DeepSeek와 Qwen을 비교하는 대부분의 사용자는 두 생태계가 모두 강력하고 오픈소스이며 빠르게 발전하고 있지만, 완전히 다른 문제를 해결하기 위해 만들어졌다는 사실에 혼란을 겪습니다. DeepSeek은 심층 추론, 사고 사슬 안정성, 수학/코딩 정확도, MoE 기반 효율성에 초점을 맞추는 반면, Qwen 제품군은 전체 스택 배포에 중점을 두어 거대 MoE 모델부터 초소형 엣지 모델, 멀티모달, RAG, 임베딩, 코딩, 엔터프라이즈 지원 도구까지 모든 것을 포괄합니다.
이 글에서는 각 생태계의 플래그십 모델, 증류 변형, 효율적인 시리즈, RAG 모델, 하드웨어 요구사항을 살펴봄으로써 각 생태계가 실제로 무엇을 목표로 하는지, 그리고 운영 요구에 어떤 것이 적합한지 명확히 설명합니다.
DeepSeek vs Qwen: 실제로 무엇을 하려는 걸까?
어떤 오픈소스 중국어 LLM 생태계가 필요에 맞는지 궁금하다면, 현재 가장 큰 두 플레이어는 DeepSeek와 Qwen 제품군입니다. 둘 다 매우 강력하지만, 서로 다른 문제를 해결하고 있으며 다른 방향으로 나아가고 있습니다.
DeepSeek: “우리는 진정으로 깊이 생각할 수 있는 모델을 원한다”
DeepSeek을 '추론 전문가’라고 생각해보세요.
그들이 가장 중요하게 생각하는 것은:
- 수학 증명, 과학 문제, 복잡한 코딩, 논리 퍼즐 등 어렵고 단계별 사고가 필요한 작업에 진정으로 뛰어난 모델을 만드는 것.
- 모델이 단지 똑똑해 보이는 것이 아니라 문제를 실제로 올바르게 풀고 그 과정을 보여줄 수 있도록 사고 사슬(CoT) 추론의 한계를 넓히는 것.
- Mixture-of-Experts(MoE) + 강화 학습 같은 영리한 기법을 사용하여 모든 토큰에 수십억 개의 매개변수를 켤 필요 없이도 강력한 모델을 제공(추론 비용 절감 및 속도 향상).
- 최고 추론 모델의 더 작은 ‘증류’ 버전을 출시하여 일반인과 소규모 기업도 실행할 수 있도록 하는 것.
이들이 공략하는 실제 문제:
- 대부분의 거대 모델은 에세이 작성에는 능숙하지만 기초 수학이나 논리 문제에서는 여전히 실패합니다. DeepSeek은 이를 해결하려 합니다.
- 추론에는 항상 큰 모델이 좋은 것은 아닙니다. 더 적은 활성 매개변수로 더 많은 추론 능력을 얻으려고 노력하고 있습니다 (GPU 투자 대비 더 나은 효과).
- 고급 추론 모델은 일반적으로 대규모 연구소 외부에서 실행하기에는 너무 비쌉니다. DeepSeek은 그 능력을 대중화하려 합니다.
- 법률, 의료, 교육 등 모델이 답변에 도달한 방식을 설명해야 하는 경우, 투명한 사고 사슬이 필요합니다. DeepSeek은 이를 잘 제공합니다.
가장 적합한 분야: 연구, 교육, 코딩 어시스턴트, 수학/과학 도구, '올바른 답 얻기 + 과정 보여주기’가 일반 챗봇보다 더 중요한 모든 상황.
Qwen: “우리는 실제 기업을 위한 완벽한 도구 상자를 원한다”
Qwen은 LLM의 '스위스 아미 나이프’에 더 가깝습니다.
그들이 가장 중요하게 생각하는 것은:
- 필요할 수 있는 모든 크기와 종류 제공: 휴대폰용 초소형 모델, 서버용 중형 모델, 최대 성능을 위한 거대 모델, Dense 또는 MoE 버전, 비전 모델, 코더 모델, 임베딩 모델, 리랭커 모델 등.
