DeepSeek-R1 출시 – OpenAI o1 성능에 필적하는 오픈소스 모델

TL;DR

DeepSeek는 수학, 코드, 추론 벤치마크에서 OpenAI o1과 대등한 성능을 보이는 오픈소스 모델인 DeepSeek-R1을 출시했으며, 모델과 일련의 증류(distilled) 변체들을 MIT 라이선스 하에 무료로 공개했습니다.

DeepSeek-R1 성능 주장

DeepSeek-R1은 수학, 프로그래밍, 논리적 추론 작업 전반에서 "OpenAI-o1과 대등한 성능"을 제공한다고 광고됩니다. 발표 내용에는 DeepSeek-R1을 OpenAI-o1과 비교하는 벤치마크 그래픽이 포함되어 있으며, 이는 표준 평가 세트에서 유사한 점수를 나타냅니다.

오픈소스 가용성 및 라이선스

모델 가중치, 학습 코드, 기술 보고서가 공개적으로 출시되었습니다.
DeepSeek-R1은 MIT License 하에 배포되어 제한 없는 상업적 이용, 재배포 및 수정을 허용합니다.
API 출력값은 다운스트림 미세 조정(fine-tuning) 및 모델 증류(distillation)를 위해 명시적으로 허용됩니다.

증류 모델 제품군

DeepSeek도 DeepSeek-R1에서 파생된 6개의 더 작은 증류 모델을 출시했습니다:

두 개의 주요 크기인 32B와 70B는 OpenAI-o1-mini의 성능과 일치한다고 주장됩니다.
6개의 증류 변체 모두 완전한 오픈소스이며, 커뮤니티에 자원 제약이 있는 환경을 위한 경량화된 대안을 제공합니다.

기술적 하이라이트

사후 학습(post-training)에서의 대규모 강화 학습(RL) – DeepSeek-R1은 추론 능력을 향상시키기 위해 기본 사전 학습 단계 이후에 RL을 적용합니다.
데이터 효율성 – 이 모델은 미세 조정을 위한 최소한의 레이블링된 데이터만 필요로 하면서도 상당한 성능 향상을 달성합니다.
벤치마크 중심 – 평가는 수학, 코드 생성, 다단계 추론을 강조하며, 이 분야에서 DeepSeek-R1은 OpenAI-o1과 대등한 수준에 도달합니다.
전체 기술 보고서는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf.

API 액세스 및 가격 정책

모델은 model=deepseek-reasoner를 설정하여 DeepSeek API를 통해 호출할 수 있습니다.
가격 구조 (발표 시점 기준):
- 입력 토큰 100만 개당 $0.14 (캐시 히트 시).
- 입력 토큰 100만 개당 $0.55 (캐시 미스 시).
- 출력 토큰 100만 개당 $2.19.
자세한 사용 지침은 API 가이드에서 제공됩니다: https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode.

커뮤니티 영향

허용적인 라이선스를 통해 플래그십 모델과 증류 모델을 모두 출시함으로써, DeepSeek는 오픈소스 AI 커뮤니티의 역량을 강화하고 고급 추론 시스템 구축의 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다.
오픈 라이선스 및 상업 친화적인 조건은 독점적 서비스에 대한 직접적인 도전으로 자리매김하며, 더 넓은 실험과 채택을 것을 장려합니다.

시각적 요약

발표 내용에는 다음과 같은 여러 설명용 이미지가 포함되어 있습니다:

DeepSeek-R1 작동 중인 애니메이션 데모.
DeepSeek-R1과 OpenAI-o1을 비교하는 벤치마크 차트.
증류 모델의 성능을 요약하는 표.
DeepSeek-R1 비용을 경쟁 서비스와 비교하여 맥락화하는 가격 비교 그래픽.

모든 진술은 2025-01-20일자 DeepSeek의 공식 발표에 근거합니다.