주요 하이라이트
Qwen3 8B — 추론 및 코드를 위한 강자
Qwen3-8B를 기반 으로 DeepSeek-R1의 Chain-of-Thought를 증류했습니다.
AIME 2024에서 SOTA 를 달성하여 10배 더 큰 모델을 능가합니다.
다단계 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 RAG(132k 토큰!)를 처리합니다.
엔터프라이즈급 어시스턴트, 코딩 copilot 및 AI 작성 도구에 적합합니다.
Distill Qwen 7B — 효율성을 갖춘 정밀도
Qwen2.5-Math-7B를 기반 으로 DeepSeek의 추론 데이터로 미세 조정되었습니다.
수학 및 학술 작업 에서 뛰어난 성능을 보이며 긴 컨텍스트 안정성을 제공합니다.
초경량: 4.5GB VRAM에서 실행되며 3060 GPU에 쉽게 배포할 수 있습니다.
수학 봇, 학습 도우미, 문법 검사기 및 모바일 NLP 앱에 가장 적합합니다.
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 와 Distill Qwen 7B 중에서 선택해야 합니까?
이 비교에서는 성능, 하드웨어, 사용 사례 및 배포 용이성 등 필요한 모든 것을 분석하여 챗봇, 수학 도구 또는 RAG 파이프라인에 적합한 모델을 선택할 수 있도록 도와드립니다. 제품을 확장하거나 에지에 최적화하든 DeepSeek이 도와드립니다.
Deepseek R1 7B VS 8B: 기본 소개
| 카테고리 | DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | DeepSeek R1 Distill Qwen 7B |
|---|---|---|
| 기본 정보 | 8.19b | 7.62b |
| 오픈 | 오픈 | |
| 트랜스포머 | 트랜스포머 | |
| 언어 지원 | 119개 언어 및 방언 지원 | 29개 이상의 언어 다국어 지원 |
| 멀티모달 | 텍스트 -> 텍스트 | 텍스트 -> 텍스트 |
| 훈련 | DeepSeek-R1-0528의 chain-of-thought를 증류하여 Qwen3 8B Base를 사후 훈련 | DeepSeek-R1이 생성한 추론 데이터 사용 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B: Chain-of-Thought 증류 - 추론 프로세스를 직접 증류합니다.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B: 추론 데이터 미세 조정 - 생성된 추론 데이터를 사용하여 훈련합니다.
Deepseek R1 7B VS 8B: 벤치마크
| **모델 ** | AIME 2024 pass@1 | AIME 2024 cons@64 | MATH-500 pass@1 | GPQA Diamond pass@1 | LiveCodeBench pass@1 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | 86.0 | 76.3 | 61.5 | 61.1 | 60.5 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | 55.5 | 83.3 | 92.8 | 49.1 | 37.6 |
| Gemini-2.5-Flash-Thinking-0520 | 82.3 | 72.0 | 64.2 | 82.8 | 62.3 |
| o3-mini (medium) | 79.6 | 76.7 | 53.3 | 76.8 | 65.9 |
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 는 일반 추론, 코드 생성 및 복잡한 지식 작업에서 탁월하여 **광범위한 상업용 애플리케이션 ** 에 이상적입니다. AIME 2024에서 오픈소스 모델 중 SOTA 성능을 달성하여 Qwen3 8B보다 +10.0% 향상 되었으며 Qwen3-235B-thinking 성능과 일치합니다.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B 는 수학적 정확도와 긴 컨텍스트 일관성에서 우수하여 학술 또는 수학 중심 시나리오 에 적합하지만 코딩 및 일반 QA에서는 뒤쳐집니다.
Deepseek R1 7B VS 8B: 하드웨어 요구 사항
| 모델 | VRAM (전체) | VRAM (양자화) | 최소 GPU (양자화) | 최적 사용 사례 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B | ~24GB | ~8–12GB | RTX 4060 Ti 16GB | 추론, 코드, QA, 긴 컨텍스트 사용 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | ~18GB | ~4.5GB | RTX 3060 12GB | 수학 위주 작업, 경량 NLP |
Deepseek R1 7B VS 8B: 애플리케이션
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B
- 복잡한 다단계 고객 문의를 처리하는 엔터프라이즈 챗봇 에 이상적입니다.
- IDE 내 코드 어시스턴트(예: 코드 완성, 디버깅, 설명)에 적합합니다.
- 긴 컨텍스트 생성을 지원하는 RAG 파이프라인(약 132k 토큰 지원)에서 강력합니다.
- 요약, 개념 설명 및 이론 생성을 위한 학술 연구 도구 에 유용합니다.