- 강력한 다국어 성능 (특히 중국어 + 100개 이상의 언어).
- 매우 긴 컨텍스트 윈도우 (일부 버전에서 최대 128K 또는 1M 토큰).
- 비즈니스 준비 완료 배포: 쉬운 API, 온프레미스 옵션, 엣지 디바이스 지원, 엔터프라이즈급 보안 및 도구.
이들이 공략하는 실제 문제:
- 기업은 단순한 챗봇이 아닌 문서 이해, 검색, 검색 증강 생성(RAG), 이미지+텍스트 앱, 다국어 고객 지원 등이 필요합니다. Qwen은 전체 스택을 제공합니다.
- 기존 모델은 긴 문서에서 막히거나 언어를 전환할 때 오작동합니다. Qwen은 두 가지 모두 우아하게 처리합니다.
- 모바일/엣지용 초소형 모델과 무거운 분석용 거대 모델이 모두 필요한 경우가 많습니다. Qwen은 다양한 크기 옵션을 제공하여 상황에 맞게 선택할 수 있습니다.
- 적절한 엔터프라이즈 검색 또는 지식 베이스 시스템을 구축하려면 훌륭한 임베딩과 리랭킹이 필요합니다. Qwen의 임베딩 및 리랭커 모델은 공개적으로 사용 가능한 것 중 최고 수준입니다.
가장 적합한 분야: 엔터프라이즈 검색 엔진, 다국어 고객 서비스 봇, 문서 중심 워크플로우, RAG 파이프라인, 비전+텍스트 결합 앱, 안정성과 쉬운 배포가 중요한 모든 프로덕션 시스템.
그렇다면 어떤 것을 선택해야 할까요?
- 프로젝트의 성패가 논리적 추론, 수학 또는 코드 정확성에 달려 있다면 → DeepSeek (특히 DeepSeek-R1 또는 새로운 DeepSeek-V3 추론 모델)를 선택하세요.
- 검색, 긴 문서, 여러 언어, 이미지를 포함한 실제 제품을 구축 중이거나 0.5B에서 72B까지 다양한 모델이 필요하다면 → Qwen을 선택하세요.
DeepSeek 모델 생태계
DeepSeek 모델은 주로 대규모 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처와 집중적인 강화 학습(RL) 파이프라인을 통해 추론 능력을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있으며, 그 결과 정밀하고 고성능인 모델(671B–685B)과 특화된 소형 버전(Distill 모델)을 제공합니다.
DeepSeek 플래그십 모델
다음은 각 DeepSeek 모델 변형의 상세 아키텍처 요약입니다.
| 변형 | 총 매개변수 / 활성 매개변수 | 컨텍스트 윈도우 | 주요 아키텍처 및 개선 사항 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 671B 총, 토큰당 37B 활성 | 128K 토큰 | MoE 아키텍처; KV-캐시 크기 줄이기 위한 Multi-Head Latent Attention(MLA) 사용; Multi-Token Prediction(MTP) 목표 사용; 보조 손실 없는 부하 균형. |
| DeepSeek R1 | 671B 총, 토큰당 37B 활성 | 128K 토큰 | V3와 동일한 기본 아키텍처(MoE + MLA)이지만, 추론/논리 능력 향상을 위한 집중적인 RL 파이프라인(SFT → RL → SFT → RL) 적용. |
| DeepSeek V3.1 | 671B 총, 토큰당 37B 활성 | 128K 토큰 | 하이브리드 추론 모드: ‘Think’(사고 사슬) 및 ‘Non-Think’ 모드 지원; V3의 일반 능력과 R1의 추론 강점 결합; 확장된 긴 컨텍스트 훈련. |
| DeepSeek R1 0528 | 685B 총 매개변수 (활성 하위 집합 미지정) | 64K 토큰 | 업데이트된 R1 버전으로 더 많은 매개변수와 추론 속도/안정성 향상을 위해 컨텍스트 윈도우를 약 64K로 축소(전체 128K 대신). (변형 목록 데이터 기준) |
| DeepSeek V3 0324 | 671B 총, 토큰당 37B 활성 | 128K 토큰 | V3와 동일한 아키텍처이지만 다국어 처리(특히 중국어)에 최적화, 함수 호출 개선, 프론트엔드/웹 개발 사용 사례 개선. |
DeepSeek 증류 모델
DeepSeek의 추론 능력(논리, 수학, 단계적 사고, CoT 안정성)을 더 작고 밀집된 모델로 전이하여 저렴하고 빠르며 소비자 GPU에서 실행 가능하게 합니다.
