DeepSeek R1 vs OpenAI o1: GRPO와 PPO의 뚜렷한 아키텍처

주요 하이라이트

아키텍처 차이점
DeepSeek R1: MoE(Mixture-of-Experts)와 GRPO를 사용하며, 투명한 사고 사슬 추론을 제공하고 오픈소스입니다.
OpenAI o1: PPO와 함께 트랜스포머를 사용할 가능성이 높으며, 불투명한 추론 과정을 가지고 있고 폐쇄형 소스입니다.

비용 비교
DeepSeek R1: Novita AI에서 입력 $4/백만 토큰, 출력 $4/백만 토큰으로 훨씬 저렴합니다.
OpenAI o1: 비싸며, 입력 $15/백만 토큰, 출력 $60/백만 토큰입니다.

성능 및 사용 사례
DeepSeek R1: 수학, 코딩, 특화 도메인 분석(예: 의료, 금융)과 같은 추론 중심 작업에 탁월합니다.
OpenAI o1: 창의적 콘텐츠, 다국어 애플리케이션, 광범위한 추론 등 일반 목적 작업에 강점을 보입니다.

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대규모 언어 모델(LLM) 분야는 빠르게 발전하며 새로운 모델이 끊임없이 기준을 재정의하고 있습니다. DeepSeek의 R1 모델은 특히 추론 작업에서 강력한 경쟁자로 부상하여 OpenAI의 o1 시리즈에 도전하고 있습니다. 이 글에서는 두 모델의 기능, 성능, 비용, 하드웨어 요구 사항 및 사용 사례를 중심으로 실용적이고 기술적인 비교를 제공합니다.

모델 기본 소개

비교를 시작하기 위해 먼저 각 모델의 기본 특성을 이해해 보겠습니다.

DeepSeek R1

• 출시일: 2025년 1월 21일
• 모델 규모:
  • deepseek/deepseek-r1
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
• 주요 특징:
  • 모델 크기: 671B 파라미터 (토큰당 37B 활성)
  • 토크나이저: 자기 반성 태그가 포함된 개선된 토크나이저
  • 지원 언어: 문화적 적응을 갖춘 다국어
  • 멀티모달: 텍스트 전용
  • 컨텍스트 윈도우: 128K 토큰
  • 저장 형식: Q8/Q5 양자화 지원
  • 아키텍처: Mixture of Experts (MoE) + 강화 학습 강화 훈련 파이프라인
  • 훈련 방법: V3 베이스에 RL 파이프라인 적용 (SFT → RL → SFT → RL)
  • 훈련 데이터: V3 베이스 + RL 최적화 데이터

OpenAI o1

• 출시일: 2024년 12월 5일
• 주요 특징:
  • **모델 크기 **: 2000억 파라미터
  • 토크나이저: Tiktoken (BPE 기반), GPT-4o와 공유, 대규모 컨텍스트 지원
  • 지원 언어: 영어 및 주요 언어(중국어, 독일어 등)에 강함
  • 멀티모달: 텍스트 전용
  • 컨텍스트 윈도우: 128K 토큰
  • 아키텍처: Mixture of Experts (MoE) + 강화 학습 강화 훈련 파이프라인
  • 훈련 방법: RLHF 최적화 추론, 반복적 CoT 개선, 안전 정렬 출력
  • 훈련 데이터: 공개 데이터(웹, 과학), 독점 파트너십, 맞춤 데이터셋; 품질/안전에 따라 필터링

모델의 주요 차이점

OpenAI의 강화 학습 접근 방식:

• 주로 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘 기반
• GPT-4와 같은 모델에 적용된 개선된 PPO-Clip 변형
• RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 프레임워크와 통합

DeepSeek-R1의 알고리즘 혁신:

• 독자적인 GRPO(Grouped Relative Policy Optimization) 알고리즘 사용

• 핵심 혁신:

  • 그룹화된 대조 학습(Grouped Contrastive Learning): 정책 최적화를 여러 하위 작업 그룹으로 분해
  • **다중 목표 동적 가중치 **: 8개의 독립 보상 신호 의 시너지 최적화 지원
  • **하이브리드 오프라인-온라인 훈련 : 데이터 활용 효율성을 ** 약 40% 향상

속도 비교

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속도 비교

출처: artificialanalysis

비용 비교

출처: artificialanalysis

전반적으로 OpenAI o1은 지연 시간과 출력 속도에서 더 나은 성능을 보이는 반면, DeepSeek-R1 모델은 가격 측면에서 장점이 있습니다.

