주요 내용
DeepSeek R1: 671B 파라미터와 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 갖춘 DeepSeek R1은 수학, 코딩, 일반 지식 등 고급 추론 및 특화 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하지만 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
QWQ 32B: 32.5B 파라미터로 컴팩트하고 효율적인 QwQ-32B는 더 폭넓은 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 32K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며 고성능 트랜스포머 아키텍처(RoPE, SwiGLU, RMSNorm)를 특징으로 합니다. 더 빠른 출력, 낮은 하드웨어 요구 사항, 교육, 소프트웨어 개발, 연구를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
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이 글에서는 두 가지 주요 추론 모델인 DeepSeek R1과 QwQ-32B에 대한 실용적이고 유익하며 기술적인 비교를 제공합니다. 두 모델 모두 AI 추론 능력을 발전시키기 위해 설계되었지만, 아키텍처, 학습 방법, 하드웨어 요구 사항에서 크게 다릅니다. 특히 QwQ-32B는 DeepSeek의 오픈소스 주 직후 출시되어 DeepSeek의 혁신에서 영감을 받았을 가능성을 시사합니다. 이 글은 사용자가 자신의 특정 요구에 가장 적합한 모델을 결정하는 데 도움이 되도록 이러한 차이점을 탐구합니다.
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 (활성화 시 37B/토큰)
- 토크나이저: 자기 성찰 태그가 포함된 향상된 토크나이저
- 지원 언어: 다국어, 문화 적응 지원
- 멀티모달: 텍스트 전용
- 컨텍스트 윈도우: 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) 기반
- 학습 데이터: V3 베이스 + RL 최적화 데이터
QWQ 32B
- 출시일: 2025년 3월 5일
- 모델 규모:
- 주요 특징:
- 모델 크기: 총 325억 개 파라미터, 비임베딩 파라미터 310억 개
- 지원 언어: 29개 이상 언어 지원으로 글로벌 접근성 및 활용 가능
- 멀티모달: 텍스트 전용
- 컨텍스트 윈도우: 최대 32,768 토큰 지원
- 아키텍처: QwQ-32B는 64개 레이어, 쿼리용 40개 어텐션 헤드, 키-값용 8개 헤드를 갖춘 트랜스포머 아키텍처 사용. RoPE (Rotary Positional Embeddings)와 함께 트랜스포머 기반으로 구축되었으며, SwiGLU 활성화 함수를 통합하고 RMSNorm을 사용하여 정규화하며, 어텐션 QKV 계산에 바이어스를 포함합니다.
QwQ-32B 는 효율성과 독립성을 위해 RL 전용 최적화에 중점을 둡니다.
DeepSeek R1 은 균형 잡힌 반복 프로세스에서 SFT와 RL을 모두 통합하지만 부분적인 SFT 의존성을 유지합니다.
속도 비교
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비용 비교
QWQ 32B는 출력 속도와 지연 시간에서 DeepSeek R1을 능가합니다. DeepSeek R1의 입력 및 출력 가격은 QWQ 32B보다 상당히 높습니다.
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벤치마크 비교
이제 각 모델의 기본 특성을 살펴보았으니, 다양한 벤치마크에서의 성능을 자세히 알아보겠습니다. 이 비교는 각 모델의 강점을 다양한 영역에서 설명하는 데 도움이 될 것입니다.
| 벤치마크 | DeepSeek-R1 (%) | QWQ 32B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (코딩) | 62 | 22 |
| GPQA Diamond | 71 | 59 |
| MATH-500 | 96 | 91 |
| MMLU-Pro | 84 | 76 |
이러한 결과는 DeepSeek R1의 기계 기반 반복 강화 학습 접근 방식이 정밀한 추론과 구조화된 문제 해결 능력이 필요한 특화된 기술 영역에서 더 강력한 역량을 개발하는 데 특히 효과적일 수 있음을 시사합니다.
더 많은 비교를 보고 싶다면 다음 글을 확인하세요:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: 언어 작업 vs 코드 및 수학
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: GRPO와 PPO의 독특한 아키텍처
- QwQ 32B: DeepSeek R1에 대항하는 컴팩트 AI
하드웨어 요구 사항
| **모델 ** | ** 파라미터 크기 ** | GPU 구성 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) with model sharding |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) or 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) with tensor parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) or 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) or 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) with tensor parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) or 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) or 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) with heavy parallelism |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (370억 활성 파라미터) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) or 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), InfiniBand를 갖춘 분산 GPU 클러스터 필요 |
| QwQ-32B (4비트 정밀도) | 32B | 1 x NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB VRAM), 4비트 양자화 호환 |
| 1 x NVIDIA RTX 6000 (48GB VRAM), 4비트 양자화 호환 | ||
| 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) or 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) |
애플리케이션 및 사용 사례
DeepSeek R1
- 수학: 기호 추론, 방정식 풀이, 최적화 작업을 포함한 고급 수학 문제 해결 가능, STEM 관련 애플리케이션에 적합.
- 코딩: 복잡한 코드 생성, 복잡한 논리 이해, 대규모 소프트웨어 프로젝트 디버깅에 탁월, 개발자와 엔지니어에게 유용한 도구.
- 일반 지식: 다양한 주제에 걸쳐 강력한 추론 능력 발휘, 다양한 지식 영역에 대한 깊은 이해와 정확한 종합이 필요한 작업에 이상적.
QWQ 32B
- 교육: 수학 및 프로그래밍 분야에서 단계별 설명과 사용자 진행 상황 및 요구에 따른 적응형 학습을 제공하는 고도로 개인화된 튜터링 제공.
- 소프트웨어 개발: 정확하고 효율적인 코드 스니펫 생성, 오류 디버깅, 코드 성능 최적화 및 개선을 위한 권장 사항 제공으로 개발자 지원.
- 연구: 고급 데이터 분석, 학술 문헌 요약, 복잡한 데이터셋에 대한 통찰력 제공으로 연구자 지원, 연구 작업을 위한 강력한 어시스턴트 역할.
Novita AI를 통한 접근성 및 배포
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하면서, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접속
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
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2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 탐색하고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어별 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 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)
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무료 크레딧이 소진되면 결제하여 계속 사용할 수 있습니다.
DeepSeek R1 과 QwQ-32B 는 모두 각자의 고유한 강점을 지닌 고급 추론 모델입니다.
- DeepSeek R1: 큰 파라미터 크기와 MoE (Mixture of Experts) 아키텍처로 매우 복잡한 추론 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 기능을 위해서는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
- QwQ-32B: 반면 QwQ-32B는 더 컴팩트하고 하드웨어 효율적인 솔루션을 제공하며, 덜 까다로운 하드웨어 설정에서도 접근 가능하면서 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
두 모델 중 선택은 궁극적으로 특정 애플리케이션 요구 사항, 사용 가능한 하드웨어 및 예산 고려 사항에 따라 달라집니다.
자주 묻는 질문
QwQ-32B의 차별점은 무엇인가요?
QwQ-32B는 지도 미세 조정 없이 강화 학습을 사용하여 수학 및 코딩과 같은 추론 작업에서 탁월한 성능을 달성하는 점에서 두드러집니다.
QwQ-32B와 Qwen2.5의 주요 차이점은 무엇인가요?
QwQ-32B는 Qwen2.5를 기반으로 구축되었으며, 기존의 지도 미세 조정 접근 방식을 사용하지 않고 특별히 추론 작업을 위한 강화 학습 최적화를 추가했습니다.
API를 통해 QWQ 32B에 접근하려면 어떻게 해야 하나요?
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