2025년 1월 초, DeepSeek-R1 문제 해결, 창의적 글쓰기, 고급 추론 및 코딩을 위한 선도적인 AI 모델로 등장했습니다. 짧은 기간 내에 많은 사람들이 DeepSeek-R1 의 마법에 참여했습니다. 그러나 Grok 3에 관심이 있는 사람들은 DeepSeek-R1 로 새로운 여정을 떠날 가치가 있는지 의문을 가질 수 있습니다.
어떤 것을 사용할지 결정할 때, 이 두 모델의 포괄적인 비교를 찾아볼 수 있습니다. 이 글에서는 DeepSeek-R1 과 Grok 3의 자세한 비교를 보여드리겠습니다. 시작해 봅시다. 이 두 가지 놀라운 AI 모델을 더 잘 이해해 보겠습니다.
DeepSeek 무엇인가요?
2023년에 설립된 DeepSeek 는 기업과 개발자에게 저렴하고 오픈소스 AI 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하는 최첨단 AI 플랫폼입니다. 지난 2년 동안 Google Play에서 1,000만 건 이상의 다운로드를 달성했으며 iOS 앱 스토어에서 ChatGPT 앞지르고 있습니다.
인기 있는 AI 모델 중 하나인 DeepSeek V3 AI 벤치마크에서 인상적인 성과를 달성했습니다. MATH-500에서 90.2점을 획득했습니다. 게다가 최신 버전인 DeepSeek-R1 의 엄청난 잠재력도 확인할 수 있습니다. 강력한 추론 기능이 탑재되어 있습니다. 그리고 실행당 훈련 비용은 600만 달러에 불과하여 다른 AI 경쟁자들보다 상당히 낮습니다.
Grok 3은 무엇인가요?
Grok 3는 Elon Musk의 x.AI의 최신 모델입니다. 고급 추론 및 대규모 컴퓨팅 기능 덕분에 스스로 " 지구상에서 가장 똑똑한 AI "로 간주되었습니다.
200,000개의 NVIDIA H100 GPU 와 2억 GPU 시간의 컴퓨팅을 갖춘 Colossus 슈퍼컴퓨터에서 학습되었습니다. 이는 Grok 2에 비해 컴퓨팅 파워가 10배 증가한 것을 의미합니다.
Grok 3는 AI 벤치마크를 93%나 깨뜨렸고, AIME 25에서 2.7조 개의 매개변수를 가지고 있으며 12.8조 개의 토큰 으로 훈련되었습니다. 컨텍스트 윈도우가 128,000개의 토큰을 처리할 수 있으므로 긴 대화를 유지하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
Grok 3 대 DeepSeek-R1 - 어느 것이 더 낫나요?
Grok 3와 DeepSeek-R1 은 모두 현장에 도착하기 전에 상당한 개발을 거쳐 다른 많은 AI 챗봇과 경쟁했습니다. 교차로에서 Grok 3와 DeepSeek-R1 중 어느 것을 사용할지 고민하고 있을 수 있습니다. 여기서 Grok 3와 DeepSeek-R1 의 주요 차이점을 알아보겠습니다.
이 비교에서 우리는 Grok 3와 DeepSeek-R1 의 강점과 약점을 비교하고, 그 기능, 성능, 그리고 최상의 활용법을 살펴볼 것입니다. 데이터 과학자, 개발자 또는 비즈니스 분석가로서, 여러분은 AI 여정에서 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.
우선, AI 벤치마크의 몇 가지 기준을 살펴보겠습니다. 이러한 점수는 수학적 추론, 복잡한 과학적 질문에 대한 답변, 코드 생성 및 전반적인 성능에 대한 역량을 반영할 수 있습니다.
AI 벤치마크 성능
GrAIME 2025(미국 초대 수학 시험)
- DeepSeek-R1: 정확도 79.8%
- Grok 3: 정확도 93%
- DeepSeek-R1 대 Grok 3: Grok 3는 수학적 추론 측면에서 DeepSeek-R1 상당히 우수한 성능을 발휘합니다.
GPQA 과학(대학원 수준 물리학 질문 답변)
- DeepSeek-R1: 정확도 71.5%
- Grok 3: 정확도 85%
- DeepSeek-R1 대 Grok 3: Grok 3는 GPQA 과학 분야에서 더 나은 성능을 보였습니다. 즉, Grok 3는 복잡한 과학적 질문에 답하는 데 더 강력한 능력을 갖추고 있습니다.
LiveCodeBench(코드 생성)
- DeepSeek-R1: 65.9% Pass@1-CoT 점수
- Grok 3: 79% Pass@1-CoT 점수
- DeepSeek-R1 대 Grok 3: Grok 3는 코드 생성 작업에서 DeepSeek-R1 보다 성능이 뛰어납니다. 이는 Grok 3가 코드 생성에서 더 나은 역량을 보여준다는 것을 나타냅니다.
