DeepSeek R1과 OpenAI-o1: 어떤 추론 모델이 더 낫나요?

AI 도구의 기능과 사용의 다양성은 AI 도구가 사용하는 LLM(대규모 언어 모델)과 밀접한 관련이 있습니다. AI 도구의 LLM이 코딩, 자연어, 추론과 같은 작업에서 우수한 성능을 발휘한다면 해당 AI 도구로 복잡한 작업을 보다 간결하게 완료할 수 있습니다. 가장 진보된 LLM의 경우, OpenAI-o1은 누구나 인정하는 고성능의 인기 있는 옵션입니다. 그러나 2025년 1월 20일에 출시되어 OpenAI-o1 모델과 경쟁하는 성능을 갖춘 DeepSeek R1이 더 저렴한 가격에 비슷한 성능을 제공하면서 두각을 나타내기 시작했습니다. DeepSeek R1 모델에 대해 궁금하고 OpenAI-o1과의 유사점과 차이점을 알고 싶으신 분들을 위해 이 글을 준비했습니다!

이 글에서는 OpenAI-o1과 DeepSeek R1 모델을 살펴보고 두 모델을 비교해 보겠습니다.

준비되셨나요? 시작하죠!

TL; DR

• DeepSeek R1은 2025년 1월 20일에 출시된 대규모 언어 모델로, OpenAI-o1과 비슷한 성능을 가지고 있습니다.
• DeepSeek R1은 사용자의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 70b와 32b 두 가지 버전이 있습니다.
• 딥시크 AI 챗봇 인터페이스를 사용하여 딥시크 R1 모델에 액세스하거나 API 활용하거나 TextCortex 통해 워크플로우에 직접 통합할 수 있습니다.
• DeepSeek R1 및 OpenAI o1 모델은 고성능을 제공하는 두 가지 대형 언어 모델입니다.
• DeepSeek R1과 OpenAI-o1 모두 벤치마크에서 비슷한 성능을 보이지만, DeepSeek R1 모델이 예산 친화적입니다.
• DeepSeek와 OpenAI-o1 모델을 동시에 사용하고 조직의 워크플로우에 두 모델을 통합할 수 있는 방법을 찾고 있다면 TextCortex 추천합니다.

DeepSeek R1이란 무엇인가요?

DeepSeek R1은 2025년 1월 20일에 출시된 LLM으로, 벤치마크에서 높은 성능을 자랑합니다. DeepSeek R1은 훨씬 저렴한 가격으로 OpenAI-o1 모델과 동등한 성능을 사용자에게 제공합니다. DeepSeek R1은 고유한 다단계 학습 프로세스를 활용하여 고급 추론 기능을 달성합니다. 6,710억 개의 파라미터로 구성된 전문가 혼합(MoE) 설계를 활용하며, 포워드 패스당 370억 개의 파라미터를 활성화합니다. 이 아키텍처는 확장성과 효율성이 뛰어납니다.

DeepSeek R1 특징

DeepSeek R1은 사용자에게 6,710억 개의 파라미터와 128K 컨텍스트 창을 갖춘 LLM 인터페이스를 제공합니다. DeepSeek R1 모델은 사용자의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 70b와 32b의 두 가지 버전으로 출시되었습니다. 보다 복잡한 작업을 위해 높은 처리 능력이 필요한 경우 DeepSeek R1 70b 버전을, 처리 능력이 덜 필요한 작업에는 32b 버전을 활용하는 것이 유용할 것입니다.

DeepSeek R1은 대규모 언어 모델이 할 수 있는 모든 텍스트 출력 생성 및 입력 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 처음부터 콘텐츠를 생성하거나 기존 콘텐츠를 편집하는 데 DeepSeek R1을 사용할 수 있습니다. DeepSeek R1은 자연어 작업도 고성능으로 수행할 수 있지만, 특히 눈에 띄는 기능은 고급 추론, 수학 및 코딩입니다. DeepSeek R1은 MoE 및 다중 헤드 잠재 주의(MLA) 기술 덕분에 복잡한 추론 작업을 성공적으로 처리할 수 있습니다.

DeepSeek R1 가격

딥서치 R1 모델을 AI 챗봇으로만 체험하고 싶다면 딥서치 공식 웹사이트에서 무료로 체험해볼 수 있습니다. 그러나 DeepSeek R1을 API 사용하려면 다음 가격을 지불해야 합니다. 

• 입력 캐시 히트: 백만 토큰당 $0.14  
• 입력 캐시 미스: 백만 토큰당 $0.55  
• 산출 가격: 백만 토큰당 2.19달러  

DeepSeek R1에 액세스하는 방법?

AI 챗봇 인터페이스로만 DeepSeek R1 모델을 사용하려면 DeepSeek 공식 웹사이트를 방문하세요. DeepSeek R1 모델을 API 설치하려면 GitHub 또는 DeepSeek에서 다운로드할 수 있습니다.

딥시크 R1 모델을 워크플로에 직접 통합하려면 TextCortex 액세스하면 됩니다.

TextCortex 사용자가 복잡한 워크플로를 자동화하고, 업무량을 줄이고, 시간을 절약할 수 있도록 DeepSeek R1 모델을 비롯한 여러 LLM을 제공합니다. 지식 관리 작업, 문서 작성, 웹 기반 연구 작업, 데이터 분석 작업, 코딩 및 수학에 필요한 작업에 TextCortex 통해 DeepSeek R1 모델을 활용할 수 있습니다.

