2025년에 가장 비용 효율적인 추론 모델은 무엇인가요?

OpenAI o3-mini 와 함께 DeepSeek R1: 두 가지 주요 추론 모델 간의 주요 차이점을 이해하기 위해 고급 AI 추론 모델을 심층적으로 비교합니다.

끊임없이 변화하는 인공지능(AI) 기술 분야에서 추론 모델은 기술 혁신의 중심이 되고 있으며, 오픈AI의 o3-mini는 세계 최초로 이 분야에서 사용되고 있습니다. DeepSeek R1 와 같은 방식으로 이 트렌드 두 가지 뛰어난 모델이 등장했습니다. 두 모델 모두 복잡한 문제, 프로그래밍 과제 및 과학적 작업을 해결하는 데 전념하지만 설계 철학, 성능, 비용 구조 및 실현 경로에서 큰 차이가 있습니다.

이 글은 전문적이고 간결한 용어로 OpenAI o3-mini와 DeepSeek R1의 주요 차이점을 심층적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 이 문서에서는 다음과 같은 내용을 신중하게 다룹니다. 비교 두 모델의 아키텍처 설계, 성능 벤치마크, 가격 전략 및 일반적인 애플리케이션 시나리오를 통해 독자들에게 다음과 같은 정보를 제공하고자 합니다. 목표 분석을 통해 독자가 필요에 따라 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 최적 선택.

DeepSeek R1이 포함된 OpenAI o3-mini

OpenAI o3-mini 개요

2025년 초에 출시될 o3-mini는 효율적이고 정확한 추론 모델을 지속적으로 개선하기 위한 OpenAI 전략의 중요한 부분입니다. ChatGPT 이 커뮤니티는 제한된 액세스 권한을 가진 무료 사용자뿐만 아니라 우선 순위가 높은 Plus, Team 및 Pro 구독자를 포함한 모든 사용자에게 o3-mini에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 댓글: 기술 기업의 기술 반복을 '지속적인 노력'이라고 설명하는 것은 다소 공허한 표현이지만, 사실 기술 반복은 시장에서의 경쟁으로 인한 정기적인 업그레이드입니다. o3-mini의 핵심 강점은 다양한 작업을 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 능력이며, 특히 논리적 추론, 코드 생성 및 STEM 과목의 문제 해결에 대한 전문성을 갖추고 있다는 점입니다.

o3-mini의 주요 기능

• 고급 추론 기술. o3-mini는 '단계별 사고'라는 인지 과정을 시뮬레이션하도록 설계되어 복잡한 문제를 보다 관리하기 쉬운 하위 문제로 세분화하여 문제 해결의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 댓글: '단계별 사고'는 의인화된 설명이지만 실제로는 알고리즘 기법이며, AI가 인간과 같은 사고를 한다는 의미로 과도하게 해석해서는 안 됩니다.
• 빠른 응답 시간. 벤치마크에 따르면 o3-mini는 코딩 및 수학 퍼즐과 같은 작업에 몇 초 내에 답을 제공할 수 있으며 뛰어난 응답 속도를 보여줍니다.
• 고밀도 트랜스포머 아키텍처. o3-mini는 집중적으로 트랜스포머 아키텍처, 각 입력 토큰 는 전체 모델 파라미터 세트에 의해 처리되므로 다양한 작업에서 모델을 유지할 수 있습니다. 정착 성능.
• 코딩 및 STEM 분야의 우수성. o3-mini는 코드 생성, 논리 퍼즐 풀이, 과학 관련 쿼리 처리에서 탁월한 성능을 입증했으며 특히 STEM 애플리케이션에서 강력한 사용 가능성을 보여주었습니다.
• ChatGPT에 긴밀하게 통합되어 있습니다. o3-mini 모델은 ChatGPT API의 핵심 드라이버이자 웹 인터페이스의 고급 기능으로, ChatGPT의 지능적인 적용을 위한 견고한 기술 지원을 제공합니다.

o3-mini의 가격

o3-mini의 가격은 최신 비교 시장 데이터를 기준으로 대략 다음과 같습니다:

• 입력 토큰 백만 개당 1.10 USD
• 백만 토큰 출력당 4.40 USD

토큰으로 가격이 책정되는 o3-mini의 가격은 다음과 같은 일부 경쟁 약간 더 높지만 속도와 정확성이 뛰어난 많은 경우 도달(결정, 결론 등) 증명 이 비용의 합리성. 댓글: "일반적으로 비용을 정당화한다"는 문구는 다소 주관적이며, 예산에 민감한 사용자에게는 가격 요소가 여전히 중요합니다.

DeepSeek R1 개요

게시 및 디자인 목표

딥시크 R1은 량원펑이 설립한 중국 AI 스타트업 딥시크가 개발한 것으로, 딥시크는 2025년 1월 정식 출시될 예정이며, 10년 넘게 새로운 AI 기술을 개발하기 위해 노력해왔습니다. 지금 바로 이 제품은 고급 추론 기능을 보장하면서 경쟁력 있는 비용 관리를 달성할 수 있다는 점에서 주목할 만합니다. 또한, DeepSeek R1은 오픈 소스 모델을 채택하여 개발자가 소스 코드에 자유롭게 액세스하고 수정할 수 있습니다. 다양한 종류 개별화된 요구 사항. 댓글: DeepSeek R1의 '매우 저렴한 가격'이라는 판매 포인트는 성능 면에서 어느 정도 절충점을 찾았다는 것을 의미할 수 있으며, 기술 업계에서도 '싼 것만으로는 충분하지 않다'는 법칙이 통용되고 있습니다.

