Qwen 3 235B A22B vs DeepSeek R1: 빠르게 구축할까, 깊이 생각할까?

Qwen 3 235B A22B vs DeepSeek R1: 빠르게 구축할까, 깊이 생각할까?

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주요 내용

Qwen 3 235B A22B 는 원활한 이중 모드 작동을 제공하며 일반 대화와 심층 추론 작업 모두에서 탁월한 성능을 보입니다.

DeepSeek-R1 은 더 큰 파라미터 수와 더 높은 활성 파라미터 활성화를 특징으로 하며, 초대규모 추론 및 최고 수준의 연구를 목표로 합니다.

두 모델 모두 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 채택했지만, 각기 다른 애플리케이션 요구에 최적화되어 있습니다.

Qwen 3 235B A22B와 DeepSeek-R1은 대규모 모델 설계에서 두 가지 뚜렷한 방향을 대표합니다.
Qwen 3 235B A22B는 효율적인 배포와 함께 다재다능하고 상업적으로 실행 가능한 AI 역량을 제공하는 데 초점을 맞추는 반면, DeepSeek-R1은 인지 추론의 경계를 확장하여 가장 까다로운 과학 연구 및 글로벌 AI 서비스에 적합합니다.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 기본 소개

Qwen 3 235B A22B

Qwen 3 235B A22B  소개

원활한 이중 모드 작동: 단일 모델 내에서 생각 모드 (복잡한 추론, 수학, 코딩)와 비생각 모드 (효율적인 일반 대화) 간 전환을 독특하게 지원하여 다양한 시나리오에서 최적의 성능을 보장합니다.

에이전트 통합 전문성: 생각 모드와 비생각 모드 모두에서 강력한 도구 사용 능력을 보여주며, 복잡한 에이전트 기반 작업에서 오픈소스 모델 중 선도적인 성능을 달성합니다.

Deepseek R1

deepseek r1 소개

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 벤치마크

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1 벤치마크

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Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 하드웨어 요구 사항

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 하드웨어 요구 사항

DeepSeek-R1은 전체 파라미터 수 (671B vs. 235B)가 훨씬 크지만, 추론 중 활성 파라미터 수는 DeepSeek-R1이 37B, Qwen 3 235B A22B가 22B입니다. 이는 두 모델 모두 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 사용하지만, DeepSeek-R1이 순방향 패스당 더 많은 전문가를 활성화한다는 것을 보여줍니다.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 애플리케이션

Qwen 3 235B A22B

1. 고성능 상업용 애플리케이션

  • 극단적인 하드웨어 투자 없이 최첨단 AI 역량을 원하는 기업에 이상적입니다.
  • 고급 고객 서비스 시스템, 콘텐츠 생성, 엔터프라이즈급 AI 어시스턴트에 적합합니다.

2. 연구 및 개발 (R&D)

  • NLP, 추론 작업, 실험적 모델 테스트를 포함한 AI 연구 프로젝트에 충분히 강력합니다.
  • 강력한 추론 능력과 관리 가능한 비용이 필요한 학술 기관 및 기술 스타트업에 좋은 선택입니다.

3. 클라우드 서비스 및 API 배포

지능형 글쓰기 도구, 검색 엔진 또는 개인화 추천 시스템과 같은 AI 기반 제품을 제공하는 SaaS 회사에 적합합니다.

합리적인 비용 (16×A100 또는 H100 설정)으로 클라우드 GPU 클러스터에 효율적으로 배포할 수 있습니다.

Deepseek R1

1. 최고 수준의 과학 연구

  • 새로운 모델 훈련, 혁신적인 아키텍처 탐색, 추론 및 계획의 한계를 확장하는 등 막대한 계산 능력이 필요한 최첨단 AI 연구를 위해 설계되었습니다.

2. 초대규모 추론 시스템

  • 방대한 사용자 기반에 대규모 AI 워크로드 (예: 검색 엔진, 글로벌 규모 AI 서비스, 국가 AI 프로젝트)를 제공해야 하는 기관이나 기업에 완벽합니다.

3. 특화된 추론 및 인지 시뮬레이션

매우 큰 활성 파라미터 세트 (추론당 37B)와 더 큰 전체 파라미터 (671B)를 갖춘 DeepSeek-R1은 고급 체인 오브 thought 추론, 다단계 문제 해결, 과학 발견 지원, 인간 수준 의사 결정 시뮬레이션과 같은 고도로 복잡한 작업에 적합합니다.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: 작업

프롬프트: “방에 들어가 침대가 보입니다. 침대 위에는 개 두 마리, 고양이 네 마리, 기린 한 마리, 소 다섯 마리, 오리 한 마리가 있습니다. 또한 의자 세 개와 테이블 하나가 있습니다. 바닥에 있는 다리는 총 몇 개일까요?”

Qwen 3 235B A22B

Qwen 3 235B A22B 테스트

Deepseek R1

deepseek r1 테스트

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1

Novita API를 통해 Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1에 액세스하는 방법은?

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스

계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

로그인 및 모델 라이브러리 액세스

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

모델 선택

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.

무료 체험 시작

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4단계: API 키 받기

API에 인증하기 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

API 키 받기

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.

설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 임포트하세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

from openai import OpenAI
  
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8"
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)
  
  

고성능, 비용 효율적인 상업용 AI 제품 이 필요하다면 Qwen 3 235B A22B가 이상적인 선택입니다.
최고 수준의 AI 연구 또는 초대규모 추론 시스템 을 목표로 한다면 DeepSeek-R1의 방대한 규모와 추론 능력이 당신의 야망에 더 잘 부합할 것입니다.

자주 묻는 질문

Qwen 3 235B A22B와 DeepSeek-R1의 차이점은 무엇인가요?

Qwen 3 235B A22B는 효율적인 이중 모드 전환과 낮은 배포 비용 (22B 활성 파라미터)을 특징으로 하는 반면, DeepSeek-R1은 37B 활성 파라미터로 최대 추론 복잡성을 목표로 하며 훨씬 더 많은 하드웨어가 필요합니다.

엔터프라이즈 애플리케이션에는 어떤 모델이 더 나은가요?

Qwen 3 235B A22B는 엄청난 하드웨어 비용 없이 강력한 AI 모델을 원하는 기업에 더 적합합니다.

API를 통해 Qwen 3 235B A22B와 DeepSeek-R1을 테스트해볼 수 있나요?

네! Novita AI 플랫폼에 로그인하여 무료 체험을 시작하고 API 키를 받아 두 모델을 즉시 테스트할 수 있습니다.

Novita AI 는 AI 클라우드 플랫폼으로, 간단한 API를 통해 개발자가 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하면서도 구축 및 확장에 필요한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.

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