을 제시한 R1-제로에게 아낌없는 박수를 보내고 싶네요!👏

 

R1, R1-제로의 한계를 넘어… SFT 장착으로 화려하게 부활!✨

R1 모델은 R1-제로의 실험 정신을 계승하면서, SFT (지도 미세 조정) 과정을 추가하여 R1-제로의 한계를 극복하고 성능을 한 단계 끌어올린 모델입니다. 마치 R1-제로가 실험적인 프로토타입이었다면, R1은 실제 사용자를 고려하여 완성도를 높인 상용화 버전이라고 할 수 있습니다. 😉

수정된 훈련 워크플로우와 SFT 과정 추가를 통해, R1은 출력 품질 면에서 R1-제로 대비 괄목할 만한 개선을 이루었습니다. R1-제로에서 나타났던 응답 반복, 낮은 가독성, 언어 혼합 문제 등이 상당 부분 해결되었으며, 더욱 자연스럽고 매끄러운 텍스트 생성 능력을 갖추게 되었습니다. 기본에 충실했을 때 얻을 수 있는 놀라운 변화, R1 모델이 제대로 보여주네요!

 

벤치마크 결과 공개! R1, 드디어 o1을 넘어서다?!🏆

AI 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 벤치마크 테스트, R1은 과연 어떤 성적을 거뒀을까요? 놀랍게도 R1은 다양한 벤치마크에서 오픈AI ‘o1’ 모델과 동등하거나, 오히려 능가하는 성능을 입증했습니다! 🏆 특히 딥시크는 R1 모델 API를 ‘o1’ 대비 90~95% 저렴한 비용으로 제공하며, 가성비를 R1의 최대 강점으로 내세우고 있습니다. “성능은 o1급, 가격은 10분의 1?” 이거야말로 진정한 가성비 끝판왕 아닌가요? 🤩

구체적인 벤치마크 결과를 살펴보면, R1은 종합적인 능력을 평가하는 MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크에서 o1 모델과 대등한 80점을 기록했습니다. 수학, 코딩 능력을 평가하는 MATH, HumanEval 벤치마크에서는 o1 모델을 능가하는 뛰어난 성능을 보여주었죠. 단, hellaswag 벤치마크에서는 o1 대비 낮은 점수를 받았지만, 그 격차는 5% 이내로 미미한 수준입니다. 일부 분야에서는 o1보다 뛰어난 성능을, 대부분 분야에서는 o1과 유사한 성능을, 그리고 압도적으로 저렴한 가격까지! R1, 정말 매력적인 선택지가 아닐 수 없습니다👍

 

노트북에서도 OK! 다재다능한 R1-증류 모델군! 💻

R1-증류 모델군은 경량화에 초점을 맞춰 개발된 다재다능한 모델 라인업입니다. 매개변수 크기를 다양화하여 사용 환경에 최적화된 모델을 선택할 수 있도록 했죠. 고사양 GPU가 없어도, 노트북만으로도 R1의 강력한 성능을 경험할 수 있다는 점이 가장 큰 매력입니다💻

1) R1-증류-큐원-1.5B

15억 개의 매개변수를 가진 초경량 모델로, 노트북에서도 원활하게 실행됩니다. 언제 어디서든 R1 모델을 테스트하고, 간단한 AI 프로젝트를 진행하고 싶다면 R1-증류-큐원-1.5B가 최적의 선택이 될 수 있습니다👍

2) R1-증류-큐원-32B

320억 개의 매개변수를 가진 준경량 모델로, R1-증류-큐원-1.5B보다 향상된 성능을 제공합니다. 벤치마크 테스트에서 오픈AI ‘o1-미니’ 모델을 능가하는 성능을 보여주었으며, 다양한 AI 서비스에 폭넓게 활용될 수 있습니다. 합리적인 성능과 적당한 휴대성을 원하는 사용자에게 안성맞춤인 모델이죠. 😉

R1-증류 모델군은 메타 ‘라마 (Llama)’ 와 알리바바 ‘큐원 (Qwen)’ 모델을 미세 조정하여 개발되었습니다. 이미 검증된 모델을 기반으로 제작되었기 때문에, 안정적인 성능과 높은 신뢰도를 기대할 수 있습니다. 다양한 크기, 다양한 성능의 R1-증류 모델군, 사용자의 니즈를 제대로 파악한 맞춤형 솔루션이라고 할 수 있겠죠? 😊

 

R1 시리즈, 어떻게 써볼 수 있을까?🤔

1) 허깅페이스 (Hugging Face) 모델 다운로드

R1 시리즈는 오픈 소스 모델이기 때문에, 누구나 무료로 허깅페이스 플랫폼에서 모델 가중치 (model weights) 와 코드를 다운로드 받을 수 있습니다. 파이썬 (Python) 환경만 갖춰져 있다면, R1 모델을 직접 구축하고 실행해 볼 수 있습니다. 개발자라면 R1 모델을 활용하여 다양한 AI 프로젝트에 도전해 보세요! 💻

2) 딥시크 API 사용

모델 다운로드나 직접 실행이 어렵게 느껴진다면, 딥시크 API를 이용하는 방법도 있습니다. API를 통해 R1 모델을 간편하게 호출하여 사용할 수 있으며, ‘o1’ 대비 90~95% 저렴한 비용으로 가성비까지 챙길 수 있습니다. API를 활용하면 웹 서비스, 앱 등 다양한 분야에 R1 모델을 쉽고 빠르게 적용할 수 있습니다🚀

