딥시크 V3와 R1 비교! 차이점 및 핵심 특징 정리

최근 인공지능(AI) 업계에서 주목받고 있는 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는 
두 가지 주요 모델을 공개했습니다. 

바로 대규모 언어 모델(V3)과 추론 특화 모델(R1)입니다. 
이번 글에서는 이 두 모델의 특징과 차이점을 분석하여 이해를 돕고자 합니다.

 

1. 딥시크 V3 - 대규모 언어 모델

✅ V3 주요 특징

- 출시일: 2024년 12월
- 매개변수: 6,710억 개
- 아키텍처: 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)
- 핵심 기술: 멀티헤드 잠재 집중(MLA, Multi-Head Latent Attention)
- 장점: 계산 효율성 향상, 메모리 사용 최적화
- 활용 분야: 자연어 처리(NLP), 코드 생성, 번역 등

 

📊 V3 성능 및 평가 결과

딥시크 V3는 다양한 AI 성능 평가에서 경쟁 모델을 앞서거나 동등한 성능을 보였습니다.
- 수학 문제 테스트(MATH-500): 90.2% 정확도 기록
- 다중 언어 코드 생성 평가(HumanEval-Mul): 82.6% 정확도 달성
- 엔비디아 H800 칩 사용: 저성능 칩에서도 우수한 성능 발휘

 

V3는 MoE 아키텍처를 활용하여 입력 토큰당 약 370억 개의 매개변수만 활성화하는 방식으로 

효율적인 연산이 가능하도록 설계되었습니다.

 

 

2. 딥시크 R1 - 추론 특화 AI 모델

✅ R1 주요 특징

- 출시일: 2025년 1월
- 최적화 분야: 복잡한 논리적 추론, 수학 문제 풀이, 코딩
- 강점: 중국어 및 아시아권 언어 지원 최적화
- 벤치마크 성능:
  - 미국 수학경시대회(AIME) 2024 벤치마크 테스트에서 79.8% 정확도 기록 (오픈AI 'o1' 모델 79.2% 대비 우위)
  - MATH-500 테스트: 97.3% 정확도
  - 복잡한 다중 질문 테스트(FRAMES): 82% 정확도

 

R1은 특히 고난도 추론과 수학적 문제 해결 능력에서 뛰어난 성능을 보여, 

학술 및 연구 목적에서도 활용도가 높습니다.

 

 

3. V3 vs. R1: 주요 차이점 비교

구분	딥시크 V3	딥시크 R1
목적	대규모 언어 모델	추론 특화 모델
아키텍처	MoE + MLA 구조	논리적 추론 최적화
매개변수	6,710억 개 (활성 매개변수 370억 개)	미공개
주요 활용 분야	자연어 처리, 번역, 코드 생성	수학 문제 풀이, 고난도 추론, 코딩
벤치마크 성능	MATH-500: 90.2% HumanEval-Mul: 82.6%	AIME 2024: 79.8% MATH-500: 97.3%
강점	다중 언어 지원, 효율적 연산	복잡한 문제 해결 능력 강화

 

 

4. 결론: 어떤 모델을 선택해야 할까?

딥시크 V3와 R1은 각기 다른 목적에 최적화된 AI 모델입니다. 

일반적인 언어 이해 및 생성 작업이 필요하다면 V3가 적합하고, 

수학적 문제 해결 및 고난도 논리적 추론이 중요한 경우 R1을 선택하는 것이 바람직합니다.

각 모델의 특성을 고려하여 활용 목적에 맞는 AI 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 

앞으로도 딥시크의 발전과 AI 시장에서의 경쟁력을 지속적으로 주목해볼 필요가 있습니다.