DeepSeek중국의 저명한 AI 스타트업인 DeepSeek-V3와 DeepSeek-R1이라는 두 가지 주목할 만한 모델을 출시했는데, 이는 인공지능 커뮤니티에서 상당한 주목을 받았습니다. 두 모델 모두 동일한 조직에서 나왔지만, 서로 다른 애플리케이션에 맞게 조정되었으며 고유한 특성을 보입니다. 이 글에서는 DeepSeek-V3와 R1을 심층적으로 비교하여 아키텍처, 성능, 애플리케이션, 그리고 AI 분야에서 두 모델이 등장한 의미를 살펴봅니다.
DeepSeek-V3는 무엇인가요?
DeepSeek-V3는 다양한 작업에서 균형 잡힌 성능을 제공하는 것을 목표로 하는 범용 LLM입니다. 2024년 671월에 출시된 최초 버전은 2025억 개의 매개변수를 특징으로 했습니다. 3년 0324월에 업데이트된 버전인 DeepSeek-V685-37가 XNUMX억 개의 매개변수와 함께 출시되었으며, 토큰당 약 XNUMX억 개의 매개변수를 활성화하는 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 채택했습니다. 이러한 향상으로 인해 코드 생성, 추론, 수학 및 중국어 처리 기능이 크게 향상되었습니다.
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DeepSeek-R1은 무엇인가요?
1년 2025월에 출시된 DeepSeek-R3은 고급 추론과 복잡한 문제 해결, 특히 수학과 코딩에서 뛰어난 성과를 요구하는 작업에 맞게 제작되었습니다. DeepSeek-VXNUMX 프레임워크를 기반으로 멀티헤드 잠재 주의와 MoE를 통합하여 키-값 캐시 요구 사항을 줄이고 추론 효율성을 향상시킵니다.
DeepSeek-V3와 R1의 핵심 차이점은 무엇입니까?
DeepSeek R1 대 V3: 핵심 차이점
비교표는 이렇습니다 DeepSeek R1 대 DeepSeek V3: 핵심 차이점:
| 특색 | 딥시크 R1 | 딥시크 V3 |
|---|---|---|
| 처리 속도 | 빠른 응답 시간과 효율성을 위해 최적화됨 | 복잡한 작업에서는 약간 느리지만 더 정확합니다. |
| 언어이해 | 강력하고 명확하고 간결한 출력에 중점을 둡니다. | 더욱 깊은 맥락과 뉘앙스 이해로 강화됨 |
| 아키텍처 | 강화 학습(RL) 최적화 | 전문가 혼합(MoE) |
| 추론 능력 | 좋음, 구조화된 작업에 집중함 | 고급 추론 및 문제 해결 능력 |
| 훈련 데이터세트 | 추론을 위한 강화 학습 | 코딩, 수학, 다국어 |
| 실제 애플리케이션 | 빠른 콘텐츠 생성 및 코딩 작업에 적합합니다. | 연구, 복잡한 분석 및 미묘한 상호 작용에 더 적합합니다. |
| 맞춤설정으로 들어간다 | 제한된 사용자 정의 옵션 | 더욱 유연해져서 특정 작업에 대한 더욱 심층적인 사용자 정의가 가능해졌습니다. |
| 숨어 있음 | 낮은 지연 시간, 고속 성능 | 더 많은 처리 능력이 필요하기 때문에 대기 시간이 약간 더 길어짐 |
| 최고의 사용 사례 | 속도와 정확성이 요구되는 작업에 이상적입니다. | 심층적인 이해와 추론이 필요한 작업에 가장 적합합니다. |
| 파라미터 범위 | 1.5B ~ 70B | 671B |
| 오픈 소스 | 가능 | 가능 |
건축적 특징
DeepSeek-V3는 다양한 작업에 걸쳐 다양성과 광범위한 적용성을 강조하는 범용 AI 모델로 설계되었습니다. 아키텍처는 균형 잡힌 성능 제공에 중점을 두어 광범위한 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 반면 DeepSeek-R1은 고급 추론 및 복잡한 문제 해결 능력을 요구하는 작업에 최적화되어 있으며, 특히 수학 및 코딩과 같은 분야에서 탁월합니다. 이러한 전문화는 복잡한 계산 및 논리적 추론을 처리하는 데 있어 능숙성을 향상시키는 타깃형 교육 방법을 통해 달성됩니다.