| 증류 모델 | 기본 모델 | 강화된 기능 |
|---|---|---|
| R1-Distill Qwen 32B | Qwen 2.5–32B | 강력한 CoT, 더 나은 논리 안정성, 향상된 다국어 추론 |
| R1-0528 Qwen3 8B | Qwen3 8B | 높은 추론 정확도 (AIME 86%), 효율적인 CoT, 빠른 추론 |
| R1-Distill Qwen 7B | Qwen 2.5 Math-7B | 탁월한 수학 정확도 (MATH-500 92.8%), 구조화된 단계적 추론 |
| R1-Distill Llama 8B | Llama-8B | 더 나은 명령 수행 + 간결한 추론 동작 |
| R1-Distill Llama 70B | Llama-70B | 강력한 일반 추론, 안정적인 긴 형식 CoT, 일관된 출력 |
Qwen 모델 생태계
Qwen 제품군(Qwen 2.5 및 Qwen 3)은 0.6B에서 480B 매개변수까지 매우 유연한 모델 범위를 제공하며, 다국어 지원, 광범위한 컨텍스트 처리, 코딩, 임베딩 및 멀티모달 작업을 위한 특화 변형에 중점을 둡니다.
Qwen 플래그십 모델
| 변형 | 총 매개변수 / 활성 매개변수 | 컨텍스트 윈도우 | 주요 초점 / 특징 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B-A35B-Instruct | 480B / 35B (MoE) | 256K 기본, ~1M 토큰까지 확장 가능 | 에이전트 코딩 및 다중 파일 저장소 이해; 함수 호출/도구 사용 최적화; 비사고 모드만 |
| Qwen3-VL-235B-A22B | 235B / 22B (MoE) | 256K 기본 (최대 ~1M 확장 가능) | 멀티모달 비전-언어(이미지/비디오) 모델; 시각적-코드 변환, 3D 추론, OCR에 탁월; Instruct/Thinking 변형 있음 |
| Qwen3 32B | 32B / 밀집 | 128K 토큰 | 범용 추론 + 다국어 지원; 저비용 배포를 위한 밀집 백본 |
| Qwen2.5-72B Instruct | 72B (Dense 또는 MoE 변형) | 128K 토큰 | 강력한 다국어 지원(29개 이상 언어) |
Qwen 3 효율적 모델
Qwen 3 시리즈는 포괄적인 소형 모델 세트를 도입했으며, 모두 매우 효율적인 ‘하이브리드 사고 모드’(Thinking vs. Non-Thinking)와 광범위한 다국어 지원(119개 언어)을 지원합니다.