- AI 생산성 앱(예: AI 작성, 작업 계획, 문서 간 종합)에 사용됩니다.
DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
- 문제를 단계별로 풀고 설명하는 온라인 수학 튜터 에 적합합니다.
- 학술 개념을 간단하고 명확하게 설명하는 학생 Q&A 봇 에 훌륭합니다.
- 이메일 요약기 또는 문법 검사기와 같은 온디바이스 NLP 도구 에 효율적입니다.
- 의료 기록 보조 도구(예: 환자 데이터 요약 또는 음성을 텍스트로 변환)에 유용합니다.
- 에지 디바이스 또는 경량 클라우드 VM과 같은 리소스 제한 환경 에서 잘 실행됩니다.
Novita AI에서 DeepSeek R1 8B 및 7B 에 액세스하는 방법
1.Playground 사용 (코딩 불필요)
- 즉시 액세스: 가입하고 무료 크레딧을 받아 몇 초 만에 DeepSeek R1 0528 및 기타 최고 모델을 실험해 보세요.
- 대화형 UI: 프롬프트, chain-of-thought 추론을 테스트하고 실시간으로 결과를 시각화합니다.
- 모델 비교: Qwen 3, Llama 4, DeepSeek 등을 손쉽게 전환하여 필요에 맞는 완벽한 모델을 찾으세요.
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 데모 지금 살펴보기
2.API를 통한 통합 (개발자용)
Novita AI의 통합 REST API를 사용하여 DeepSeek R1 0528을 애플리케이션, 워크플로 또는 챗봇에 원활하게 연결하세요. 모델 가중치나 인프라를 관리할 필요가 없습니다. Novita AI는 다국어 SDK(Python, Node.js, cURL 등)와 고급 매개변수 제어를 제공합니다.
직접 API 통합 (Python 예제)
시작하려면 아래 코드 조각을 사용하세요:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_Ntg-O34ZOS-q5bNnkb3IcixmWnmxEQBxwKWMW3es3CD7KG4PEhFE1yRTRMGS3s8zZ52hrMdz14MmI4oalaDJTw==",
)
model = "deepseek/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
주요 기능:
- 통합 엔드포인트:
/v3/openai는 OpenAI의 Chat Completions API 형식을 지원합니다. - 유연한 제어: temperature, top-p, 패널티 등을 조정하여 맞춤 결과를 얻을 수 있습니다.
- 스트리밍 및 배치: 원하는 응답 모드를 선택할 수 있습니다.
OpenAI Agents SDK를 사용한 멀티 에이전트 워크플로
Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합하여 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요:
- 플러그 앤 플레이: 모든 OpenAI Agents 워크플로에서 Novita AI의 LLM을 사용하세요.
- 핸드오프, 라우팅 및 도구 사용 지원: 위임, 분류 또는 함수 실행이 가능한 에이전트를 설계하며, 모두 Novita AI의 모델로 구동됩니다.
- Python 통합: SDK를 Novita의 엔드포인트(
https://api.novita.ai/v3/openai)로 지정하고 API 키를 사용하기만 하면 됩니다.
3.타사 플랫폼에서 API 연결
- Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인 또는 Transformers 라이브러리에서 DeepSeek R1 0528을 사용하세요.
- 에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify 및 Langflow와 같은 파트너 플랫폼을 공식 커넥터와 단계별 통합 가이드를 통해 Novita AI에 쉽게 연결하세요.
- OpenAI 호환 API: Cline 및 Cursor와 같은 OpenAI API 표준용으로 설계된 도구와 번거로움 없는 마이그레이션 및 통합을 제공합니다.
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B와 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B는 두 가지 뚜렷한 증류 접근 방식을 나타냅니다. 광범위한 언어 지원(119개 언어)이 필요한 다용도 엔터프라이즈 애플리케이션에는 8B를, 리소스 제약이 있는 수학 중심 작업에는 7B를 선택하세요.
자주 묻는 질문
DeepSeek R1 8B와 7B 중 어떤 모델을 선택해야 하나요?
일반 목적 애플리케이션 및 코드 생성에는 DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B를 선택하세요. 수학 작업 또는 하드웨어 제한 환경에는 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B를 선택하세요.
DeepSeek R1 8B와 7B의 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B: ~24GB VRAM (양자화 시 8-12GB). DeepSeek R1 Distill Qwen 7B: ~18GB VRAM (양자화 시 4.5GB).
DeepSeek R1 8B와 7B는 벤치마크에서 어떤 성능을 보이나요?
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B: AIME 2024 86.0%, LiveCodeBench 60.5%. DeepSeek R1 Distill Qwen 7B: MATH-500 92.8%, LiveCodeBench 37.6%.
*Novita AI*는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
