2025년 8월 DeepSeek가 V3.1을 발표했을 때, 많은 이들은 새로운 세대를 기대했습니다. 즉, "왜 R2가 아닌가?"라는 질문이 나왔습니다. 그 답은 순수 추론 엔진에서 유연하고 에이전트에 최적화된 LLM으로의 전략적 전환에 있습니다. DeepSeek R1은 강화 학습으로 구동되는 최첨단 추론 모델이었지만, V3.1은 빠른 상호작용, 심층 추론, 그리고 도구 사용을 결합한 다른 진화를 나타냅니다.
이 글에서는 DeepSeek V3.1과 R1의 주요 차이점을 단순한 벤치마크나 아키텍처 수준이 아니라, DeepSeek이 하이브리드 추론, 실제 에이전트 사용 사례, 효율성으로 방향을 전환하는 이유를 살펴봅니다.
R1 대비 DeepSeek V3.1의 주요 개선점은 무엇인가요?
| 차원 | DeepSeek V3.1 | R1 |
|---|---|---|
| 모드 지원 | 하이브리드 사고 모드. 채팅 템플릿을 통한 전환 지원: • thinking은 사고 사슬 추론 활성화• response는 직접 응답 모드로 전환 |
추론 전용 모드. 주로 고정된 사고 사슬 추론 |
| 도구/에이전트 기능 | 더 강력한 에이전트 기술. • 사후 훈련으로 도구 사용 향상 • 구조화된 도구 호출 지원 • 특화된 코드/검색 에이전트 템플릿 제공 |
초기에는 지원 부족. R1-0528 업데이트 이후 JSON 출력 및 함수 호출 추가됨 |
| 추론 효율성 | 더 빠른 응답. • DeepThink 모드 ≈ R1 답변 품질 • 비사고 모드는 더 빠르며, 지연 시간이 중요한 애플리케이션에 적합 |
느리지만 안정적. • 주로 추론 모드, 정확도가 중요한 작업에 최적 |
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 출시 노트
DeepSeek R1 (2025년 1월)
- 최초의 RL 기반 추론 모델
- 성능 동등성: 수학/코딩/추론 벤치마크에서 OpenAI o1(GPT-4o 수준)과 동등한 성능
- 밀집 모델 SOTA: 6개의 경량화된 소형 모델(1.5B–70B)로 최첨단 결과 달성
- 혁신적 접근법: “사후 훈련에서 대규모 RL” 방법론 개척
DeepSeek R1-0528 (2025년 5월)
- 품질 및 사용성 향상을 위한 중간 업데이트
- 벤치마크 개선: 향상된 성능 지표
- 프론트엔드 업그레이드: 사용자 상호작용 경험 개선
- 환각 감소: 더 나은 사실적 일관성
- 새로운 API 기능: JSON 출력 및 함수 호출 지원
DeepSeek V3.1 (2025년 8월)
- 에이전트 시대로의 첫걸음
- 하이브리드 추론: 하나의 모델이 두 가지 모드(Think & Non-Think) 지원
- 더 빠른 사고: V3.1-Think가 R1-0528보다 더 빠르게 결과 도출
- 강화된 에이전트 기술: 도구 사용 및 다단계 작업을 위한 사후 훈련 개선
- 컨텍스트 지원: 모든 모드에서 128K 토큰 컨텍스트 유지
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 아키텍처
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 벤치마크
일반 벤치마크
검색 에이전트 벤치마크
코드 벤치마크
코드 에이전트 벤치마크
수학 벤치마크
V3.1-Thinking은 일반, 코딩, 수학 및 검색 작업 전반에서 R1-0528을 능가하거나 동등한 성능을 보입니다.
V3.1-Non-Thinking은 코드 에이전트 벤치마크에서 우위를 보이는 반면, R1-0528은 장문 인문학 추론에서 약간의 우위만 보입니다.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 속도
| 지표 | DeepSeek V3.1 (비사고) | DeepSeek R1-0528 | DeepSeek V3.1 (추론) |
|---|---|---|---|
| 출력 속도 (tokens/s, 높을수록 좋음) | 20 | 20 | 20 |
| 지연 시간 – 첫 응답 토큰까지의 시간 (초) | 2.9 | 102.3 | 103.9 |
| 종단 간 응답 시간 (500토큰) (초, 낮을수록 좋음) | 28.1 (25.2 입력 + 2.9 출력) | 127.1 (99.4 입력 + 24.9 출력 + 2.8 추정 사고) | 129.2 (101 입력 + 25.2 출력 + 3.0 추정 사고) |
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V3.1 하이브리드 사고 모드의 가치는 유연성에 있습니다:
- 비사고 모드: 가장 낮은 지연 시간(첫 토큰까지 2.9초, 전체 500토큰 응답까지 28.1초). 채팅이나 대화형 API 같은 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 최적입니다.
- 추론 모드: R1-0528과 유사한 성능으로 강력한 사고 사슬 정확도를 유지합니다. 복잡한 추론 작업에 가장 적합합니다.
- 전체 최적화: 원시 출력 속도의 향상이 아니라 긴 "사고 지연"을 우회하는 능력입니다. 이를 통해 V3.1은 작업에 따라 ** 빠른 상호작용 과 ** 심층 추론 사이에서 균형을 유지할 수 있습니다.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 시스템 요구 사항
| **모델 ** | ** 총 파라미터 ** | ** 활성화된 파라미터 ** | ** 컨텍스트 길이** |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3.1-Base | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-V3.1 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1-0528 | 671B | 37B | 128K |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K |
전체 671B MoE 모델은 전체 정밀도로 실행하려면 약 1~1.5TB의 GPU RAM이 필요합니다.