| 변형 | 총 매개변수 | 컨텍스트 윈도우 | 주요 초점 / 특징 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-14B | 14.8B | 32,768 토큰 기본; 최대 131,072까지 확장 가능 | 범용 강력 중형 모델; ‘thinking’ 및 ‘non-thinking’ 모드 지원; 다국어 및 에이전트 기능 |
| Qwen3-8B | 8.19B | 128K 토큰 | 경량 추론 모델; 수학 및 일반 추론 작업에서 경쟁력 있음 |
| Qwen3-4B | 4.0B | 32K 토큰 기본 (확장 가능) | 효율성에 최적화; 낮은 리소스 배포, 강력한 성능 유지 |
| Qwen3-1.7B | 1.7B | 32K 토큰 | 엣지 사용 / 빠른 챗봇에 적합; 최소 설치 공간 |
| Qwen3-0.6B | 0.6B | 32K 토큰 | 높은 동시성 / 온디바이스 배포를 위한 초경량 모델 |
Qwen 3 RAG 모델
Qwen3 Embedding 라인은 검색 + 임베딩 + 검색 증강 워크플로우가 현대 AI 애플리케이션(검색, QA, RAG, 코드)의 핵심이라는 인식을 반영합니다.
| 변형 | 총 매개변수 / 활성 | 컨텍스트 윈도우 | 주요 초점 / 특징 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Embedding 8B | 8B | 32K 토큰 | 텍스트 임베딩 모델; 다국어(>100개 언어); 긴 입력 지원; 최대 4096까지 구성 가능한 임베딩 차원; MTEB 벤치마크에서 우수(70.58) |
| Qwen3-Reranker 8B | 8B | 32K 토큰 | 교차 인코더 리랭킹 모델; RAG 파이프라인에서 관련성별로 검색된 문서 정렬; 다국어 검색에서 높은 정밀도 |
저렴하고 빠르게 DeepSeek와 Qwen에 접속하는 방법
1. 웹 인터페이스 (초보자에게 가장 쉬움)
2. API 접속 (개발자용)
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접속
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 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. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 특화된 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
3. 로컬 배포 (고급 사용자)
| 모델 | 총 VRAM (FP16 추론) | 최소 소비자 구성 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V3 / R1 / V3.1 671B MoE | ~780–820 GB | 8× RTX 4090 (24 GB) 대량 오프로딩으로 간신히 가능 |
| DeepSeek-R1-0528 685B | ~800–850 GB | 8× H100 80 GB (빡빡함) |
| DeepSeek-V3-0324 671B | ~780–820 GB | 8× RTX 4090 (24 GB) 대량 오프로딩으로 간신히 가능 |
| 모델 | 양자화 | 필요 VRAM | 실현 가능한 소비자 구성 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1/V3 671B | 4-bit (NF4/GPTQ/AWQ) | 170–190 GB | 8× RTX 4090 또는 4× H100 80 GB |
| DeepSeek-R1/V3 671B | INT8 | 340–380 GB | 6–8× RTX 4090 또는 4× A100/H100 80 GB |
| 모델 | VRAM (FP16) | 실행 가능한 소비자 GPU |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-32B | 64 GB | 2× RTX 4090 |
| R1-0528-Qwen3-8B / Llama-8B | 16 GB | 1× RTX 4090 / 3090 Ti |
| R1-Distill-Qwen-7B Math | 14 GB | 1× RTX 4080/4090 |
| R1-Distill-Llama-70B | 140 GB | 4× RTX 4090 또는 2× A100 80 GB |
| 모델 | 총 VRAM (FP16/BF16) | 최소 소비자 구성 |
|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B MoE | 560–600 GB (35B 활성) | 8× H100 80 GB |
| Qwen3-VL-235B MoE | 280–320 GB (22B 활성) | 4× H100 80 GB |
| Qwen2.5-72B / Qwen3-32B Dense | 140–160 GB | 4× RTX 4090 또는 2× A100 80 GB |
| Qwen3-14B | 28–32 GB | 1× RTX 4090 |
| Qwen3-8B | 16–18 GB | 1× RTX 4080/4090 |
| Qwen3-4B | 8–10 GB | 1× RTX 4060 Ti / 4070 |
| Qwen3-1.7B & 0.6B | 4 GB | 휴대폰, RTX 3050 |
| Qwen3-Embedding / Reranker 8B | 16 GB | 1× RTX 4090 |
설치 단계:
- HuggingFace 또는 ModelScope에서 모델 가중치 다운로드
- 추론 프레임워크 선택: vLLM 또는 SGLang 지원
- 공식 GitHub 저장소의 배포 가이드에 따라 진행
4. 통합
Trae, Claude Code, Qwen Code 같은 CLI 사용
로컬 환경이나 IDE에서 AI 코딩 지원을 위해 Novita AI의 최고 모델(예: Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1)을 사용하려면 간단합니다: API 키를 얻고, 도구를 설치하고, 환경 변수를 구성한 다음 코딩을 시작하세요.