DeepSeek R1과 OpenAI-o1 비교

DeepSeek R1 모델은 LLM의 성능을 측정하도록 설계된 벤치마크에서 OpenAI의 가장 고급 모델인 o1과 비슷한 점수를 받았습니다. 두 대형 언어 모델 모두 서로 장단점이 있습니다. DeepSeek R1과 OpenAI-o1 모델 간의 차이점과 유사점이 궁금하고 어떤 모델을 사용해야 할지 잘 모르겠다면 이 글을 참고하세요!

성능 및 벤치마크

대규모 언어 모델의 성능과 기능을 측정하기 위해 설계된 벤치마크에서 DeepSeek R1 모델은 OpenAI-o1과 비슷한 점수를 받았습니다. 두 LLM의 자연어 처리 성능에 있어서는 OpenAI-o1이 약간 더 나은 결과를 보였습니다. 그러나 수학 및 코딩 벤치마크에서는 DeepSeek R1 모델이 OpenAI-o1보다 약간 더 나은 성능을 보였습니다. 두 대규모 언어 모델 간의 벤치마크 성능에는 약간의 차이가 있기 때문에 두 모델 모두 복잡한 작업을 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다.

OpenAI-o1과 DeepSeek R1 비교: 가격

OpenAI-o1과 DeepSeek R1 모델 모두 벤치마크에서 비슷한 성능을 보이기 때문에 사용자가 어떤 모델을 선택해야 할지 혼란스러울 수 있습니다. 하지만 두 대형 언어 모델에서 제공하는 입력 및 출력 가격을 비교하면 선택이 조금 더 쉬워질 수 있습니다. OpenAI-o1 모델은 입력 토큰 100만 개당 7.50달러에서 15달러, 출력 토큰 100만 개당 60달러를 청구합니다.

반면, DeepSeek R1 모델은 입력 토큰 100만 개당 0.14~0.55달러, 출력 토큰 100만 개당 2.19달러를 청구합니다. 두 대형 언어 모델 간의 큰 가격 차이와 거의 동일한 성능을 고려할 때, DeepSeek R1 모델이 더 예산 친화적인 옵션입니다.

사용 사례

OpenAI-o1 모델은 개발 이후 자연어, 코딩, 추론, 데이터 분석 및 수학 작업에서 다양한 AI 도구를 구동하는 데 사용되어 왔습니다. OpenAI-o1 모델을 선택하면 조직의 모든 작업을 아무 생각 없이 수행할 수 있습니다.

반면, DeepSeek R1 모델은 MoE 기술과 6,710억 개의 파라미터를 통해 고급 추론 및 코딩 작업에서 더 높은 성능을 제공하도록 설계되었습니다. OpenAI-o1 모델도 코딩 및 추론 작업에서 높은 성능을 제공하지만, DeepSeek R1 모델이 더 비용 효율적인 대안으로 돋보입니다.

더 나은 대안: TextCortex

기업 및 조직에서 OpenAI-o1과 DeepSeek R1 모델을 모두 사용할 수 있는 영역이 있는데 어떤 모델을 선택해야 할지 잘 모르겠다면 다음을 통해 두 모델을 모두 비즈니스 워크플로에 통합할 수 있습니다. TextCortex. TextCortex 사용자의 워크플로에 통합되어 복잡한 작업을 자동화하도록 설계된 AI 어시스턴트입니다. OpenAI-o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1, 여러 AI 이미지 생성기, 웹 검색, 지식 베이스, 강력한 RAG(검색 증강 생성), 30,000개 이상의 웹사이트 및 앱 integrations 같은 여러 LLM을 제공합니다.

TextCortex 조직의 복잡한 작업을 자동화할 뿐만 아니라 직원 개개인의 업무 성과를 높이는 데도 이상적인 선택입니다. TextCortex 사용하면 직원들이 내부 데이터에서 원하는 정보를 빠르게 액세스하고 당면한 업무에 집중하지 않고도 작업을 완료할 수 있습니다. 저희의 사례 연구:

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자주 묻는 질문

DeepSeek는 중국 회사인가요?

딥시크는 2023년 중국 항저우에서 리앙 웬펑이 설립한 회사입니다. 딥시크 모델은 엔비디아의 A100 칩을 사용하여 개발되었습니다. 엔비디아의 A100 칩 사용 금지 이후에도 딥시크는 계속 개발되었고, 2025년 1월 20일에는 OpenAI-o1 모델의 성능과 경쟁하는 딥시크 R1 모델이 발표되었습니다.

DeepSeek R1의 기능은 무엇인가요?

DeepSeek R1은 코드 생성, 문제 해결, 콘텐츠 생성, 번역, 의역, 데이터 분석 등 대규모 언어 모델이 할 수 있는 기본적인 작업을 수행할 수 있습니다. DeepSeek R1이 빛을 발하는 작업에는 코딩과 추론이 포함됩니다. DeepSeek R1은 MoE 및 다중 헤드 잠재 주의(MLA) 기술을 통해 복잡한 추론 작업을 더 작은 단계로 세분화하여 보다 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

딥시크릿의 특별한 점은 무엇인가요?

DeepSeek R1 모델은 사용자에게 고급 추론, 수학 및 문제 해결 기능을 제공합니다. 이 모델이 특별한 이유는 훨씬 저렴한 비용으로 OpenAI-o1 모델과 동등한 성능을 제공한다는 점입니다. DeepSeek R1 모델로 100만 토큰의 결과물을 생성하는 데 드는 비용은 2.19달러입니다.