실적 측정 항목
벤치마크 평가에서 DeepSeek-R1은 DeepSeek-V3에 비해 심층적 추론과 복잡한 문제 해결을 포함하는 작업에서 우수한 성능을 보였습니다. 예를 들어, 수학적 문제 해결 시나리오에서 R1의 고급 추론 기능은 일반 작업에 더 적합한 V3보다 우수한 성능을 발휘합니다. 그러나 V3는 균형 잡힌 접근 방식으로 더 일관되고 상황에 맞는 응답을 허용하는 자연어 처리 및 일반 이해가 필요한 작업에서 우위를 유지합니다.
두 모델의 훈련 방법론은 어떻게 다른가?
자원 할당 및 효율성
DeepSeek-R1의 개발에는 약 2,000개의 Nvidia H800 칩이 사용되었으며 총 지출은 약 5.6만 달러였습니다. 이러한 효율적인 리소스 활용은 일반적으로 OpenAI의 GPT-4와 같은 모델과 관련된 상당한 투자와 극명하게 대조되는데, 이러한 모델의 훈련 비용은 100억 달러를 초과할 수 있습니다. R1의 훈련에서 리소스를 전략적으로 할당하는 것은 DeepSeek이 성능을 저하시키지 않으면서도 비용 효율적인 AI 개발에 전념한다는 것을 강조합니다.
훈련 기법
두 모델 모두 혁신적인 훈련 기술을 사용하여 기능을 향상시킵니다. DeepSeek-R1은 지식 증류 및 전문가 시스템과 같은 방법을 사용하여 추론 능력을 개선하여 복잡한 작업을 더 정확하게 처리할 수 있습니다. DeepSeek-V3는 고급 훈련 방법론을 통합하는 동시에 다양성과 성능 간의 균형을 달성하는 데 중점을 두어 광범위한 작업에 적용 가능하도록 합니다.
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각 모델의 실제 적용 분야는 무엇입니까?
DeepSeek-V3: 액션 속의 다양성
DeepSeek-V3의 범용 설계는 다음을 포함한 광범위한 응용 분야에 적합합니다.
- 고객 서비스 : 다양한 산업 분야에서 고객 문의에 대해 일관성 있고 상황에 맞는 답변을 제공합니다.
- 콘텐츠 생성: 인간이 작성한 것과 유사한 텍스트를 생성하여 기사, 블로그 및 기타 서면 자료의 초안 작성을 지원합니다.
- 언어 번역 : 여러 언어 간 정확하고 섬세한 번역을 용이하게 합니다.
다양한 작업에 걸쳐 균형 잡힌 성능을 제공하는 V3는 광범위한 이해와 적응성이 필요한 애플리케이션에 적합한 신뢰할 수 있는 도구로 자리매김했습니다.
DeepSeek-R1: 복잡한 작업의 전문화
DeepSeek-R1의 특수 아키텍처는 다음과 같은 도메인에 특히 효과적입니다.
- 학력 : 복잡한 수학, 과학 문제에 대한 자세한 설명과 해결책을 제공하여 학생과 교육자 모두에게 도움을 줍니다.
- 공학: 엔지니어가 복잡한 계산과 설계 최적화를 수행하도록 지원합니다.
- 연구: 심도 있는 추론이 필요한 데이터 분석과 이론적 탐구에서 연구자를 지원합니다.
고급 추론을 요구하는 업무를 처리하는 데 있어서의 뛰어난 능력은 높은 수준의 인지 처리가 필요한 특수 분야에서 그 가치를 강조합니다.
DeepSeek-V3와 R1의 등장은 AI 산업에 어떤 영향을 미쳤는가?
기존 플레이어의 혼란
DeepSeek의 모델 도입은 AI 환경을 크게 혼란에 빠뜨려 OpenAI와 Google과 같은 기존 기관의 지배력에 도전했습니다. 특히 DeepSeek-R1은 고성능 AI 모델을 상당히 낮은 재정 및 계산 리소스로 개발할 수 있음을 보여주었고, 이는 업계 내 투자 전략의 재평가를 촉발했습니다.
시장 역학 및 투자 변화
DeepSeek 모델의 빠른 상승은 시장 역학에 영향을 미쳐 주요 기술 회사에 상당한 재정적 영향을 미쳤습니다. 예를 들어, DeepSeek의 AI 애플리케이션의 인기는 Nvidia의 시가총액이 크게 감소하는 데 기여하여 비용 효율적인 AI 솔루션이 광범위한 기술 시장에 미치는 심오한 영향을 강조했습니다.
