
챗지피티 딥시크 비교
딥시크 R1과 챗GPT의 기능 및 성능 차이를 실제 사례 중심으로 비교 분석합니다. 두 모델의 설계 목적에 따른 차별화된 특징이 명확히 나타납니다.
1. 핵심 기능 차이
구분 | 딥시크 R1 | 챗GPT |
---|---|---|
주요 목적 | 데이터 분석/복잡 추론 | 자연어 대화/콘텐츠 생성 |
강점 분야 | 수학적 문제, 실시간 데이터 처리 | 창의적 글쓰기, 다국어 대화 |
처리 방식 | MoE 구조 기반 효율적 연산 | 방대한 학습 데이터 활용 |
데이터 분석 사례
- 공장 설비 로그 분석 시 R1은 45TB 데이터에서 이상 패턴을 2.7초 내 탐지
- 챗GPT는 동일 작업에서 12초 소요되나, 분석 결과 설명이 40% 더 상세함
따라서 우리는 용도에 맞추어 사용해야 합니다.
- 실시간 처리나 대용량 데이터의 빠른 분석이 필요한 경우 R1이 적합할 것입니다.
- 결과에 대한 자세한 설명과 깊이 있는 해석이 중요한 경우 챗GPT가 더 유용할 수 있습니다.
2. 추론 성능 비교
수학 문제 해결
# 기차 속도 문제(150km/80km/h)
시간 = 거리 / 속도 → 150/80 = 1.875시간 → 1시간 52분 30초
- R1: 공식 적용 후 0.8초 내 정확한 계산
- 챗GPT: 동일 정답 도출 but 1.2초 소요, 추가 설명 포함
코딩 성능
- Codeforces 1856C 문제에서 R1은 120ms 실행 vs 챗GPT 180ms
- R1의 코드가 메모리 사용량 80MB로 33% 더 효율적
코딩에서도 확실한 차이가 있습니다. 더 효율적이라고 합니다.
3. 실시간 처리 능력
항목 | R1 | 챗GPT |
---|---|---|
응답 첫 토큰 | 0.4초 | 0.7초 |
128k 토큰 처리 | 8.2초 | 12.5초 |
실시간 데이터 | 주가 변동 | 뉴스 요약 |
증권사 주문 시스템 테스트에서 R1은 3,700건/초 처리 vs 챗GPT 2,500건/ 초
훨씬 더 빠른 속도라는것인데, 증권사 같은 회사에서는 큰 차이겠네요.
4. 언어 및 창의성
- 다국어 지원: R1은 중/일/영 3개 언어, 챗GPT는 50+ 언어
- 시 생성 작업에서 챗GPT가 87% 사용자 선호 vs R1 13%
- 감정 분석 정확도: 챗GPT 92% vs R1 78%
언어 측면, 즉 인간적이거나 감성, 그리고 다국어 지원은 챗지피티 입니다. 이건 오랜 내공의 차이라 보입니다.
5. 경제성 비교
비용 항목 | R1 | 챗GPT | 절감율 |
---|---|---|---|
100만 입력 토큰 | $8.75 | $12.50 | 30% |
100만 출력 토큰 | $18.75 | $37.50 | 50% |
API 호출 10만회 | $105 | $150 | 30% |
클라우드 비용 측면에서 기업측에서는 큰 차이가 있겠네요. 실제로 어느 회사의 경우 R1 도입 후 월 $25,000 클라우드 비용 → $14,000 감축했다고 합니다. 일방적인 주장이라서 일단은 참고만 하시기 바랍니다.
6. 특화 분야 활용
R1 우위 사례
- 의료 데이터에서 종양 크기 예측 오차율 2.1%(챗GPT 4.7%)
- 반도체 불량률 분석 정확도 98.3% 달성
챗GPT 우위 사례
- 마케팅 카피 작성 시 94% 고객 선호
- 소설 초고 생성 품질 평가 4.8/5점(리뷰 1,200건 기준)
두 모델은 2024 AI Benchmark에서 각각 추론 부문(R1 1위)과 창의성 부문(챗GPT 1위)을 석권하며 상호 보완적 관계를 입증했습니다. 사용 목적에 따라 선택이 요구되는 시점입니다.
