DeepSeek R1 대 ChatGPT o3-mini: OpenAI의 지배는 끝났을까?

가장 오랫동안 OpenAI는 소비자 대상 AI 모델에서 황금 표준이었습니다. 하지만 중국은 미국과의 AI 격차를 줄이기로 결심했고, 가장 강력한 경쟁자를 밀어내고 있습니까? DeepSeek R1.

DeepSeek R1은 그저 단순한 챗봇이 아닙니다. 복잡한 문제를 해결하고 효율적으로 코딩하며 사고 과정을 투명하게 설명함으로써 기존 챗봇의 한계를 극복하도록 설계된 추론 중심 AI 모델입니다. 

한편, OpenAI의 ChatGPT o3-mini는 효율성, 경제성, 추론 심도 간의 균형을 맞추도록 설계된 최신 비용 효율적인 추론 모델입니다. 

두 모델에 대한 수 시간의 연구와 직접 테스트를 거친 후, DeepSeek R1과 ChatGPT o3-mini를 비교해보면 완전히 다른 두 가지 AI 개발 철학이 드러난다는 것을 알게 되었습니다. 둘 다 같은 문제를 해결하고 있지만, 근본적으로 다른 각도에서 접근하고 있습니다. 어느 것이 당신에게 맞는지 알아보겠습니다! 

이러한 모델은 어떻게 만들어졌나요?

o3-미니:  

OpenAI의 o3-mini는 o3 모델의 가벼운 버전으로, 강력한 추론 기능을 유지하면서도 더 빠른 성능을 위해 최적화되었습니다. 

고정된 지능 수준을 가진 이전 ChatGPT 모델과 달리 o3-mini는 고유한 조정 가능한 추론 모드를 도입하여 사용자가 필요에 따라 낮음, 중간, 높음 추론 수준을 선택할 수 있도록 합니다. 이 기능은 특히 반응 속도와 깊이의 균형을 맞추는 데 유용합니다. 

딥시크 R1:  

중국 AI 기업 DeepSeek에서 개발한 DeepSeek R1은 수학적, 논리적, 코딩 관련 추론을 위해 특별히 설계된 오픈소스 AI 모델입니다. 지도 학습을 위해 인간이 레이블한 데이터에 의존하는 ChatGPT와 달리 DeepSeek R1은 강화 학습을 사용하여 훈련되었으며, 이는 직접적인 인간의 개입 없이 점진적으로 향상된다는 것을 의미합니다. 

핵심 강점은 투명성에 있습니다. DeepSeek R1은 단순히 답을 제공하는 것이 아니라 전체 추론 과정을 단계별로 보여줍니다. 이는 답 자체를 얻는 것만큼 답의 논리를 이해하는 것이 중요한 기술 분야에서 매우 유용합니다.

얼마나 잘 수행합니까?(벤치마크 및 실제 사용)

핵심 추론 및 문제 해결 영역에 걸쳐 이를 비교해 보겠습니다.

수학적 및 논리적 추론

우리는 두 모델 모두에게 물었습니다. "첫 번째 10개의 소수의 제곱의 합은 얼마입니까?"

ChatGPT o3-미니 빠르게 답변을 제공했지만, 요청하지 않는 한 어떻게 답변에 도달했는지 보여주지 않았습니다. 이 경우에는 그렇게 했습니다. 그리고 출력은 명확하고 효율적이었습니다. 

딥시크 R1 각 소수를 분해하고, 개별 제곱을 보여주고, 합산하고, 그 과정에서 설명을 제공합니다. 따라서 여기서 유일하게 추가된 이점은 추론의 투명성입니다.    

코딩 및 소프트웨어 개발     

 우리는 두 도구에 Python 함수를 최적화하도록 요청했습니다.

• ChatGPT o3-미니 최소한의 설명으로 함수의 간결하고 최적화된 버전을 반환합니다.
• 딥시크 R1 기능을 최적화할 뿐만 아니라 각각의 변경 사항의 이유도 설명해줍니다.

이로 인해 DeepSeek R1은 학습 및 디버깅에 더 적합하고, ChatGPT o3-mini는 빠르고 고수준의 최적화에 더 적합합니다. 

ChatGPT o3-mini의 ELO 평가(Codeforces): 2130, 즉 전문가 수준의 경쟁력을 갖춘 프로그래머라는 의미입니다.

DeepSeek R1의 Codeforces 평가: 1900, 전문가 수준보다 약간 낮지만 여전히 강력함.

DeepSeek R1의 SWE 벤치 정확도: 49.2%는 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 작업의 거의 절반을 올바르게 해결한다는 의미입니다.      

