1. DeepSeek-R1이 주목받는 이유
DeepSeek-R1(딥시크 R1)은 **중국에서 개발한 대형 언어 모델(LLM)**로, GPT-4와 동급 성능을 내면서도 훨씬 낮은 비용으로 학습되었다는 점에서 화제가 되고 있다.
주요 이유는 다음과 같다:
1️⃣ 저렴한 개발 비용 – 오픈AI GPT-4와 비슷한 성능을 내면서도 95% 이상 저렴한 비용으로 학습됨.
2️⃣ 오픈AI GPT-4 수준의 성능 – 일부 벤치마크에서 GPT-4(O1)를 능가.
3️⃣ 중국의 자체 개발 AI – 미국 중심의 AI 시장에서 중국이 독자적인 기술력을 확보했다는 점이 상징적.
🚀 비교 대상:
- OpenAI의 GPT-4(O1)
- Anthropic의 Claude 3.5
- Google의 Gemini
- Meta의 Llama 시리즈
2. GPT-4(O1)과 DeepSeek-R1 비교
💡 GPT-4(O1)의 특징
GPT-4(O1)은 기존 LLM과 다르게, 단순히 답을 생성하는 것이 아니라 “생각(Reasoning)”을 먼저 하고 논리적 근거를 바탕으로 답을 생성하는 체계를 갖춤.
이를 TOT (Tree of Thoughts) LM이라 부른다.
🆕 DeepSeek-R1은 GPT-4(O1)보다 더 깊이 생각하는가?
- 벤치마크 테스트에서 DeepSeek-R1이 GPT-4(O1)와 비슷하거나 일부에서 더 좋은 성능을 보임.
- 하지만 실사용 테스트에서는 GPT-4(O1)이 더 논리적이고 정확한 답변을 생성하는 경우가 많음.
- DeepSeek-R1이 추론 과정에서 더 투명하게 사고 과정을 보여준다는 점이 흥미로움.
3. 실제 테스트: GPT-4(O1) vs DeepSeek-R1
카이스트 연구팀이 9가지 테스트를 진행했으며, 그중 일부를 소개하면:
📌 1️⃣ 숫자야구 게임 (추론 능력 테스트)
- 숫자야구 게임 규칙: 모델이 4자리 숫자를 추측하고 피드백을 받아 맞추는 방식.
- GPT-4(O1): 18분 동안 9번 시도 후 정답 도출 ✅
- DeepSeek-R1: 55분 동안 15번 시도 후 정답 도출 (힌트 필요) ❌
- 결과: GPT-4(O1)이 훨씬 논리적이고 빠르게 정답을 찾음.
📌 2️⃣ 삼성 직무 적성 시험 문제 (논리 퍼즐)
- 신입사원과 인턴 6명을 부서에 배치하는 논리 문제.
- GPT-4(O1): 모든 경우를 철저하게 검토 후 정답 도출 ✅
- DeepSeek-R1: 논리적 오류 발생, 정답 도출 실패 ❌
- 결과: GPT-4(O1)의 논리적 사고력이 더 뛰어남.
📌 3️⃣ 미국 수학 올림피아드 문제 (수학적 사고력)
- 주어진 방정식을 만족하는 최소 소수를 찾는 문제.
- GPT-4(O1): 4분 6초 동안 풀이했지만 최종 정답은 틀림 ❌
- DeepSeek-R1: 3분 42초 동안 풀이하여 정확한 정답 도출 ✅
- 결과: 수학 문제에서는 DeepSeek-R1이 더 정확한 결과를 냄.
➡️ 총 9개 테스트 결과:
- GPT-4(O1)이 7개에서 우세
- DeepSeek-R1이 2개에서 더 나은 성능
🔍 결론: DeepSeek-R1이 GPT-4(O1)을 완전히 능가한다고 보기 어렵지만, 일부 분야에서는 더 나은 결과를 보임.
4. DeepSeek-R1의 기술적 특징
DeepSeek-R1이 어떻게 낮은 비용으로 높은 성능을 구현할 수 있었는지 주요 기술을 정리.
1️⃣ Mixture of Experts (MOE) 아키텍처
- GPT-4(O1)와 유사한 MOE 구조로 257개의 전문가(Expert) 네트워크 활용.
- 모든 전문가를 동시에 사용하지 않고, 필요할 때만 활성화하여 메모리와 연산 비용 절감.
2️⃣ Multi-Layer Attention (MLA) 기법
- 기존의 Attention 기법보다 메모리 효율성이 높고 속도가 빠름.
- 다층 Attention 구조를 활용해 연산량을 최적화.
3️⃣ GPO (Gradient Policy Optimization) 강화학습 적용
- 기존 PPO 방식보다 효율적인 GPO(강화학습) 방식을 사용하여 학습 비용 절감.
- 강화학습만으로도 리즈닝 능력을 획득 (R1 Zero 실험 결과).
4️⃣ 데이터 증류(Distillation) 모델
- DeepSeek-R1의 지식을 Meta Llama 및 Alibaba Qwen 모델에 적용하여 리즈닝 성능을 부여.
- 소형 모델에서도 GPT-4(O1)급 성능을 구현하는 실험 진행.
5. DeepSeek-R1의 논란
💡 1️⃣ 정말 비용이 95% 절감되었을까?
- DeepSeek은 약 560만 달러(약 75억 원)로 학습했다고 주장.
- 하지만 전문가들은 실제 비용이 수천만 달러에 달할 것으로 예상.
💡 2️⃣ 진짜 오픈소스인가?
- DeepSeek-R1이 "오픈소스"라고 주장하지만, 실제로는 모델 가중치(Weights)만 공개.
- 학습 데이터와 트레이닝 코드 공개 안 함 → **"완전한 오픈소스가 아니다"**라는 비판 있음.
💡 3️⃣ 중국의 AI 패권 전략과 미국의 반응
- 중국이 DeepSeek-R1을 통해 AI 주도권을 강화하려는 움직임.
- 미국은 엔비디아 H800, H200 GPU까지 추가 규제할 가능성.
6. 결론: DeepSeek-R1은 AI 시장의 게임 체인저인가?
✅ DeepSeek-R1의 강점
- GPT-4(O1) 수준의 성능을 구현하면서 훨씬 저렴한 비용으로 학습됨.
- 논리적 사고(Reasoning)를 강화한 AI 모델의 새로운 기준을 제시.
- 중국이 AI 기술력에서 미국을 따라잡고 있다는 상징적인 모델.
⚠️ DeepSeek-R1의 한계
- 실사용 테스트에서는 GPT-4(O1)이 여전히 더 논리적이고 정확함.
- "완전한 오픈소스"가 아니라는 논란.
- AI 기술 패권 경쟁 속에서 미국의 추가적인 제재 가능성.
🚀 DeepSeek-R1은 단순한 AI 모델이 아니라, 글로벌 AI 패권 전쟁의 중요한 전환점이 될 가능성이 크다.
향후 AI 시장에서 중국의 독자적인 기술력이 더욱 강력해질 것으로 예상된다