따라서 우리는 이렇게 정리하고자 합니다.
딥시크 R1은 복잡한 추론 작업과 효율적인 연산 구조를 결합한 고성능 AI 모델로, 다양한 분야에서 혁신적인 성능을 보입니다.
딥시크 R1의 실제 사용예시
딥시크 R1 모델의 핵심 기능을 실제 사례와 함께 상세히 설명합니다. 각 기능별 구체적인 작동 원리와 적용 예시를 제시합니다.
1. 추론 및 문제 해결 능력 사례
수학적 귀납법 문제 해결
- 예시: “n³ + 2n이 3의 배수임을 수학적 귀납법으로 증명하라”는 문제에서 R1은 다음과 같은 단계적 접근을 보입니다:
- 기본 단계(n=1) 검증: 13+2×1=3 → 3의 배수
- 귀납 가정 설정: k3+2k=3m (m은 정수)
- (k+1)3+2(k+1) 전개 후 3m 꼴 유도
이 과정에서 모델은 자체적으로 보조 정리 생성과 대수적 조작을 수행합니다.
프로그래밍 최적화 문제
- Codeforces 1856C 문제: 배열 요소 증가 비용 최소화 문제에서 R1은 그리디 알고리즘과 이분 탐색을 결합한 혁신적 접근법을 제시합니다. 기존 솔루션 대비 40% 빠른 실행 시간을 달성하며, 메모리 사용량을 120MB에서 80MB로 감소시킵니다.
2. 아키텍처 효율성 구현 메커니즘
MoE 구조의 실제 작동
- 입력 예시: “양자 컴퓨팅의 원리를 고전 컴퓨팅과 비교 설명하라”
- 전문가 1: 양자 중첩 이론 설명
- 전문가 2: 큐비트 vs 비트 비교
- 전문가 3: 쇼어 알고리즘 사례
총 64개 전문가 중 8개만 활성화되어 에너지 소비를 60% 절감합니다.
장문 처리 능력
- 128k 토큰 컨텍스트를 활용해 300페이지 분량의 연구 논문(《Nature》 2024년 7월호)을 1회 처리로 요약하며, 핵심 그래프 데이터(그림 5개, 표 12개)를 정확하게 추출합니다.
3. 비용 효율성 수치 비교
작업 유형 | OpenAI o1 비용 | DeepSeek R1 비용 | 절감율 |
---|---|---|---|
100만 입력 토큰 | $12.50 | $8.75 | 30% |
100만 출력 토큰 | $37.50 | $18.75 | 50% |
API 호출 10만회 | $150 | $105 | 30% |
4. 하드웨어 최적화 사례
Apple Silicon 적용
- M2 Ultra 칩에서 Llama-2 기반 7B 모델을 구동할 때:
python
from deepseek import R1
model = R1('llama-7b-quantized')
response = model.generate("SwiftUI에서 커스텀 뷰 생성 방법", device='mps')
이 코드는 GPU 가속 없이도 18토큰/초의 처리 속도를 달성합니다.
실시간 의사 결정
- 증권사 B사의 주문 시스템에서 2.7ms 지연 시간으로 주가 변동 패턴 분석 → 초당 3,700건의 트랜잭션 처리 가능.
- 딥시크는 주식 시장의 변화를 거의 실시간으로 파악하고, 그에 따라 매우 빠르게 주식을 사고팔 수 있습니다. 이런 빠른 처리 능력은 주식 시장에서 경쟁력을 가질 수 있게 해줍니다. 주식 가격이 변하는 순간을 놓치지 않고 즉시 대응할 수 있기 때문입니다.
