DeepSeek V3 vs R1: 단계별 학습 vs 반복적 SFT-RL 사이클

주요 요점

학습
DeepSeek V3: 사전 학습(14.8T 토큰) → 지도 미세 조정(SFT) → 강화 학습(RL)의 전통적인 파이프라인을 따릅니다.
DeepSeek R1: 콜드 스타트 미세 조정으로 시작하고 추론 최적화를 위해 여러 RL 단계를 통합하는 RL 중심 학습 접근 방식에 중점을 둡니다.

벤치마크 성능
DeepSeek V3: MMLU에서 87.4%, MATH-500에서 90.0%를 기록하며 벤치마크 전반에 걸쳐 강력한 일반 성능을 보여줍니다.
DeepSeek R1: Codeforces에서 96.3%, MATH-500에서 97.3%를 기록하며 추론 집약적 작업에서 뛰어나며, 도메인별 과제에서 V3를 능가합니다.

응용 분야
DeepSeek V3: 자연어 이해, 코딩 및 텍스트 생성에 적합한 다목적 범용 모델로, 교육, 콘텐츠 제작 및 비즈니스 자동화 분야에서 널리 사용됩니다.
DeepSeek R1: 논리적 추론 및 다단계 문제 해결과 같은 고급 추론 작업에 최적화되어 있으며, 의료, 금융, 법률 서비스 및 기타 업계별 사용 사례에 이상적입니다.

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AI 환경은 DeepSeek V3 및 R1 모델의 도입으로 혁명을 겪었습니다. 이 고급 언어 모델은 자연어 처리 및 추론 능력에서 중요한 이정표를 나타냅니다. 이 기사에서는 DeepSeek V3와 DeepSeek R1의 특징, 성능 및 실제 응용 프로그램을 자세히 비교합니다.

모델 기본 소개

비교를 시작하기 위해 먼저 각 모델의 기본 특성을 이해해 보겠습니다.

DeepSeek V3

• 출시일: 2024년 12월 27일
• 모델 규모:
  • deepseek/deepseek_v3
• 주요 특징:
  • 모델 크기: 671B 파라미터 (토큰당 37B 활성)
  • 토크나이저: SentencePiece 기반 다국어 토크나이저
  • 지원 언어: 중국어, 영어, 일본어 중심
  • 멀티모달: 텍스트 전용
  • 컨텍스트 창: 128K 토큰
  • 저장 형식: FP8/BF16 추론
  • 아키텍처: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
  • 학습 방법: 사전 학습 → 지도 미세 조정 (SFT) → 강화 학습 (RL)
  • 학습 데이터: 사전 학습용 14.8T 토큰

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 향상된 토크나이저
  • 지원 언어: 문화 적응이 포함된 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)을 적용
  • 학습 데이터: V3 베이스 + RL 최적화 데이터

출처

모델 비교

공통점:

• 두 모델 모두 동일한 모델 크기 (671B 파라미터, 토큰당 37B 활성 파라미터)를 가집니다.
• 두 모델 모두 MoE (Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다.
• 두 모델 모두 영어와 중국어에 뛰어난 다국어 모델입니다.

주요 차이점:

• 학습 방법: V3는 사전 학습, 지도 미세 조정 (SFT), 강화 학습 (RL)의 전통적인 파이프라인을 사용합니다. 반면 R1은 RL 중심 접근 방식에 초점을 맞추며, 콜드 스타트 미세 조정과 보상 메커니즘을 통합하여 추론 능력을 향상시킵니다.

속도 비교

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속도 비교

출처: artificialanalysis

비용 비교

출처: artificialanalysis

DeepSeek R1은 출력 속도에서 DeepSeek V3를 능가하지만 총 응답 시간이 더 깁니다. DeepSeek R1의 입력 및 출력 가격은 DeepSeek V3보다 상당히 높습니다.

벤치마크 비교

이제 각 모델의 기본 특성을 확인했으므로 다양한 벤치마크에서의 성능을 자세히 살펴보겠습니다. 이 비교는 각 영역에서의 강점을 설명하는 데 도움이 될 것입니다.

벤치마크	DeepSeek-R1 (%)	DeepSeek-V3 (%)
Codeforces	96.3	63.6
GPQA Diamond	71.5	62.1
MATH-500	97.3	90.0
MMLU	90.8	87.4

이 결과는 DeepSeek-R1 이 추론 집약적 및 도메인별 작업 (예: Codeforces 및 MATH-500)에 더 최적화되어 있는 반면, DeepSeek-V3 는 이러한 벤치마크에서 약간 낮지만 강력한 성능을 제공함을 시사합니다.

더 많은 비교를 보고 싶다면 다음 기사를 확인하세요:

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: 언어 작업 vs 코드 및 수학
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: 효율성과 성능 비교.

응용 프로그램 및 사용 사례

DeepSeek V3

• 자연어 이해, 코딩 및 기본 문제 해결을 포함한 광범위한 작업을 위해 설계되었습니다.
• 교육, 콘텐츠 제작 및 비즈니스 자동화와 같은 산업 전반에 적용 가능합니다.
• 텍스트 생성, 코드 완성 및 수학적 추론과 같은 영역에서 탁월합니다.
• 다양한 응용 프로그램에 적합한 다목적 범용 모델입니다.

DeepSeek R1

• 고급 추론, 논리적 추론 및 수학적 문제 해결이 필요한 작업에 맞게 조정되었습니다.
• 의료, 금융 및 법률 서비스 분야의 복잡한 업계별 문제를 해결하는 데 이상적입니다.
• 복잡한 문제 진단, 다단계 시나리오 분석 및 대규모 데이터 세트에서 인사이트 종합과 같은 확장된 Chain-of-Thought (CoT) 추론이 필요한 작업에 특히 효과적입니다.

Novita AI를 통한 접근성 및 배포

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장에 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 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 평가판 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 평가판을 시작하세요.

4단계: API 키 받기

API를 인증하기 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 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 사용 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_v3"
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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DeepSeek V3와 DeepSeek R1은 각각의 강점을 가진 강력한 LLM입니다. DeepSeek V3는 다양한 작업에서 효율성과 강력한 성능으로 알려진 다목적 범용 모델입니다. 반면 DeepSeek R1은 고급 추론에 최적화된 특수 모델입니다. 둘 중 선택은 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 두 모델 모두 성능, 효율성 및 오픈 소스 접근성으로 기존 모델에 도전하며 이 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek V3와 R1의 주요 차이점은 무엇인가요?

DeepSeek V3는 범용 모델인 반면, R1은 고급 추론 작업을 위해 특별히 설계되었습니다.

이 모델에는 특별한 하드웨어가 필요한가요?

네, 두 모델 모두 크기가 크므로 상당한 VRAM을 갖춘 고성능 하드웨어, 특히 GPU가 필요합니다.

모델은 어떻게 학습되나요?

DeepSeek V3는 14.8조 토큰으로 사전 학습됩니다. DeepSeek R1은 DeepSeek V3를 기반으로 미세 조정과 강화 학습을 사용하여 추론 능력을 갖춥니다.

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