Chatbot Arena(전체 Chatbot 성과)
- DeepSeek-R1: 아직 언급되지는 않았지만, 가장 강력한 경쟁자 중 하나가 될 것으로 보입니다.
- Grok 3: 1402점 달성. 1400점 장벽을 깬 최초의 AI 모델입니다.
- DeepSeek-R1 대 Grok 3: Grok 3는 DeepSeek-R1 앞지르며 Chatbot Arena에서 최고의 성과를 거두었습니다.
다음으로 각 인덱스에 대한 몇 가지 예를 들어 설명하고 Grok 3와 DeepSeek-R1 비교해보겠습니다.
추론과 수학
Grok 3와 DeepSeek-R1 은 모두 추론에 능숙합니다. 특정 추론 문제에서 두 모델 모두 타당한 추론으로 응답을 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 세 사람 중 누가 거짓말을 하고 있는지 판단하는 어려운 논리 퍼즐에서 Grok 3는 단계별로 자세한 추론을 제공했고 DeepSeek-R1 도 정답에 도달했습니다. 숫자적으로 두 모델은 덜 복잡한 문제에서는 동등하게 잘 수행했지만 더 복잡하고 여러 단계로 구성된 문제에서는 부족했습니다. 전반적으로 이러한 측면에서는 일반적으로 비슷합니다.
코딩
Grok 3는 코딩에서 DeepSeek-R1 이긴다. Grok 3는 매번 더 깔끔하고 간결한 기능적 코드를 생성한다. 때때로 DeepSeek-R1 기본 테스트 사례조차 통과하지 못하는 코드를 생성하지 못한다. 예를 들어, 미로를 작성하라는 요청을 받았을 때 DeepSeek-R1 잘 구성된 미로를 생성했지만 Grok 3의 출력은 시각적으로 덜 명확하고 더 무작위적으로 보였다. 즉, Grok 3가 코딩 작업에 더 나은 것이다.
창작 글쓰기
두 모델 모두 창의적인 글쓰기를 할 수 있습니다. 그러나 Grok 3의 출력은 더 향상된 흐름과 더 매력적인 스토리를 가지고 있습니다. 예를 들어, 타자기를 사는 남자에 대한 스토리를 쓰라는 요청을 받았을 때 Grok 3는 DeepSeek-R1 보다 더 뛰어나고 더 흥미로운 스토리를 썼습니다. 따라서 흥미로운 스토리를 만들어야 할 때 Grok 3가 더 나은 선택이 됩니다.
응용 프로그램
- DeepSeek-R1: DeepSeek-R1 은 추론, 연구, 지식 자동화와 같은 분야에 적용되도록 특별히 설계되었습니다.
- Grok 3: Grok 3를 사용하면 까다로운 계산 작업과 실시간 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 코딩, 실시간 개인화, 학습 및 적응에 적합합니다.
API 가격 책정
DeepSeek-R1 Grok 3보다 훨씬 비용 효율적입니다.
- DeepSeek-R1 : 100만개 입력 토큰당 $0.07, 100만개 출력 토큰당 $1.10
- Grok 3: 100만 개의 입력 토큰당 2달러, 100만 개의 출력 토큰당 10달러
보너스: HIX AI 에서 DeepSeek 무료로 사용하세요
DeepSeek-R1 을 무료로 활용하려면 HIX AI 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 여기에서는 사용 제한 없이 DeepSeek 에 더 원활하게 액세스할 수 있습니다. 또한 트래픽이 많을 때 DeepSeek 서버 오류가 발생하는 것을 피할 수 있습니다.
DeepSeek-R1 외에도 Claude 3.7 Sonnet , OpenAI o3-mini , GPT-4o 와 같은 다양한 최신 AI 모델에 무료로 액세스할 수 있습니다. 즉, 다양한 모델을 사용하여 문제를 해결하고, 기사를 초안하고, 코드를 설정하고, 추론 작업을 수행하고, 한곳에서 다른 활동을 수행할 수 있습니다.
결론
요약하자면 DeepSeek-R1 과 Grok 3을 비교하면 각각 강점과 약점이 뚜렷합니다. 거대한 처리 능력과 실시간 데이터 액세스를 갖춘 Grok 3는 많은 처리와 새로운 데이터에 대한 빠른 조정이 필요한 작업에 탁월합니다. DeepSeek-R1 보다 논리적 추론과 문제 해결 능력이 떨어집니다.
반면, DeepSeek-R1 구조적 추론, 학술 연구 및 비즈니스 활용에서 우수합니다. 더 중요한 것은 DeepSeek-R1 성능과 에너지 소비 간의 훌륭한 균형을 가지고 있다는 것입니다. 따라서 Grok 3보다 더 저렴하고 신뢰할 수 있는 선택입니다. 오류나 제한 없이 최신 DeepSeek-R1 시도하려면 HIX.AI 에서 DeepSeek-R1 시도하는 것이 좋습니다.