그들이 다른 주요 작업을 수행하는 방법: 

일	ChatGPT o3-미니	딥시크 R1
3D 애니메이션 생성(Python)	❌ 배송에 실패했습니다.	✅ 기능적 출력
비디오 편집 자동화	✅ 좋은 결과	✅ 좋은 결과
PDF URL 추출(HTML & Python)	✅ 작동 코드	✅ 작동 코드

사업 추론 

우리는 o3 mini와 R1에게 비즈니스 추론 질문을 했고 답변은 다음과 같습니다. 

ChatGPT o3-미니: 응답 속도가 빨라졌고, 답변이 더 명확하고 간결해졌습니다.   

딥시크 R1: 문제에 대한 응답 시간은 32초로, 6초였던 o3-mini에 비해 매우 길었습니다. 하지만 응답은 훨씬 더 자세하고 정교합니다.              

문맥적 및 논리적 사고 

AI가 직접적인 정보가 아닌 암시된 의미를 통해 답을 추론해야 하는 테스트 문제가 설계되었습니다. 

• ChatGPT o3-mini: 타당한 답변을 제시했지만, 맥락상 미묘한 세부 사항을 놓쳤습니다.

• 딥시크 R1: 맥락을 완전히 이해하고, 정답을 유추하고, 그 이유를 설명했습니다.   

따라서 대화나 추상적 사고에서 "힌트를 얻는" AI가 필요하다면 DeepSeek R1이 우위를 점합니다.

비용 비교: 어느 것이 더 저렴할까요?

OpenAI는 프리미엄 포지셔닝을 유지하는 동시에 비용에 민감한 기업을 위해 ChatGPT o3-mini 가격 구조를 세부적으로 조정했습니다. 

• 입력 토큰: 표준 비율: 백만 토큰당 $1.10, 배치 API 비율: 백만 토큰당 $0.55 (즉각적인 응답을 24시간 일괄 처리로 바꾸고자 하는 기업을 위해)
• 출력 토큰: 표준 비율: 백만 토큰당 $4.40, 배치 API 비율: 백만 토큰당 $2.20

이 모델은 한 가지 분명한 사실을 보여줍니다. OpenAI는 기업 규모의 효율성을 목표로 합니다. 

DeepSeek R1은 완전히 다른 게임을 합니다. DeepSeek은 기업을 울타리로 둘러싸인 정원에 가두는 대신, 오픈 소스 AI와 투명한 가격에 베팅하여 자체적인 조건으로 AI를 원하는 개발자와 기업을 이깁니다.

• 입력 토큰: 캐시 적중: 백만 토큰당 $0.14, 캐시 미스: 백만 토큰당 $0.55
• 출력 토큰: $2.19 백만 토큰당

실제로 이는 무엇을 의미할까요? DeepSeek의 API가 이미 비슷한 요청을 처리한 적이 있는 경우(캐시 적중) 거의 아무것도 지불하지 않아도 됩니다. 예측 가능하고 반복적인 AI 워크로드를 사용하는 기업의 경우 이는 시간이 지남에 따라 엄청난 비용 절감으로 이어집니다.

이를 OpenAI의 입력 토큰 100만 개당 최소 $1.10인 것과 비교해보면 DeepSeek의 가격 책정이 OpenAI의 사업 모델에 심각한 문제인 이유를 알 수 있습니다.

당신의 선택하기

간단한 추천을 원하신다면:

AI가 그저 작동하는 도구여야 한다고 믿는다면 ChatGPT o3-mini를 선택하세요. 그것은 어떻게, 왜에 대해 궁금해하지 않고 일을 끝내고 싶어하는 사람들을 위한 모델입니다.

AI가 협력 파트너여야 한다고 생각된다면 DeepSeek R1을 선택하세요. 자신이 작업하는 것을 이해하고, 수정하고, 심지어 개선하고 싶어하는 호기심 많은 사람들을 위한 것입니다.

인터넷은 무엇을 생각할까? 

결론

AI는 갈림길에 서 있습니다. 오픈소스 vs. 폐쇄형. 사용자 정의 vs. 통제형. 모든 사람을 위한 혁신 vs. 유료 플레이. 

DeepSeek R1은 대담한 도박을 하고 있습니다. AI는 개방적이고 적응 가능하며 접근 가능해야 합니다. 반면 OpenAI의 o3-mini는 효율성, 속도, 프리미엄 성능에 관한 것입니다.

어느 쪽이든 DeepSeek은 AI 산업이 경쟁력을 재고하도록 강요하고 있습니다. 이 접근 방식은 AI를 성공적으로 만드는 요소에 대한 기존 관념을 깨고 있으며, 심지어 정부도 이를 알아차리기 시작했습니다. AI가 세계적 권력 구조를 형성함에 따라 국가는 이제 다음과 같이 질문해야 합니다. 지배력은 독점적 AI에 기반을 두고 있습니까? 아니면 진정한 성공은 오픈 혁신에 있습니까?

선택은 기술적인 것만이 아닙니다. 이념적인 것입니다.