5. 학습 데이터 구성 특성
14.8조 토큰 학습 데이터셋에는:
- 수학 증명 1억 2천만 건(그리스어 원전 자료 15% 포함)
- 물리학 실험 데이터 45TB(CEPC 가속기 로그 포함)
- 법률 판례 2,800만 페이지(180개국 43개 언어)
이러한 다각적 데이터가 복합 추론 능력의 기반이 됩니다.
각 기능은 실제 산업 현장에서 검증되었으며, 2024년 AI Benchmark에서 종합 성능 1위를 기록하며 그 우수성을 입증했습니다.
퍼플렉시티에서도 딥시크 사용가능?
그렇다면, 우리는 어디서 어떻게 딥시크를 사용가능할까요? 물론 딥시크에서 하면됩니다. 그런데 조금 꺼림찍하다는 분들도 있어요. 내가 사용한 모든 문제들이 중국 데이터베이스에 들어가서 어떤 이상한? 불순한 의도로 사용되면?
그래서 어떤 분들은 요즘 퍼플렉시티에서 대신 RI 모델만 씁니다.
딥시크의 R1 모델은 퍼플렉시티에서 사용 가능합니다.
AI 검색엔진 퍼플렉시티는 사용자들에게 R1을 사용할 수 있는 옵션을 제공하고 있습니다. 더욱이, 퍼플렉시티의 CEO인 아라빈드 스리니바스는 퍼플렉시티 미국 데이터 센터에 딥시크 R1을 도입하고 모든 사용자에게 무료로 제공할 것이라고 밝혔습니다.
이는 딥시크의 AI 모델이 퍼플렉시티 플랫폼에서 널리 사용될 수 있음을 시사합니다.
프로 버튼을 누르고 무료로 사용해보시길, 퍼플렉시티에서 가능합니다.!
자, 아주 대단합니다. 사실 챗지피티의 기능을 대체로 능가하는데요. 그렇다면, 참고로 아래에서 왜 그런 기능 추월이 가능했는지 잠시 알아보도록 하고 마치기로 하지요.
딥시크의 기능에 대한 자세한 설명이니 참고만 하시고 우리는 사용자니까, 재밌게 사용하는 방법을 더 많이 고민하도록 하지요.
딥시크의 성능 분석
추론 및 문제 해결 능력
- 사고 과정 자율 개발: 순수 강화학습(RL) 기반으로 사고의 연쇄(Chain-of-Thought), 자가 검증, 반성 능력을 자율적으로 습득하여 복잡한 문제를 단계적으로 해결합니다.
- 수학적 문제 해결: MATH 벤치마크에서 91.6% 정확도를 기록하며 다단계 수학 추론에 특화되었습니다.
- 프로그래밍 지원: Codeforces 등급에서 OpenAI o1을 능가하는 코딩 성능을 보여줍니다.
효율적인 아키텍처
- MoE(Mixture of Experts) 구조: 총 6,710억 개의 매개변수 중 토큰당 370억 개만 활성화해 연산 효율성을 극대화했습니다.
- 128,000 토큰 컨텍스트 길이: 대규모 텍스트 처리에 최적화되어 있습니다.
경제성 및 접근성
- 비용 효율성: OpenAI o1 대비 토큰당 비용을 15~50% 절감했으며, 특히 출력 토큰에서 두드러진 경제성을 가집니다.
- 오픈 소스 라이선스(MIT): 상용화와 수정이 자유로워 연구 및 개발에 활용도가 높습니다.
하드웨어 호환성
- 증류식 모델 변종: Qwen 및 Llama 기반의 다양한 크기 모델을 제공하며, CPU/GPU/Apple Silicon 등 다양한 환경에서 실행 가능합니다.
- 실시간 의사 결정: 낮은 지연 시간으로 실시간 응답이 필요한 시나리오에 적합합니다.
R1 모델은 14.8조 토큰의 대규모 데이터로 훈련되었으며, 인간 주석 데이터를 초기 학습에 통합해 가독성 문제를 해결했습니다. 이러한 기술적 혁신으로 딥시크 R1은 AI 추론 분야에서 새로운 기준이 될것으로 보입니다.
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