벤치마크 비교

이제 각 모델의 기본 특성을 확인했으니 다양한 벤치마크에서의 성능을 자세히 살펴보겠습니다. 이 비교를 통해 각 모델이 어떤 영역에서 강점을 보이는지 확인할 수 있습니다.

벤치마크	DeepSeek-R1 (%)	OpenAI-o1 (%)
Codeforces	96.3	96.6
GPQA Diamond	71.5	75.7
MATH-500	97.3	96.4
MMLU	90.8	91.8

이 데이터는 DeepSeek-R1과 OpenAI-o1이 모두 고성능 모델이지만, 각각 다른 영역에서 탁월함을 보여줍니다.

• OpenAI-o1은 **일반 목적 작업 (GPQA Diamond)과 ** 다중 작업 언어 이해(MMLU)에서 약간 더 나은 성능을 보입니다.
• DeepSeek-R1은 **수학 문제 해결 (MATH-500)과 같은 ** 특화 추론 작업에서 더 뛰어납니다.
• 프로그래밍 챌린지(Codeforces)에서의 성능은 거의 동일하여, 문제 해결 및 알고리즘 추론에서 두 모델 모두 강력합니다.

더 많은 비교를 원하시면 다음 글을 확인해 보세요.

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Language Tasks vs Code & Math
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.

애플리케이션 및 사용 사례

• DeepSeek R1:
  고급 추론이 필요한 작업에 최적화:
  • 복잡한 문제 진단
  • 다단계 시나리오 분석
  • 수학 문제 해결
  • 코딩 작업
  • 의료, 금융, 법률 서비스 등 특화 분야
• OpenAI o1:
  더 넓은 일반 목적 애플리케이션을 위해 설계:
  • 창의적 콘텐츠 생성
  • 다국어 작업
  • 다양한 맥락에서의 복합 추론

Novita AI를 통한 접근성 및 배포

Novita AI는 AI 클라우드 플랫폼으로, 개발자가 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드도 제공합니다.

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근

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 복사하세요.

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

설치 후, 개발 환경에 필요한 라이브러리를 임포트하세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 chat completions 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 # 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=&#91;
        {
            "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&#91;0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)
  
  

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무료 크레딧이 소진되면 유료로 계속 사용할 수 있습니다.

DeepSeek R1과 OpenAI o1은 AI 환경에서 서로 다른 우선순위에 부응합니다. DeepSeek R1은 오픈소스 접근성, 비용 효율성 및 특화된 추론 능력을 강조하여 도메인별 작업에 이상적입니다. 반면 OpenAI o1은 강력한 다국어 지원을 갖춘 다목적 범용 모델로 탁월합니다. 선택은 특정 사용 사례(투명성과 경제성을 중시할지, 아니면 더 넓은 적응성을 중시할지)에 따라 달라집니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek R1이 OpenAI o1보다 더 나은가요?

필요에 따라 다릅니다. DeepSeek R1은 낮은 비용으로 추론 작업에 탁월한 반면, OpenAI o1은 더 넓은 기능을 제공합니다.

DeepSeek R1에 가장 적합한 작업은 무엇인가요?

수학 문제 해결, 코딩, 산업별 애플리케이션과 같은 추론 집약적 작업입니다.

두 모델은 어떻게 훈련되나요?

DeepSeek R1은 OpenAI의 o1 모델보다 훨씬 저렴합니다.

Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라 걱정 없이 무료로 시작하고 AI 비전을 현실로 만드세요.

추천 읽을거리

• DeepSeek V3: Advancing Open-Source Code Models, Now Available on Novita AI
• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Language Tasks vs Code & Math
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.