2025년 1월, DeepSeek R1은 중국의 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 AI 애호가들의 관심을 다시 불러일으켰습니다. 짧은 기간 내에 많은 프로그래머와 연구자들이 이 모델에 관심을 가지게 되었습니다. 동시에, 또 다른 AI 모델인 Gemini 2.0은 Google 에서 개발한 고급 생성 AI 모델로 복잡한 추론 작업을 처리하는 데 특화되어 있습니다.
그러면 DeepSeek R1과 Gemini 2.0 중 어떤 것을 선택해야 할지 궁금할 것입니다. 이 게시물에서는 DeepSeek R1과 Gemini 2.0을 살펴보겠습니다. 기본 성능, 강점, 과제 및 가격에 초점을 맞출 것입니다. 이것이 유리한 AI 모델에 투자할 때 단서를 제공하기를 바랍니다.
DeepSeek 무엇인가요?
DeepSeek 2023년 5월에 출범한 혁신적인 AI 기업입니다. 고급 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 목표로 합니다. 그런 다음 2025년 1월에 6,710억 개의 매개변수를 갖춘 강력한 AI 모델인 DeepSeek R1을 출시했습니다. DeepSeek R1의 훈련 비용은 약 560만 달러 로 GPT 4를 훈련하는 비용보다 상당히 낮습니다.
고급 추론 기능 덕분에 많은 사용자가 코딩에 적용합니다. 예를 들어, 일부 프로그래머는 복잡한 소프트웨어를 디버깅하고 코드를 생성하는 데 사용합니다. 출시 후 이 모델은 많은 주목을 받았으며 5일 만에 Apple 앱 스토어에서 1위를 차지했고 1주일 만에 300만 건 이상의 앱 다운로드를 달성했습니다.
Gemini 자리란?
2024년 5월, Google Gemini 출시했습니다. 그리고 2024년 말에 Google 최신 버전인 Gemini 2.0 플래시 와 Gemini 2.0 프로를 출시했습니다. 최대 200만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 기반으로 대량의 텍스트와 데이터를 처리할 수 있습니다. 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트를 포함한 멀티모달 입력을 지원하고 텍스트, 이미지, 오디오를 생성할 수 있습니다.
Google의 가족 구성원 중 하나인 Gemini 2.0은 Google 검색 및 코드 실행과 같은 기본 도구 사용을 지원합니다. 또한 이 모델은 Google 검색 및 Google Workspace와 같은 Google의 제품 및 서비스에 점진적으로 통합되고 있습니다. 이를 통해 다재다능함이 크게 향상되었습니다.
DeepSeek R1 대 Gemini 2.0 - 비교 분석
연구자와 실무자 사이에 상당한 관심과 논쟁이 있기 때문에 DeepSeek R1과 Gemini 2.0을 자세히 비교하기로 했습니다. 이 비교는 주로 성능, 강점, 약점 및 가격 목록에 초점을 맞출 것입니다. 사용 사례를 강조함으로써 각 도구를 최대한 활용하는 방법을 알 수 있습니다.
사용자 경험
- DeepSeek R1: 사용자는 응답이 더 매력적이고 유익하다고 생각할 수 있습니다. 검색 결과에 링크가 포함되어 있습니다. 이는 콘텐츠를 확인하려는 사용자에게 유용합니다.
- Gemini 2.0: 설명이 더 생생하고 흥미롭습니다. 사용자가 더 나은 독서 경험을 즐길 수 있습니다. 또한 사용자가 필요한 소스를 얻을 수 있습니다.
건축과 디자인
- DeepSeek R1: 고밀도 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 총 6,710억 개의 매개변수를 갖는 오픈소스 모델로 개발되었습니다.
- Gemini 2.0: Google 이 개발한 독점 모델인 하이브리드 변압기 아키텍처를 적용합니다.
컨텍스트 창
컨텍스트 창은 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 또는 "토큰"의 양을 말합니다. 더 큰 컨텍스트 창은 모델이 더 긴 입력을 처리할 수 있음을 나타냅니다.
- DeepSeek R1: 정확한 컨텍스트 창 크기는 공개되지 않았지만, 최대 128,000개 토큰까지 큰 컨텍스트 창을 지원할 것으로 추정됩니다.
- Gemini 2.0: 컨텍스트 창의 용량은 최대 200만 개의 토큰입니다.
멀티모달 입력 및 출력
다중 모달 입력 및 출력은 AI 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터에서 정보를 처리하고 생성하는 방법을 나타냅니다.
- DeepSeek R1: 기술적으로 DeepSeek R1은 멀티모달이 아닙니다. 주로 텍스트 기반 작업에 초점을 맞추고 자연어 처리(NLP), 지식 합성 및 저지연 응답에 탁월합니다.
