딥시크 V3 & R1: 성능 분석 및 OpenAI O1 비교, 관련주 투자 전망

본 글에서는 딥시크 V3와 딥시크 R1 모델의 성능을 알아보고, OpenAI O1 모델과의 비교를 통해 딥시크의 경쟁력에 대해 알아봅니다. 또한, 딥시크 관련주는 무엇이 있고, 어디서 투자할 수 있는지 등을 알아봅니다.

서론: 전 세계를 놀라게 한 딥시크

최근 인공지능(AI) 기술의 급성장과 함께 AI 기업에 대한 투자자들의 관심이 뜨겁습니다. 특히, 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는 혁신적인 기술력을 바탕으로 빠르게 성장하며 주목받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 기존 메이저 AI 모델과 비교했을 때, 딥시크는 현저히 적은 비용으로 최고 성능 모델인 O1과 유사하거나 더 뛰어난 성능을 보여준다는 점에서 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있습니다. 이러한 이유로 딥시크 관련주에 대한 투자자들의 관심이 커지고 있으며, 딥시크의 최신 모델인 R1과 V3 모델의 성능 분석 및 투자 전망에 대한 궁금증이 증폭되고 있습니다.

딥시크 로고

딥시크(DeepSeek) 기업 개요 및 성장 가능성

딥시크는 2021년 설립된 중국 AI 스타트업으로, 거대 언어 모델(LLM) 분야에서 독보적인 기술력을 자랑합니다. 자체 연구 개발을 통해 다양한 AI 모델을 개발하고 있으며, AI 기술을 통해 더 나은 미래를 만들고자 노력하고 있습니다. 특히, 딥시크 V3와 R1 모델은 딥시크의 뛰어난 기술력을 세계적으로 입증하는 중요한 계기가 되었습니다. 딥시크 관련주에 투자하기 전, 기업의 성장 가능성을 면밀히 분석하는 것은 매우 중요합니다.

DeepSeek V3: 범용 대규모 언어 모델의 성능 분석

딥시크 V3 주요 특징

딥시크 V3는 딥시크의 대표적인 범용 대규모 언어 모델로서, 뛰어난 성능과 동시에 높은 비용 효율성을 자랑합니다. 딥시크 V3의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 압도적인 모델 크기: 6,710억 개의 매개변수를 가진 거대한 모델입니다. (LSI 키워드: 거대 언어 모델, 매개변수)
• MoE 아키텍처: MoE (Mixture-of-Experts) 아키텍처를 통해 각 작업에 필요한 370억 개의 매개변수만 활성화하여 효율성을 극대화합니다.
• 넓은 컨텍스트 창: 128,000 토큰에 달하는 컨텍스트 처리 능력을 통해 긴 문맥 속에서도 뛰어난 이해력을 보입니다. (롱테일 키워드: 긴 문맥 이해)

특히, 딥시크 V3의 뛰어난 훈련 비용 효율성은 주목할 만합니다. 2048개의 Nvidia H800 GPU를 사용하여 278만 GPU 시간 동안 훈련했으며, 약 87억 원의 비용이 소요되었습니다. 이는 Meta Llama 403B 모델 훈련 비용의 약 1/11 수준으로, 딥시크의 뛰어난 기술력과 비용 효율성을 입증합니다.

DeepSeek V3 성능 분석

딥시크 V3는 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보여주며, 딥시크의 기술력을 입증하는 데 중요한 역할을 했습니다. 딥시크 V3의 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

• 향상된 자연어 이해 능력: 텍스트를 정확하게 이해하고, 복잡한 질문에 대한 답변을 도출하는 능력이 뛰어납니다.
• 다양한 언어 지원: 다양한 언어를 지원하며, 번역 및 다국어 처리 작업에서 높은 정확도를 보입니다.
• 대규모 데이터 학습: 대규모 데이터 학습을 통해 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• Math-500: 90.2점을 기록하며 수학 분야에서 경쟁 모델들을 압도하는 성능을 보여줍니다.
• GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet과 동등하거나 특정 작업에서 능가하는 성능을 나타냅니다.
• 수학 및 추론 능력: 특히 수학 및 추론 능력 분야에서 강점을 드러내며, 복잡한 문제 해결 능력을 요구하는 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

모델별 Input & Output price (딥시크가 매우 저렴한걸 알 수 있음)

DeepSeek R1: 추론 능력 특화 모델

딥시크 R1 주요 특징

DeepSeek R1은 추론 능력 극대화에 초점을 맞춘 특화 모델입니다. OpenAI o1 모델과 유사한 수준의 성능을 목표로 개발되었습니다.

• 추론 특화 모델: 강화 학습(RL) 기반으로 개발되었으며, 이후 지도 학습(SFT)을 결합한 하이브리드 방식을 채택하여 추론 능력을 극대화했습니다.
• 강화된 추론 패턴 학습: 체인 오브 소트(Chain-of-thought) 탐색, 자기 검증, 반성(reflection) 등 고차원적인 추론 패턴을 자연스럽게 학습하도록 설계되었습니다.

