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최근 AI 업계에서 캔버스 딥시크(DeepSeek)의 'R1' 모델이 급부상하며 OpenAI의 'o1'과의 비교가 본격적으로 이루어지고 있다. 다양한 벤치마크에서 두 모델이 엎치락뒤치락하며 경쟁을 벌이고 있으며, 특히 사용자 선호도 및 비용 효율성 측면에서도 많은 관심을 받고 있다. 더욱이 적은 개발 비용으로 인해 미국 Ai 시장과 그래픽카드 시장, 특히 엔비디아를 박살냈는데.

OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 벤치마크 비교

딥시크가 지난 20일(현지시간) 공개한 벤치마크 결과에 따르면, R1은 6가지 테스트 중 3개에서 o1을 앞섰고, o1도 3개에서 우위를 점하며 뚜렷한 승패를 가리기 어려운 상황이다. 주요 테스트 결과는 다음과 같다.

딥시크가 우세한 분야

• AIME (수학 경기대회 문제 테스트): 79.8%
• MATH-500 (500개 이상의 인터랙티브 수학 문제): 97.3%
• SWE Verified (소프트웨어 문제 해결 능력): 49.2%

오픈AI가 우세한 분야

• Codeforces (코딩 능력 평가)
• GPQ Diamond (박사 수준의 과학 문제 추론 평가)
• MMLU (일반 상식 테스트)

DeepSeek R1의 장점

1. 오픈 소스(Open Source)
   • 누구나 접근할 수 있어 개발자 커뮤니티의 관심을 받고 있다.
2. 비용 효율성(Cost Efficiency)
   • R1의 베이스 모델인 'V3'는 엔비디아 H800 GPU 기반 데이터센터에서 2개월 동안 약 557만 달러(약 82억 원)로 훈련되었으며, 이는 '라마 3.1' 훈련 비용의 10분의 1 수준이다.

OpenAI o1의 장점

1. 강력한 안전성(Security & Compliance)
   
   • 안전성과 규정 준수를 위해 많은 시간을 투자하며, AI의 오용 가능성을 줄이기 위한 다양한 보호 장치가 마련되어 있다.
2. 고성능 AI 모델
   • 코딩(Codeforces), 과학 문제 추론(GPQ Diamond), 상식 테스트(MMLU)에서 뛰어난 성능을 보이며, 다양한 분야에서 활용도가 높다.

DeepSeek R1의 단점

1. 안전성 우려
   • 오픈 소스 모델 특성상 누구나 접근 가능하여, 악의적인 목적으로도 사용될 가능성이 존재한다.
   • 중국 등 특정 국가에서 군사적 용도로 활용될 위험성이 제기되고 있다.
2. 한정된 산업 신뢰도
   
   • 기업 환경에서 오픈 소스 사용에 따른 데이터 보안 문제가 우려될 수 있다.

OpenAI o1의 단점

1. 비용 문제
   • 폐쇄형 모델로, 접근 및 활용에 높은 비용이 발생한다.
2. 유연성 부족
   • 오픈 소스 모델에 비해 맞춤형 활용 및 커스터마이징이 어렵다.
3. 폐쇄적 접근
   • 접근 가능성이 제한되어 있어, 연구 및 개발 커뮤니티의 참여가 제한적이다.

 

결국 DeekSeek는 오픈소스에 개발 비용도 적어 큰 단점도 없어 보이지만 크디 큰 단점이 하나있으니, 바로 중국. 보안과 미국의 반대편에 서있는 중국에 과연 미국이 Ai 패권을 넘겨줄까?