자세한 설정 명령과 예제는 공식 튜토리얼을 확인하세요:
- Trae: IDE에서 AI 모델에 접속하는 단계별 가이드
- Claude Code: Windows, Mac, Linux에서 Claude Code로 Kimi-K2 사용 방법
- Qwen Code: Qwen Code에서 OpenAI 호환 API 사용 방법 (60초 설정!)
OpenAI Agents SDK를 사용한 멀티 에이전트 워크플로우
Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합하여 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축하세요:
- 플러그 앤 플레이: Novita AI의 LLM을 모든 OpenAI Agents 워크플로우에서 사용 가능.
- 핸드오프, 라우팅, 도구 사용 지원: 에이전트가 위임, 분류 또는 함수를 실행할 수 있도록 설계, 모두 Novita AI 모델 기반.
- Python 통합: SDK 엔드포인트를
https://api.novita.ai/v3/openai로 설정하고 API 키를 사용하기만 하면 됩니다.
타사 플랫폼에서 API 연결
OpenAI 호환 API: Cline 및 Cursor와 같은 도구와의 원활한 마이그레이션 및 통합을 제공하며, OpenAI API 표준에 맞게 설계되었습니다.
Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인 또는 Transformers 라이브러리에서 모델을 사용하세요.
에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: 공식 커넥터 및 단계별 통합 가이드를 통해 Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify 및 Langflow와 같은 파트너 플랫폼에 Novita AI를 쉽게 연결하세요.
DeepSeek은 DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-V3.1과 같은 모델과 R1-Distill-Qwen-32B, R1-Distill-Qwen3-8B 같은 경량 증류 모델을 통해 최대 추론 능력을 목표로 합니다. Qwen은 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-VL-235B-A22B, Qwen3-14B부터 Qwen3-0.6B까지의 효율적인 모델, 그리고 Qwen3-Embedding-8B 및 Qwen3-Reranker-8B와 같은 RAG 중심 모델을 통해 다재다능함과 엔터프라이즈 준비 상태를 목표로 합니다. 요약하자면: DeepSeek은 깊은 추론 성능에 최적화되어 있고, Qwen은 완전하고 배포 가능하며 다국어 및 멀티모달을 지원하는 AI 도구 상자에 최적화되어 있습니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek-V3의 핵심 강점은 Qwen 모델과 비교하여 무엇인가요?
DeepSeek-V3는 MoE 아키텍처와 MLA 및 MTP를 사용하여 추론 품질을 극대화하는 반면, Qwen 모델은 다국어 범위, 배포 다양성 및 애플리케이션 다재다능함에 더 중점을 둡니다.
왜 누군가 Qwen3-14B 대신 DeepSeek-V3.1을 선택할까요?
DeepSeek-V3.1은 사고 사슬 깊이에 최적화된 하이브리드 “Think / Non-Think” 추론 모드를 제공하는 반면, Qwen3-14B는 범용 추론, 다국어 작업 및 효율적인 배포를 우선시합니다.
긴 문서 워크플로우에 더 적합한 모델 생태계는 무엇인가요?
Qwen은 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 및 Qwen3-VL-235B-A22B와 같은 모델을 통해 최대 256K–1M 토큰의 컨텍스트를 제공하는 데 탁월한 반면, DeepSeek은 초장기 컨텍스트 문서 처리보다는 추론에 중점을 둡니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.
