딥시크' R1', 오픈AI 'o1'과 본격 비교..."오픈 소스·효율성 앞서지만 안전은 문제"

최근 인공지능(AI) 분야에서 딥시크(DeepSeek)의 'R1' 모델이 오픈AI의 'o1'과 비교되며 큰 주목을 받고 있습니다.

딥시크는 중국의 AI 스타트업으로, R1 모델을 오픈 소스로 공개하여 많은 관심을 모으고 있습니다.

이 글에서는 두 모델의 성능, 비용 효율성, 안전성 등을 비교하여 살펴보겠습니다.

 

AI 기술의 발전은 우리의 삶에 큰 변화를 가져오고 있습니다.

특히, 대형 언어 모델의 등장은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.

최근 딥시크의 R1 모델이 등장하면서, 기존의 오픈AI o1 모델과의 비교가 활발히 이루어지고 있습니다. 두 모델은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 이를 이해하는 것은 AI 기술의 현재와 미래를 전망하는 데 중요합니다.

 

 

1. 성능 비교
   그러나, 박사 수준의 과학 문제 추론을 평가하는 'GPQ 다이아몬드'와 같은 분야에서는 o1이 더 우수한 성능을 보였습니다.
   딥시크가 공개한 벤치마크에 따르면, R1은 수학 경시대회 문제를 테스트하는 'AIME'에서 79.8%의 정확도를 기록하여 o1의 79.2%를 근소하게 앞섰습니다. 또한, 코딩 능력을 평가하는 테스트에서도 R1은 65.9%의 정확도로 o1의 63.4%보다 나은 성과를 보였습니다.
2. 비용 효율성
   딥시크의 R1은 비용 효율성 면에서 큰 장점을 가지고 있습니다.
   딥시크는 R1의 베이스 모델인 'V3'를 엔비디아 'H800' GPU 기반 데이터센터에서 2개월 동안 약 557만 달러(약 82억 원)의 비용으로 훈련했다고 밝혔습니다.
   이는 오픈AI의 o1 모델 훈련 비용의 10분의 1 수준으로, R1은 o1보다 최대 95% 저렴한 비용으로 운영이 가능합니다.
3. 안전성 및 오픈 소스 특성
   반면, 오픈AI의 o1은 폐쇄형 모델로, 출시 전에 외부 레드팀과 비공개 테스트 등을 통해 안전성과 규정 준수에 많은 시간을 들였습니다. 이러한 폐쇄형 접근 방식은 안전성 면에서 장점을 가지지만, 접근성과 유연성에서는 제한이 있을 수 있습니다.
   R1은 오픈 소스로 공개되어 누구나 접근하고 맞춤형으로 미세 조정하여 사용할 수 있습니다. 이는 개발자 커뮤니티에 큰 장점으로 작용하며, 실제로 R1의 다운로드 수는 출시 며칠 만에 10만 건에서 15만 건으로 급증했습니다.

 

딥시크의 R1과 오픈AI의 o1은 각각의 장단점을 가지고 있습니다.

R1은 오픈 소스와 비용 효율성 면에서 우수하며, o1은 안전성과 특정 분야에서의 성능에서 강점을 보입니다.

AI 기술의 발전과 함께 이러한 다양한 모델들의 등장은 우리의 선택지를 넓혀주며, 각 모델의 특성을 잘 이해하고 활용하는 것이 중요합니다.

당신을 위한 3줄 요약

• 딥시크의 R1은 오픈AI의 o1과 비교하여 일부 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.
• R1은 비용 효율성 면에서 큰 장점을 가지고 있으며, 오픈 소스로 공개되어 접근성이 높습니다.
• o1은 폐쇄형 모델로 안전성 면에서 강점을 가지지만, 접근성과 유연성에서는 제한이 있을 수 있습니다.

3 line summary for you

• DeepSeek's R1 outperformed OpenAI's o1 in certain benchmarks.
• R1 offers significant cost advantages and is open-source, enhancing accessibility.
• o1, being a closed model, excels in safety but may have limitations in flexibility and accessibility.

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