주요 포인트
아키텍처 차별점: DeepSeek R1의 Mixture-of-Experts(MoE) 설계는 논리 중심 작업에서 성능을 최적화하는 반면, Claude 3.5의 독점 아키텍처는 다재다능함과 다국어 기능을 우선시합니다.
작업 특화성: DeepSeek R1은 프로그래밍(Codeforces 96.3%) 및 수학(AIME 79.8%)에서 뛰어난 반면, Claude 3.5는 다국어 이해, 시각적 추론, 더 폭넓은 대화 맥락에서 강점을 보입니다.
비용 효율성 vs 속도: DeepSeek R1은 더 경제적이고 오픈소스이므로 커스터마이징이 필요한 개발자에게 이상적입니다. Claude 3.5는 더 빠른 출력을 제공하지만 비용이 더 높습니다. 그리고 Novita AI는 3배 처리량과 한정 기간 60% 할인을 제공하는 Turbo 버전을 출시했습니다!
Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 DeepSeek의 R1은 빠르게 진화하는 인공지능 분야에서 주요 플레이어로 부상했습니다. 각각 다른 시기에 출시된 두 모델은 고급 기능을 보여주며 고유한 특징과 성능 속성으로 큰 주목을 받고 있습니다.
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: 기본 소개
| **특징 ** | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| 출시일 | 2025년 1월 20일 | 2024년 10월 22일 |
| 모델 크기 | 6710억 파라미터(전체), 토큰당 370억 활성화 | 약 1000억 파라미터 |
| 지원 언어 | 주로 중국어와 영어 | 다국어 |
| 모델 아키텍처 | Mixture-of-Experts(MoE), 최소한의 지도 미세 조정으로 대규모 강화 학습을 통해 훈련 | 독점 |
| 컨텍스트 창 | 128k 토큰 | 200k 토큰 |
| 양자화 정밀도 | BF16, F8_E4M3, F32 (Hugging Face 기준) | 출처에 명시되지 않음 |
| 오픈소스 | 예 | 아니요 |
| 개발사 | DeepSeek | Anthropic |
| 멀티모달 기능 | 텍스트 전용 | 차트 및 그래프 해석 지원 |
Deepseek R1
- DeepSeek R1은 고급 추론 및 프로그래밍 지원이 필요한 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. MoE 아키텍처를 활용하여 각 토큰에 대해 방대한 파라미터 중 일부만 활성화하여 계산 효율성을 최적화합니다. 최소한의 지도 미세 조정(SFT)으로 대규모 강화 학습(RL)을 통해 훈련된 DeepSeek R1은 논리 및 문제 해결 능력에 중점을 둡니다.
Claude 3.5 Sonnet
- Claude 3.5 Sonnet은 Anthropic의 가장 진보된 모델로, 뛰어난 성능과 향상된 속도를 결합합니다. 큰 컨텍스트 창을 특징으로 하며 미묘하고 복잡한 지시를 이해하는 데 탁월합니다. Claude 3.5 모델 제품군의 일부로서 코딩 및 도구 활용과 같은 영역에서 이전 모델에 비해 상당한 개선을 제공합니다.
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DeepSeek R1 vs Claude 3.5: 벤치마크
| **벤치마크 ** | ** 설명 ** | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| Codeforces (백분위) | 프로그래밍 문제 해결 백분위 | 96.3% | 20.3% |
| Codeforces (평점) | 프로그래밍 대회 평점 | 2029 | 717 |
| SWE Verified (해결) | 소프트웨어 공학 문제 해결 | 49.2% | 50.8% |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 사고 사슬 추론을 통한 코딩 성공률 | 65.9% | 33.8% |
| AIME 2024 (Pass@1) | 고급 수학 문제 해결 | 79.8% | 16.0% |
| MMLU-Pro (EM) | 전문 수준 작업 정확도 | 84.0% | 78.0% |
| GPQA-Diamond (Pass@1) | 일반 목적 질문 응답 | 71.5% | 65.0% |
| AlpacaEval2.0 (LC-winrate) | 언어 이해 및 대화 작업 | 87.6% | 52.0% |
| ArenaHard (GPT-4-1106) | GPT-4 대비 어려운 추론 작업 | 92.3% | 85.2% |
| 디버깅 정확도 | 코드 버그 식별 및 수정 | 90% | 75% |
Deepseek R1
DeepSeek R1은 프로그래밍, 디버깅 및 고급 수학적 추론에서 뛰어나므로 기술적이고 논리 중심적인 작업에 이상적입니다. Codeforces, AIME 및 디버깅 정확도와 같은 벤치마크에서의 강력한 성능은 이러한 분야에서의 능력을 강조합니다.
Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet은 프로그래밍과 수학에서는 약하지만 언어 이해 및 일반 지식 작업에서 좋은 성능을 보여 다국어 및 대화형 애플리케이션에 더 적합합니다.
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: 속도와 비용
Deepseek R1과 Claude 3.5의 속도 비교
Deepseek R1과 Claude 3.5의 비용 비교
위 데이터는 artificial analysis에서 가져왔습니다.
Claude는 더 빠른 출력 속도와 낮은 지연 시간 등 우수한 성능 지표를 제공하지만 상당히 높은 가격입니다. DeepSeek R1은 더 경제적이지만 응답 및 생성 속도가 느립니다. 둘 중 선택은 특정 사용 사례에서 속도와 응답성 또는 비용 효율성 중 무엇을 더 우선시하느냐에 따라 달라집니다.
하지만 Novita AI는 3배 처리량과 한정 기간 60% 할인을 제공하는 Turbo 버전을 출시했습니다!
DeepSeek R1 vs Claude 3.5: 작업 비교
작업 1: 논리적 추론
프롬프트: “방에 들어가면 침대가 있습니다. 침대 위에는 개 두 마리, 고양이 네 마리, 기린 한 마리, 소 다섯 마리, 오리 한 마리가 있습니다. 또한 의자 세 개와 탁자가 하나 있습니다. 바닥에 있는 다리는 총 몇 개입니까?”
Deepseek R1 결과
Claude 3.5 결과
평가:
- 추론 깊이: DeepSeek R1은 문제의 모든 측면을 고려하여 더 깊고 철저한 추론 과정을 보여줍니다.
- 정확도: DeepSeek R1은 최종적으로 정답(22)에 도달하는 반면, Claude 3.5는 20이라고 잘못 결론내립니다.
- 자체 검증 능력: DeepSeek R1은 지속적으로 추론을 검토하고 확인하는 반면, Claude 3.5에는 이러한 자체 검증 메커니즘이 부족합니다.
- 모호성 처리: DeepSeek R1은 문제의 모호함(예: 침대에 다리가 있는지 여부)을 처리할 수 있는 반면, Claude 3.5는 설명 없이 단순한 가정을 합니다.
- 사고의 투명성: DeepSeek R1의 사고 과정은 더 투명하여 사람들이 추론 경로를 이해할 수 있게 합니다.
작업 2: 과학적 추론
프롬프트: “강력한 레이저와 완벽하게 반사하는 거울이 있습니다. 반사된 빔이 결코 당신에게 돌아오지 않도록 레이저를 거울에 어떻게 조준할 수 있을까요?”
Deepseek R1 결과
Claude 3.5 결과
평가:
- DeepSeek R1은 훨씬 더 강력한 과학적 추론을 보여줍니다:
- 물리적 정확성: DeepSeek R1의 답변은 물리적으로 정확하며 확립된 광학 원리를 따르는 반면, Claude 3.5의 답변에는 근본적인 오해가 포함되어 있습니다.
- 논리적 일관성: DeepSeek R1은 설명 전체에서 논리적 일관성을 유지하는 반면, Claude 3.5의 응답에는 내부 모순이 있습니다.
- 문제 해결: DeepSeek R1은 유효한 솔루션 범위를 제공하여 문제를 올바르게 해결하는 반면, Claude 3.5는 불가능한 솔루션을 제안합니다.
- 과학적 소양: DeepSeek R1은 반사의 법칙을 적절히 이해하고 있는 반면, Claude 3.5는 기본적인 광학 개념을 혼동하는 것으로 보입니다.