그리고 V3.1의 FP8 최적화를 활용하려면 FP8을 지원하는 GPU(NVIDIA H100, H200, Blackwell 시리즈)를 권장합니다.
Novita AI의 스팟 과금을 사용하면 H200 SXM을 시간당 $1.63 부터, H100 SXM을 $0.90 에 이용할 수 있습니다.
DeepSeek V3.1 VS DeepSeek R1: 애플리케이션
| **작업 유형 ** | ** 추천 모델 ** | ** 추천 모드** |
|---|---|---|
| API 도구 호출 | DeepSeek V3.1 | 비사고 모드 |
| 다중 턴 에이전트 실행 | DeepSeek V3.1 | 비사고 모드 |
| 수학/논리/프로그래밍 추론 | DeepSeek V3.1 또는 R1 | 사고 모드 |
| 빠른 사용자 상호작용 | DeepSeek V3.1 | 비사고 모드 |
| 긴 문서 읽기 및 요약 | DeepSeek V3.1 | 사고 모드 (128K 컨텍스트) |
요약하자면, R1 은 논리와 계산을 강조하는 작업에 가장 적합한 최첨단 추론 엔진이며, V3.1 은 일반 채팅과 정교한 도구 기반 애플리케이션 모두에 사용할 수 있는 더 다재다능하고 에이전트 지원이 가능한 모델입니다.
저렴하고 안정적인 API를 통해 DeepSeek V3.1과 R1에 액세스하는 방법은?
Novita AI는 DeepSeek 모델 을 광범위하게 통합하여 V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo, 그리고 Qwen 14B/32B 및 LLaMA 70B와 같은 여러 경량 증류 모델을 포함하며, 장문 컨텍스트 추론부터 비용 효율적인 추론까지 모두 다룹니다.
Novita를 차별화하는 점은 자체 최적화된 DeepSeek R1 Turbo 로, 최대 **3배 더 빠른 처리량 ** 과 한정된 기간 60% 할인 을 제공하여 성능과 경제성을 모두 원하는 개발자에게 이상적인 선택입니다.
| 지표 | DeepSeek V3.1 값 |
|---|---|
| 입력 가격 | $0.55 |
| 출력 가격 | $1.66 |
| 지연 시간 | 3.00초 |
| 처리량 | 48.28 tps |
| 가동 시간 | 🟩🟩🟩 |
1단계: 로그인하고 모델 라이브러리에 액세스
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 둘러보고 필요에 맞는 모델을 선택합니다.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API에 인증하려면 새 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.
설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"
client = OpenAI(
base_url=base_url,
api_key=api_key,
)
stream = True # or False
max_tokens = 1000
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
extra_body={
}
)
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 R1은 **추론 벤치마크 ** 로 남아 있습니다. RL 기반 사후 훈련을 개척했으며 수학 및 논리 작업에서 GPT-4o와 견줄 만한 성능을 보였습니다. 하지만 **느리고 , ** 융통성이 없으며, 에이전트를 위해 설계되지 않았습니다.
반면 DeepSeek V3.1은 실제 배포 시대 를 위해 설계되었습니다.
- 🔁 추론과 속도 사이를 전환 합니다.
- 🛠️ API, 에이전트, 도구를 기본적으로 호출 합니다.
- 🚀 더 빠르게 추론하고, 더 적게 지불하며, 더 스마트하게 통합 합니다.
DeepSeek는 R2라고 명명하는 대신 V3.1로 **새로운 방향을 신호 ** 하기로 선택했습니다. 즉, 더 똑똑할 뿐만 아니라 더 사용하기 쉬운 방향입니다.
개발자, 연구자 및 기업에게 V3.1은 실용적이고 유연하며 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 대안 이며, R1은 학술적 벤치마크로 남아 있습니다.
자주 묻는 질문
V3.1은 단순히 R1의 더 빠른 버전인가요?
정확히 그렇지는 않습니다. V3.1-Think는 추론 품질에서 R1과 일치하지만, 비사고 모드는 초저지연을 제공합니다.更重要的是, V3.1은 에이전트 작업과 구조화된 도구 사용을 지원하는 반면, R1은 기본적으로 지원하지 않습니다.
DeepSeek가 명명에서 "R2"를 건너뛴 이유는 무엇인가요?
V3.1은 단순한 새로운 추론 모델이 아니라 새로운 하이브리드 패러다임이기 때문입니다. 이 명명은 DeepSeek가 더 나은 논리뿐만 아니라 에이전트 시대에 대비하는 데 초점을 맞추고 있음을 나타냅니다.
DeepSeek V3.1을 쉽게 사용해볼 수 있는 방법은 무엇인가요?
Novita AI를 사용하여 무료 플레이그라운드에서 DeepSeek V3.1을 즉시 테스트할 수 있습니다. Novita는 다음을 제공합니다:
✅ DeepSeek V3.1, R1 및 Turbo 모델에 대한 완전한 지원
💸 H100 시간당 $0.90 부터, H200 시간당 $1.63 부터 (스팟 가격)
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라 걱정 없이 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
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