DeepSeek-R1은 복잡한 추론 능력을 요구하는 분야에서 뛰어난 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다.

DeepSeek R1 성능 분석 (추론 능력 강화)

딥시크 R1은 딥시크의 최신 모델로, 기존 모델의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 기술을 탑재했습니다. 특히, 딥시크 R1은 추론 능력 강화에 중점을 두어 설계되었으며, 대규모 데이터 학습을 통해 더욱 뛰어난 성능을 자랑합니다. 딥시크 R1의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 혁신적인 모델 구조: 딥시크 R1은 새로운 구조의 모델을 채택하여, 복잡한 문제 해결에 필요한 논리적 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 이는 단순한 패턴 인식에서 벗어나, 주어진 정보를 바탕으로 새로운 결론을 도출하는 능력을 의미합니다.
• 강화된 문맥 이해 능력: 딥시크 R1은 문맥을 단순히 이해하는 것을 넘어, 다양한 문맥 정보를 통합하여 분석하는 능력이 뛰어납니다. 이를 통해 복잡하고 모호한 상황에서도 정확한 정보를 추출하고, 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다.
• 다단계 추론 능력: 딥시크 R1은 여러 단계의 추론 과정을 거쳐 복잡한 문제도 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 정보를 결합하고, 가설을 세우고, 논리적 단계를 따라 결론에 도달하는 능력에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다. 이러한 능력은 수학 문제 해결이나 복잡한 프로그래밍 문제 해결에서 큰 차이를 만듭니다.

딥시크 R1은 이러한 추론 능력 강화를 통해, 단순히 텍스트를 생성하거나 정보를 제공하는 수준을 넘어, 실제 인간처럼 생각하고 판단하는 능력에 한 걸음 더 다가섰다고 볼 수 있습니다.

딥시크 R1 모델 학습 과정 중 AIME 수학 문제 해결 정확도 변화 차트

위 차트는 딥시크 R1 모델이 학습을 통해 수학 문제 해결 능력을 향상시키는 과정을 보여주며, 특히 여러 번의 시도를 통해 더 높은 정확도를 달성하는 추론 능력 강화를 보여주고 있습니다.

V3 vs R1: 주요 차이점

DeepSeek V3와 DeepSeek R1은 개발 목적, 학습 방식, 특화 분야 등에서 뚜렷한 차이점을 보입니다. 이러한 차이점을 명확히 이해하는 것은 딥시크 관련주 투자 전략 수립에 매우 중요합니다.

차이점	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
목적	범용 언어 모델	추론 특화 모델
학습 방식	전통적 사전 학습 및 미세 조정	강화 학습(RL) 기반 + 지도 학습(SFT) 결합
모델 크기	6,710억 개 매개변수 (MoE, 370억 개 활성화)	V3보다 작을 것으로 추정
특화 분야	광범위한 작업	수학, 코딩, 추론 작업
비용 효율성	GPT-4o 대비 약 1/10 수준	OpenAI o1 대비 30~50배 저렴한 비용으로 유사 성능
확장성	대규모 언어 모델 확장성	추론 패턴 타 모델 전이 가능

특히, 딥시크는 DeepThink 기능을 통해 R1의 뛰어난 추론 능력을 V3에 통합하려는 시도를 하고 있습니다. 이는 두 모델의 장점을 결합하여 다양한 분야에서 더욱 강력하고 효율적인 AI 솔루션을 제공하겠다는 전략으로 해석됩니다.

R1 vs O1 성능 비교: 벤치마크 분석

딥시크 R1의 등장으로 많은 사람들이 OpenAI O1과의 성능 비교에 주목하고 있습니다. 두 모델 모두 현재 최고 수준의 LLM으로 평가받고 있기 때문입니다. 첨부된 이미지의 벤치마크 테스트 결과를 바탕으로, 딥시크 R1과 OpenAI O1 (OpenAI-o1-1217 및 OpenAI-o1-mini) 모델의 성능을 비교 분석해 보겠습니다. (DeepSeek-R1-32B 및 DeepSeek-V3, OpenAI o1-mini 모델은 표 하단 벤치마크 이미지 참고)

벤치마크	DeepSeek-R1	OpenAI-o1-1217
AIME 2024 (Pass@1)	79.8	79.2
Codeforces (Percentile)	96.3	96.6
GPQA Diamond (Pass@1)	71.5	75.7
MATH-500 (Pass@1)	97.3	96.4
MMLU (Pass@1)	90.8	91.8
SWE-bench Verified	49.2	48.9

