주요 하이라이트
DeepSeek R1:
순수 추론 능력 에 초점을 맞춰 설계되었으며, 수학, 코딩, 일반 지식 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
RL(강화 학습)이 강화된 671B Mixture-of-Experts 아키텍처 를 특징으로 합니다.
상당한 연산 자원이 필요하지만, 경량화된 버전(8B–70B) 을 통해 더 접근성 높은 옵션을 제공합니다.
Gemma 3:
다재다능함, 효율성 및 멀티모달 을 우선시하며, 140개 이상의 언어와 시각 작업을 지원합니다.
단일 GPU 또는 TPU 에서 효율적으로 실행되므로 자원이 제한된 환경에 이상적입니다.
**콘텐츠 생성 **, ** 다국어 작업 , ** 온디바이스 애플리케이션에서 더 작은 모델(1B–4B)로 뛰어난 성능을 발휘합니다.
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대규모 언어 모델(LLM)의 환경은 놀라운 속도로 진화하고 있으며, 새로운 버전이 나올 때마다 인공지능의 가능성을 재정의하고 있습니다. 최근의 발전 중에는 Google의 Gemma 3(오픈 모델 제품군의 최신 모델)와 DeepSeek AI의 R1(추론 능력에 특화된 모델)이 있습니다. 이 글에서는 두 선도 모델의 아키텍처, 성능 및 다양한 애플리케이션에 대한 적합성을 상세히 비교 분석합니다.
모델 기본 소개
비교를 시작하기 위해 먼저 각 모델의 기본 특성을 이해해 보겠습니다.
DeepSeek R1
- 출시일: 2025년 1월 21일
- 모델 규모:
- 주요 특징:
- 모델 크기: 671B 파라미터 (토큰당 37B 활성화)
- 토크나이저: 자기 성찰 태그가 포함된 향상된 토크나이저
- 지원 언어: 문화 적응형 다국어
- 멀티모달: 텍스트 전용
- 컨텍스트 창: 128K 토큰
- 저장 형식: Q8/Q5 양자화 지원
- 아키텍처: Mixture of Experts (MoE) + RL 강화 학습 파이프라인
- 학습 방법: V3 베이스에 RL 파이프라인 (SFT → RL → SFT → RL) 적용
- 학습 데이터: V3 베이스 + RL 최적화 데이터
Gemma 3
- 출시일: 2025년 3월 12일
- 모델 규모:
- Gemma 1B (텍스트 전용, 32K 컨텍스트 창)
- Gemma 4B (멀티모달 - 시각, 128K 컨텍스트 창)
- Gemma 12B (멀티모달 - 시각, 128K 컨텍스트 창)
- Gemma 27B (멀티모달 - 시각, 128K 컨텍스트 창)
- 주요 특징:
- **지원 언어 **: 140개 이상의 언어 를 지원합니다.
- 사전 학습
- 새로운 토크나이저 (140개 이상의 언어용)
- 다음 데이터로 학습:
- **2T 토큰 ** (1B), **4T 토큰 ** (4B), **12T 토큰 ** (12B), 14T 토큰 (27B)
- Google TPU 와 JAX 프레임워크 사용
- 사후 학습
- 증류 (Distillation): 더 큰 instruct 모델로부터
- RLHF: 인간 선호도 정렬
- RLMF: 수학 추론 향상
- RLEF: 코딩 능력 향상
DeepSeek-R1 출시 이후 Gemma 3 를 포함한 많은 모델들이 정렬, 추론, 코딩 등 특정 능력을 강화하기 위해 강화 학습 (RL) 의 다양한 형태(RLHF, RLMF, RLEF 등)를 학습 과정에 통합하기 시작했습니다.
속도 비교
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속도 비교
Gemma 3 27B는 출력 속도와 지연 시간에서 DeepSeek R1을 능가합니다.
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벤치마크 비교
이제 각 모델의 기본 특성을 파악했으니, 다양한 벤치마크에서의 성능을 비교해 보겠습니다. 이 비교는 각 모델의 강점을 다양한 영역에서 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
| 벤치마크 | DeepSeek-R1 | Gemma 3 27B | Gemma 3 1B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (코딩) | 62 | 30 | 2 |
| GPQA Diamond | 71 | 42 | 19 |
| MATH-500 | 96 | 50 | - |
| MMLU-Pro | 84 | 68 | 14.7 |
즉, DeepSeek-R1 은 수학 및 코드 관련 벤치마크에서 두각을 나타내는 반면, Gemma 3 는 추론, 다국어 기능, 멀티모달에서 균형 잡힌 성능을 보여줍니다. 특히 Google의 내부 평가에 따르면 Gemma 3의 Elo 점수는 DeepSeek-R1에 근접 하며, 훨씬 낮은 연산 요구 사항을 유지합니다.