작업 3: 문제 해결 능력
프롬프트: “스도쿠 퍼즐을 풀 수 있는 프로그램을 작성하세요”
Deepseek R1 결과
def find_empty(grid):
for row in range(9):
for col in range(9):
if grid[row][col] == 0:
return (row, col) # Return empty cell position
return None # No empty cells left
def is_valid(grid, num, pos):
row, col = pos
# Check row
for i in range(9):
if grid[row][i] == num and i != col:
return False
# Check column
for i in range(9):
if grid[i][col] == num and i != row:
return False
# Check 3x3 subgrid
start_row = (row // 3) * 3
start_col = (col // 3) * 3
for i in range(start_row, start_row + 3):
for j in range(start_col, start_col + 3):
if grid[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(grid):
empty = find_empty(grid)
if not empty:
return True # Puzzle solved
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if is_valid(grid, num, (row, col)):
grid[row][col] = num # Place number
if solve(grid):
return True # Continue solving
grid[row][col] = 0 # Backtrack if invalid
return False # Trigger backtracking
def print_grid(grid):
for row in grid:
print(row)
# Example Sudoku puzzle (0 represents empty cells)
grid = [
[5,3,0,0,7,0,0,0,0],
[6,0,0,1,9,5,0,0,0],
[0,9,8,0,0,0,0,6,0],
[8,0,0,0,6,0,0,0,3],
[4,0,0,8,0,3,0,0,1],
[7,0,0,0,2,0,0,0,6],
[0,6,0,0,0,0,2,8,0],
[0,0,0,4,1,9,0,0,5],
[0,0,0,0,8,0,0,7,9]
]
if solve(grid):
print("Solved Sudoku:")
print_grid(grid)
else:
print("No solution exists")
Claude 3.5 결과
def print_board(board):
for i in range(9):
if i % 3 == 0 and i != 0:
print("- - - - - - - - - - - -")
for j in range(9):
if j % 3 == 0 and j != 0:
print("|", end=" ")
if j == 8:
print(board[i][j])
else:
print(str(board[i][j]) + " ", end="")
def find_empty(board):
for i in range(9):
for j in range(9):
if board[i][j] == 0:
return (i, j)
return None
def valid(board, num, pos):
# Check row
for j in range(9):
if board[pos[0]][j] == num and pos[1] != j:
return False
# Check column
for i in range(9):
if board[i][pos[1]] == num and pos[0] != i:
return False
# Check box
box_x = pos[1] // 3
box_y = pos[0] // 3
for i in range(box_y * 3, box_y * 3 + 3):
for j in range(box_x * 3, box_x * 3 + 3):
if board[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(board):
empty = find_empty(board)
if not empty:
return True
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if valid(board, num, (row, col)):
board[row][col] = num
if solve(board):
return True
board[row][col] = 0
return False
# Example puzzle (0 represents empty cells)
board = [
[5, 3, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0],
[6, 0, 0, 1, 9, 5, 0, 0, 0],
[0, 9, 8, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
[8, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 3],
[4, 0, 0, 8, 0, 3, 0, 0, 1],
[7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6],
[0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 8, 0],
[0, 0, 0, 4, 1, 9, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9]
]
print("Original Sudoku:")
print_board(board)
print("\
Solving...\
")
if solve(board):
print("Solved Sudoku:")
print_board(board)
else:
print("No solution exists")
평가:
- 알고리즘 구현: 둘 다 스도쿠 해결 알고리즘을 올바르게 구현하여 동등합니다.
- 코드 가독성: Claude 3.5가 생성한 코드가 특히 더 사용자 친화적인 출력 기능으로 인해 약간 더 좋습니다.
- 사용자 경험: Claude 3.5는 처리 단계에 대한 피드백을 포함하여 더 완전한 사용자 경험을 제공합니다.
- 코드 스타일: 둘 다 좋고 일관된 파이썬 코딩 스타일을 유지합니다.
- 실용성: Claude 3.5가 생성한 코드는 더 명확한 출력 형식 덕분에 실제 사용에서 약간 우위를 가질 수 있습니다.
API를 통해 DeepSeek R1에 액세스하는 방법
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하면서, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
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)
DeepSeek R1과 Claude 3.5 Sonnet은 각각 고유한 강점을 가지고 있습니다. DeepSeek R1은 수학, 코딩 및 논리적 문제 해결에 탁월하며 오픈소스 모델로서 비용 효율성과 커스터마이징을 제공하므로 개발자, 연구자 또는 예산이 제한된 조직에 이상적입니다.
Claude 3.5 Sonnet은 다국어 작업, 코드 생성, 시각적 추론 및 대규모 컨텍스트 창 처리에서 빛을 발합니다. API를 통한 원활한 통합으로 연구, 콘텐츠 제작 및 고급 챗봇에 다재다능하게 사용할 수 있습니다.
선택은 비용, 도메인 전문성 또는 사용 편의성과 같은 작업 요구 사항과 사용자 우선순위에 따라 달라집니다.
자주 묻는 질문
어느 모델이 더 비용 효율적인가요?
DeepSeek R1은 특히 입력 및 출력 토큰에서 Claude 3.5 Sonnet보다 훨씬 저렴합니다. 한편 Novita AI는 DeepSeek R1의 최적화 버전인 DeepSeek R1 Turbo를 제공하며 **3배 처리량 , 함수 호출 완전 지원 및 ** 한정 기간 60% 할인을 제공합니다!
각 모델의 컨텍스트 창 크기는 얼마인가요?
DeepSeek R1은 128k 토큰의 컨텍스트 창을 가지고 있으며, Claude 3.5 Sonnet은 더 큰 200k 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다.
DeepSeek R1은 오픈소스인가요?
예, DeepSeek R1은 완전히 오픈소스이므로 로컬 호스팅 및 커스터마이징이 가능합니다.
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구. 인프라를 제거하고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