• AIME 2024 (Pass@1): 수학 경시대회 문제 해결 능력 평가 결과입니다. DeepSeek-R1이 79.8%로 가장 높은 성공률을 보입니다.
• Codeforces (Percentile): 프로그래밍 대회에서의 코드 작성 능력 평가 결과입니다. DeepSeek-R1과 OpenAI-o1-1217이 96%대로 비슷한 수준이며, DeepSeek-R1-32B이 90.6%로 뒤를 잇습니다.
• GPQA Diamond (Pass@1): 복잡한 질문에 대한 답변 능력 평가 결과입니다. OpenAI-o1-1217이 75.7%로 가장 높은 점수를 보였으며, DeepSeek-R1은 71.5%로 그 뒤를 잇습니다.
• MATH-500 (Pass@1): 수학 문제 해결 능력 평가 결과입니다. DeepSeek-R1이 97.3%로 가장 높은 성공률을 보입니다.
• MMLU (Pass@1): 다양한 학문 분야의 지식을 평가하는 벤치마크입니다. OpenAI-o1-1217이 91.8%로 가장 높으며, DeepSeek-R1은 90.8%로 근소한 차이를 보입니다.
• SWE-bench Verified: 소프트웨어 엔지니어링 관련 문제를 해결하는 능력 평가 결과입니다. DeepSeek-R1이 49.2%로 가장 높은 점수를 나타냅니다.

위 표에서 알 수 있듯이, 각 벤치마크 테스트에 따라 모델별 성능 차이가 존재하지만, 전반적으로 DeepSeek-R1이 OpenAI-o1-1217과 비슷한 수준의 성능을 보이거나 일부 영역에서는 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있습니다. 특히, 수학 문제 해결 능력과 프로그래밍 능력에서 강점을 보이는 것을 알 수 있습니다.

딥시크 vs OpenAI O1

딥시크 R1 및 V3 사용 방법

딥시크 V3와 딥시크 R1 모델은 개발자 및 연구자들을 대상으로 API 형태로 제공되고 있습니다. 사용자는 API를 통해 모델에 접근하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 딥시크는 사용자 친화적인 인터페이스와 상세한 문서를 제공하여 모델을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

딥시크 API 사용을 위한 deepseek platform 사이트

딥시크 API 비용

deepseek platform

다음은 챗GPT처럼 웹브라우저에서 채팅처럼 사용하는 사이트입니다. 딥시크 공식사이트입니다. 가입 후 (구글 ID로도 가능) 모델을 직접 사용할 수 있습니다. 일반 사용자들은 해당 플랫폼을 통해 딥시크의 기술력을 직접 경험해 볼 수 있으며, 다양한 기능을 활용해 볼 수 있습니다. 향후에는 더 많은 사용자들이 딥시크 기술을 경험할 수 있도록 플랫폼 접근성이 개선될 것으로 예상됩니다.

(좌) 로그인화면 / (우) 채팅 화면

딥시크는 실시간 검색을 하면서 추론 기능을 사용할 수 있다. (O1은 아직 안됨)

추론 모델을 사용할 때 추론하는 과정

추론 후 답변 일부 발췌

딥시크 사용해보기

딥시크 관련주 투자 전망 및 주의 사항

딥시크의 기술력과 성장 가능성을 고려할 때, 딥시크 관련주는 매력적인 투자처로 보일 수 있습니다. 하지만, 미국이나 한국에는 관련주가 없고, 중국 A주로 중국 본토에 등록된 기업들로서 상하이 증권거래소와 선전 증권거래소에서 거래가 되고 있습니다. (후강퉁/선강퉁 제도를 통해 홍콩 증권거래소에서 중국 외 해외 투자자들도 투자를 할 수 있습니다.) 다음은 딥시크 관련주로서 2025년 1월 27일 상한가까지 치달은 관련주입니다. 모두 중국 내 AI 관련 기업들입니다.

• 저장둥팡(浙江東方)
• 화진쯔번(華金資本)
• 메이르후둥(每日互動)
• 춰촹쯔쉰(卓創資訊)

저장둥팡 (1/27 주가)

화진쯔번 주가

메이르후둥

춰촹쯔쉰

종목 상세 및 차트보기

 

이 외에도 텐센트, 바이두, 샤오미, SMIC 등도 딥시크 관련주로서 이번에 R1 모델 출시 후 강세를 나타내고 있는 중국 주식들입니다. 해당 종목들을 투자해보고 싶으신 분들을 참고해 주시되, OpenAI나 구글 등이 더 나은 모델을 내놓으면 주가는 언제든지 하락 전환할 수 있는 변동성이 매우 큰 상황이니 주의해 주세요. (이와 반대로 미국 AI 관련주들은 큰 폭으로 하락하고 있습니다. 아래는 이런 상황을 잘 정리한 뉴스 기사이니 한번씩 읽어보시기 바랍니다.)

中 AI 딥시크, 챗GPT 제치고 美앱스토어 1위…실리콘밸리 충격 | 연합뉴스

맺음말

본 글에서는 딥시크의 최신 모델인 V3와 R1의 성능을 심층 분석하고, OpenAI O1과의 비교를 통해 딥시크의 경쟁력을 살펴보았습니다. 딥시크 R1은 특히 추론 능력에서 뛰어난 강점을 보이며, OpenAI O1과 견줄 만한 수준에 도달했다는 것을 확인했습니다. 딥시크 관련주는 매력적인 투자처일 수 있지만, 변동성이 크다는 점을 인지하고 신중하게 투자 결정을 내리시길 바랍니다. 앞으로 딥시크의 성장과 기술 발전을 주의 깊게 지켜보며 투자 전략을 세우는 것이 중요합니다.