더 많은 비교를 보고 싶다면 다음 글들을 확인해 보세요:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: 언어 작업 대 코드 및 수학
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: GRPO와 PPO의 독특한 아키텍처
- QwQ 32B: DeepSeek R1에 대항하는 소형 AI
하드웨어 요구 사항
| **모델 ** | ** 파라미터 크기 ** | GPU 구성 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) + 모델 샤딩 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) 또는 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) + 텐서 병렬화 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) 또는 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) 또는 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) + 텐서 병렬화 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) 또는 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) 또는 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) + 높은 병렬화 |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (370억 활성 파라미터) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) 또는 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), InfiniBand가 있는 분산 GPU 클러스터 필요 |
| Gemma 3 27B | 27B | H100 GPU 1개만 필요 |
핵심 차이는 하드웨어 요구 사항에 있습니다. Gemma 3 는 효율성에 최적화되어 단일 GPU 또는 TPU에서 실행되며, 더 작은 모델(1B, 4B)은 제한된 리소스에 적합합니다. 반면 DeepSeek-R1 은 상당한 인프라를 필요로 하며, 최대 32개의 Nvidia H100 GPU를 요구합니다. 경량화된 버전(1.5B–70B)은 요구 사항을 낮추지만, 기본 R1 모델은 대규모 배포용으로 설계되었습니다.
애플리케이션 및 활용 사례
DeepSeek R1
- 수학: 기호 추론, 방정식 풀이, 최적화 작업 등 고급 수학 문제 해결에 적합하여 STEM 관련 애플리케이션에 잘 맞습니다.
- 코딩: 복잡한 코드 생성, 정교한 로직 이해, 대규모 소프트웨어 프로젝트 디버깅에 뛰어나 개발자와 엔지니어에게 유용한 도구입니다.
- 일반 지식: 다양한 주제에 걸쳐 강력한 추론 능력을 보여주며, 깊은 이해와 정확한 지식 종합이 필요한 작업에 이상적입니다.
Gemma 3
- 멀티모달 및 다국어 지원, 그리고 효율성 덕분에 광범위한 애플리케이션에 적합합니다:
- 콘텐츠 생성 및 커뮤니케이션: 다양한 텍스트 형식 생성, 챗봇 구동, 텍스트 요약, 이미지 정보 추출.
- 연구 및 교육: NLP 및 VLM 연구, 언어 학습 도구, 지식 탐색의 기반 제공.
- 온디바이스 애플리케이션: 소형 변형 모델은 모바일 및 웹 배포에 최적화됨.
- 전문 어시스턴트: 개인 코드 어시스턴트, 비즈니스 이메일 어시스턴트 등.
Novita AI를 통한 접근성 및 배포
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접속
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 (Model Library) 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 발급
API 인증을 위해 새 API 키를 제공합니다. “설정 (Settings)” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치가 완료되면 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키를 사용하여 API를 초기화하면 Novita AI LLM과 상호작용할 수 있습니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 예제입니다.
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 # 또는 False
max_tokens = 2048
system_content = """도움이 되는 어시스턴트가 되어 주세요."""
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": "안녕하세요!",
}
],
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)
등록 시 Novita AI가 $0.5 크레딧 을 제공하여 시작할 수 있습니다!
무료 크레딧을 모두 사용한 후에는 결제하여 계속 사용할 수 있습니다.
Gemma 3 와 DeepSeek R1 은 고급 AI 개발에 대해 서로 다른 접근 방식을 취합니다:
- Gemma 3 는 다재다능함, 효율성, 멀티모달에 중점을 두어 다양한 애플리케이션과 리소스가 제한된 환경에서 뛰어납니다. 단일 GPU 또는 TPU에서 실행할 수 있는 능력과 강력한 벤치마크 성능을 결합하여 개발자와 연구자에게 높은 접근성을 제공합니다.
- DeepSeek R1 은 특히 수학 및 코딩과 같은 기술 영역에서 순수 추론 능력을 우선시하며, 더 큰 파라미터 수와 Mixture-of-Experts 아키텍처를 활용합니다. 기본 모델은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 경량화된 버전은 강력한 추론이 필요한 작업에 더 실용적인 옵션을 제공합니다.
두 모델 중 선택은 애플리케이션 요구 사항, 컴퓨팅 리소스, 그리고 다재다능함과 전문적 전문성 사이의 원하는 균형에 따라 달라집니다.
자주 묻는 질문
Gemma 3의 컨텍스트 창 크기는 어떻게 되나요?
4B, 12B, 27B 모델은 128K 컨텍스트 창을 가지며, 1B 모델은 32K 컨텍스트 창을 가집니다.
Gemma 3의 주요 강점은 무엇인가요?
다재다능함, 효율성, 멀티모달, 다양한 작업에서의 강력한 성능, 단일 GPU 또는 TPU에서 실행 가능.
API를 통해 DeepSeek R1에 어떻게 접근하나요?
Novita AI에서 저렴하고 안정적인 DeepSeek R1 API를 제공합니다.
Novita AI 는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