DeepSeek-V3와 DeepSeek-R1의 가격은 얼마인가요?
DeepSeek은 DeepSeek-Chat(DeepSeek-V3) 및 DeepSeek-Reasoner(DeepSeek-R1) 모델에 대한 API 액세스를 제공하며, 가격은 토큰 사용량에 따라 달라집니다. 요금은 시간대에 따라 다르며, 표준 기간과 할인 기간이 있습니다. 아래는 가격 구조에 대한 자세한 분석입니다.
| 모델 | 컨텍스트 길이 | 최대 CoT 토큰 | 최대 출력 토큰 | 시간 기간(UTC) | 입력 가격(캐시 히트) | 입력 가격(캐시 미스) | 출력 가격 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-채팅 | 64K | N/A | 8K | 00 : 30-16 : 30 | 0.07M 토큰당 $1 | 0.27M 토큰당 $1 | 1.10M 토큰당 $1 |
| 16 : 30-00 : 30 | 0.035M 토큰당 $1 | 0.135M 토큰당 $1 | 0.55M 토큰당 $1 | ||||
| 딥시크-리저너 | 64K | 32K | 8K | 00 : 30-16 : 30 | 0.14M 토큰당 $1 | 0.55M 토큰당 $1 | 2.19M 토큰당 $1 |
| 16 : 30-00 : 30 | 0.035M 토큰당 $1 | 0.135M 토큰당 $1 | 0.55M 토큰당 $1 |
배송 시 요청 사항:
CoT (사상의 사슬): DeepSeek-Reasoner의 경우 CoT는 최종 답변을 전달하기 전에 제공된 추론 콘텐츠를 말합니다. 출력 토큰 수에는 CoT와 최종 답변이 모두 포함되며 가격은 동일합니다.
캐시 적중 vs. 캐시 미스:
- 캐시 적중: 입력 토큰이 이전에 처리되어 캐시되어 입력 가격이 낮아지는 경우 발생합니다.
- 캐시 미스: 입력 토큰이 새롭거나 캐시에서 찾을 수 없어 입력 가격이 높아지는 경우 발생합니다.
기간:
- 표준 가격 기간: 00:30 ~ 16:30 UTC.
- 할인 가격 기간: 16:30부터 00:30 UTC까지. 이 기간 동안 할인된 요금이 적용되어 상당한 비용 절감이 가능합니다.
DeepSeek는 가격을 조정할 권리가 있으므로 사용자는 최신 정보를 확인하려면 공식 문서를 모니터링하는 것이 좋습니다.
이러한 가격 구조를 이해하면 개발자와 기업은 DeepSeek의 AI 모델 사용을 효과적으로 계획하고 최적화하여 특정 요구 사항과 예산에 맞춰 사용할 수 있습니다.
개발자를 위한 API 액세스
CometAPI는 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 지원합니다. 딥시크 V3 API (모델명: deepseek-v3;) 및 딥시크 R1 API (모델 이름: deepseek-r1;), 등록하고 로그인하면 계정에 1달러가 적립됩니다! 등록하고 CometAPI를 경험해보세요.
CometAPI는 여러 주요 AI 모델의 API를 위한 중앙 허브 역할을 하므로, 여러 API 제공자와 별도로 협력할 필요가 없습니다.
를 참조하십시오 딥시크 V3 API 및 딥시크 R1 API 통합 세부 정보를 확인하세요.
결론
DeepSeek-V3와 R1은 각각 기술 생태계 내의 고유한 요구에 부응하는 인공지능 분야에서 이루어지는 혁신적인 진전을 보여줍니다. V3의 다재다능함은 일반적인 애플리케이션에 귀중한 자산이 되게 하고, R1의 특수 기능은 복잡한 문제 해결 작업을 위한 강력한 도구로 자리매김합니다. 이러한 모델이 계속 진화함에 따라 AI 애플리케이션의 범위를 확장할 뿐만 아니라 업계 내에서 개발 전략과 리소스 할당을 재평가하게 됩니다. 배포와 관련된 과제를 탐색하는 것은 글로벌 AI 환경에서 장기적인 영향과 성공을 결정하는 데 중요할 것입니다.