- Gemini 2.0: 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트를 포함한 광범위한 입력 유형을 지원합니다. 텍스트, 이미지(나중에), 오디오(곧 출시)를 출력으로 생성할 수 있습니다.
속도와 효율성
- DeepSeek R1: Gemini 2.0 Flash만큼 빠르지는 않지만 대부분의 경우 차이가 크게 느껴지지 않습니다.
- Gemini 2.0: 속도와 효율성이 최적화되었습니다.
코딩 성능
이 매개변수는 AI 모델이 다양한 프로그래밍 언어에 걸친 코드 생성, 디버깅, 최적화 등의 코딩 작업에서 뛰어난지 여부를 나타냅니다.
- DeepSeek R1: 알고리즘에서 더 나은 성능을 보입니다. LeetCode Hard 문제에서 Gemini 2.0 Flash의 82%에 비해 87%의 성공률을 달성했습니다. 또한 DeepSeek R1은 90%의 정확도로 디버깅에 뛰어납니다.
- Gemini 2.0: Next.js 최적화 작업에서 DeepSeek R1의 62%에 비해 91%의 성공률을 기록하며 프레임워크별 패턴에서 더 강력한 성능을 보였습니다.
수학적 성과
AI 모델은 수학적 작업을 처리하도록 훈련됩니다. 이는 기본 산수에서 고급 통계 분석까지 다양합니다. 이들은 방정식을 풀고, 상징적 계산을 수행하고, 심지어 복잡한 문제를 해결하기 위한 솔루션을 생성할 수도 있습니다. 반면에,
- DeepSeek R1: 고급 미적분, 선형 대수, 기호 수학을 포함한 복잡한 논리적 추론에 뛰어납니다. 또한 문제에 대한 단계별 솔루션을 제공할 수 있습니다.
- Gemini 2.0: 속도와 효율성에 초점을 맞추었기 때문에 빠른 계산과 간단한 수학 작업에 이상적입니다. 기본 산수, 대수 및 통계에서 좋은 성과를 보입니다. 빠르고 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안
- DeepSeek R1: 사용자 데이터를 수집하여 중국에 저장할 수 있는데, 이는 사용자들에게 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
- Gemini 2.0: Google의 제품 중 하나로 Google의 데이터 개인정보 보호 정책을 따릅니다. 따라서 사용자는 데이터 보안에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
과제와 한계
- DeepSeek R1: 복잡한 질문에 대한 답변을 생성하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 또한, 틈새 또는 전문화된 수학 문제를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 게다가 일부 사용자는 정보와 데이터 보안에 대한 우려를 가질 수 있습니다.
- Gemini 2.0: Gemini 2.0은 이미지 분석과 웹 검색에 뛰어나지만 PDF 파일과 같은 일부 유형의 문서 분석에는 약할 수 있습니다. 또한 코딩 작업에는 작동할 수 있지만 때로는 효과적인 코드를 생성하지 못할 수 있습니다. 또한 심층 분석이 필요한 복잡하고 여러 단계로 구성된 추론 작업을 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
API 가격 책정
- DeepSeek R1: 1m 입력 토큰당 $0.55, 1m 출력 토큰당 $2.19
- Gemini 2.0: 1m 토큰당 $0.10, 1m 토큰당 $0.40( Gemini 2.0 Flash의 경우)
DeepSeek 와 Gemini 무료로 즐기는 방법?
HIX AI 최신 DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , ... 등 여러 AI 모델을 무제한 무료로 통합합니다. 사용 사례에 이상적인 도구를 결정하기 전에 다양한 AI 도구를 무료로 사용해 보고 비교할 수 있습니다.
더 중요한 것은, 여기에서 원활한 AI 대화를 즐길 수 있다는 것입니다. 이는 HIX AI 서버 오류, 서버 과부하, 잘못된 매개변수, 속도 제한 도달 및 기타 일반적인 문제와 같은 다양한 오류를 겪지 않도록 방지할 수 있기 때문입니다. 간단히 말해서, HIX AI DeepSeek 및 Gemini 의 효율성과 효과를 향상시켜 모든 사용자가 액세스할 수 있도록 합니다.
결론
결론적으로, DeepSeek R1은 고급 수학적 추론, 논리적 문제 해결, 복잡한 문제 단계별 처리에 뛰어납니다. 반면, Gemini 2.0은 빠른 계산, 기본 산수, 대수 및 통계 작업과 같은 빠르고 효율적인 응답에 뛰어납니다. 두 도구 모두 강점과 한계가 있습니다. 필요에 따라 하나를 선택하면 최대한 활용할 수 있습니다.