3) 딥시크 채팅 플랫폼 체험

R1 모델 성능을 간단하게 테스트해보고 싶다면, 딥시크 채팅 플랫폼을 방문해 보세요. 웹 브라우저를 통해 R1 모델과 직접 대화하며 성능을 체험할 수 있습니다. 회원가입이나 로그인 없이, 바로 R1 모델을 경험해 볼 수 있다는 점이 매력적입니다😊

 

오픈 소스 추론 모델 경쟁 시대 개막?! R1 시리즈가 가져올 변화

딥시크 R1 시리즈 공개는 오픈 소스 추론 모델 시장에 새로운 경쟁 시대의 서막을 알리는 신호탄이 될 것으로 보입니다. 폐쇄적인 정책을 고수해 온 오픈AI, 구글 등 거대 기업 중심의 AI 모델 시장에, ‘가성비’ 와 ‘오픈 소스’ 라는 무기를 장착한 딥시크라는 강력한 경쟁자가 등장했기 때문입니다. 😮

R1 시리즈는 ‘o1’ 에 버금가는 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하며, 다양한 라인업 (R1, R1-제로, R1-증류) 을 통해 사용자 선택 폭을 넓혔습니다. 오픈 소스 모델이라는 개방성까지 더해져, AI 모델 시장의 판도를 바꿀 ‘게임 체인저’ 로 성장할 가능성이 충분합니다. 특히 비용 효율성을 중요하게 생각하는 기업 시장에서 R1 시리즈에 대한 수요가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다📈

 

딥시크 R1 시리즈, AI 모델 시장의 ‘게임 체인저’ 가 될 수 있을까? 🔮

오늘 딥시크 R1 시리즈의 매력을 꼼꼼하게 파헤쳐 보았습니다. 혁신적인 기술력, 파격적인 가성비, 그리고 오픈 소스라는 개방성까지, R1 시리즈는 AI 모델 시장에 새로운 바람을 불어넣을 잠재력을 충분히 갖추고 있습니다👍

SFT 없이 RL만으로 추론 모델 개발 가능성을 제시한 R1-제로, SFT를 통해 출력 품질을 혁신적으로 개선하고 ‘o1’ 모델과 어깨를 나란히 하게 된 R1, 그리고 노트북에서도 실행 가능한 경량화 모델 R1-증류까지, R1 시리즈 3총사는 각각 뚜렷한 개성과 강점을 가지고 있습니다. 사용자는 자신의 니즈에 맞춰 최적의 모델을 선택**할 수 있으며, 합리적인 비용으로 최고 수준의 AI 기술을 경험할 수 있게 되었습니다💰

딥시크 R1 시리즈가 앞으로 오픈 소스 AI 모델 시장을 어떻게 변화시켜 나갈지, AI 기술 발전에 어떤 영향을 미칠지, 두근거리는 마음으로 계속해서 지켜보겠습니다! 💖

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. R1, R1-제로, R1-증류 모델, 어떤 모델을 선택해야 할까요? 🤔
A1. R1 시리즈는 각각 다른 특징과 장단점을 가지고 있습니다. R1-제로는 실험적인 모델로, 새로운 가능성을 탐색하고 싶거나 RL 연구에 관심 있는 분들에게 적합합니다. R1은 ‘o1’ 모델과 유사한 최고 수준의 성능을 원하는 분들에게, R1-증류는 노트북이나 저사양 환경에서 AI 모델을 사용하고 싶은 분들에게 추천합니다. API 비용까지 고려하여 자신의 상황에 맞는 모델을 선택하시면 됩니다. 😊

Q2. R1 모델, 기업에서는 어떻게 활용할 수 있을까요? 비용 절감 효과가 궁금합니다. 💰
A2. 기업에서는 R1 모델을 다양한 분야에 활용하여 업무 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 챗봇, AI 상담원, 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 코드 작성 등 텍스트 기반의 다양한 작업에 R1 모델을 적용할 수 있으며, ‘o1’ 대비 90~95% 저렴한 API 비용으로 획기적인 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다. 스타트업이나 중소기업에게 R1 모델은 가성비와 성능을 모두 잡을 수 있는 최적의 솔루션이 될 것입니다. 👍

Q3. R1 모델 사용 시 주의해야 할 점이 있나요? 기술 지원은 어떻게 받을 수 있나요? 🤔
A3. R1 모델은 오픈 소스 모델이기 때문에, 사용 과정에서 발생하는 문제에 대해 스스로 해결해야 할 수 있습니다. 허깅페이스나 딥시크 커뮤니티를 통해 정보를 공유하고 기술적인 도움을 받을 수 있지만, 상업적인 기술 지원은 제공되지 않을 수 있습니다. R1 모델을 실제 서비스에 적용하기 전에 충분히 테스트하고, 오픈 소스 커뮤니티를 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다. 🧐

 

마무리

오늘 함께 딥시크 R1 시리즈를 샅샅이 알아보는 시간, 유익하셨나요? 😊 AI 기술이 삶을 더욱 풍요롭게 만들어줄 수 있다는 가능성을 엿볼 수 있었기를 바랍니다💖 R1 시리즈를 통해 더 많은 분들이 AI 기술을 쉽고 저렴하게 접하고, 더 나아가 AI 시대를 주도해 나갈 수 있기를 응원합니다! 🙏