DeepSeek R1의 주요 기능

• 오픈 소스 기능. DeepSeek R1의 오픈 소스 설계로 누구나 코드를 다운로드하여 통합할 수 있으며, 이러한 높은 수준의 투명성은 다음을 위해 중요합니다. 오픈 소스 컨셉 서포터즈 의 개발자에게는 확실히 큰 매력입니다.
• 뛰어난 비용 효율성. 딥시크 R1의 디자인 우선순위 지정 생각하기 효율성. 전문가 혼합(MoE) 아키텍처 덕분에 딥서치 R1은 런타임에 더 적은 컴퓨팅 리소스를 사용하므로 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• 생각의 연쇄 시각화. o3-mini의 암시적 추론 프로세스와 달리, DeepSeek R1은 일반적으로 자세히 보기 추론 단계의 프레젠테이션. 일부 사용자는 이 '보이는 생각의 연쇄'가 모델 결론의 내적 논리를 더 깊이 이해하는 데 도움이 되었다고 합니다. 댓글: '보이는 생각의 연결 고리'는 DeepSeek R1의 강점처럼 보일 수 있지만 지나치게 상세한 추론 프로세스는 사용자에게 중복과 혼란을 초래할 수 있습니다.
• 전문가 혼합 아키텍처. DeepSeek R1은 모델이 각 토큰에 대해 일부 매개변수(즉, "전문가")만 활성화하는 MoE 아키텍처를 채택합니다. 이러한 설계 전략은 대규모 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.
• 효율성에 집중하세요. DeepSeek R1의 아키텍처 근본적으로 교육 및 추론 비용을 예산 범위 내에서 줄이는 데 중점을 둡니다. 유한 애플리케이션 시나리오에서 이점은 분명합니다.

DeepSeek R1 가격

토큰 비용 측면에서 OpenAI o3-mini, DeepSeek R1과 비교하면 다음과 같습니다. 통계적으로 유의미한 더 낮게:

• 입력 토큰 백만 개당 약 $0.14 (캐시 히트), 캐시가 히트되지 않으면 가격이 약간 상승합니다.
• 토큰 생산량 100만 개당 약 2.19달러입니다.

기술 아키텍처 비교

AI 모델의 아키텍처 설계 직접 는 성능, 비용 및 운영 효율성에 영향을 미칩니다. 다음 표는 다음과 같습니다. 잘 OpenAI o3-mini의 주요 아키텍처 기능을 DeepSeek R1과 비교합니다.

아키텍처 및 가격 비교

실제 성능 벤치마크

를 사용하여 객관적으로 연구원들은 두 모델의 실제 성능을 평가하기 위해 코딩, 논리적 추론 및 STEM 문제 해결과 같은 여러 가지 일반적인 작업을 수행했습니다. 포괄적 테스트. 다음은 주요 성과 지표에 대한 요약 및 분석입니다.

코딩 작업

이 섹션의 비교 리뷰에서 연구원들은 OpenAI o3-mini와 DeepSeek R1 모델을 동시에 제시했습니다. 환경설정 코드 생성 측면에서 두 모델 간의 성능 차이를 조사하기 위해 동일한 코딩 작업을 수행했습니다. 평가는 코드 생성에 소요되는 시간과 코드의 정확성에 중점을 두었습니다.

• OpenAI o3-mini.
  • 코드 생성 속도가 매우 빠릅니다(예: JavaScript 애니메이션 작업은 완료하는 데 약 27초밖에 걸리지 않습니다).
  • 생성된 코드는 잘 구조화되고 체계적이며 작업 요구사항에 정확하게 응답합니다.
• DeepSeek R1.
  • 코드 생성은 비교적 오래 걸립니다(동일한 자바스크립트 애니메이션 작업의 경우 약 1분 45초).
  • DeepSeek R1은 철저한 코드 설명을 제공할 수 있지만, 사용자가 명시적으로 요청하지 않은 추가 세부 정보나 기능이 응답에 포함되어 일부 시나리오에서는 중복으로 보일 수 있습니다. 코멘트: DeepSeek R1은 코딩 작업 속도가 느리고 중복 정보를 생성할 수 있어 코드 생성에 있어 o3-mini만큼 실용적이지 않을 수 있습니다.

논리적 추론

• OpenAI o3-mini.
  • 단계별 추론 프로세스와 도출된 결론에 대한 효과적인 검증을 제공할 수 있어야 합니다.
  • 답변의 품질이 우수하고 설명이 간결합니다.
• DeepSeek R1.
  • 보다 상세하고 대화가 가능한 '보이는 생각의 연쇄' 추론 프로세스를 제시합니다.
  • 딥서치 R1은 논리적 추론의 정확성 측면에서 우수한 성능을 보이지만 확인 에 대한 자세한 설명은 로 이어집니다. 응답 시간이 길어집니다. 댓글: "생각의 사슬에 대한 상세하고 대화적인 가시성"은 속도를 희생할 수 있으며, 특정 애플리케이션 시나리오에 따라 그 가치를 평가해야 합니다.

STEM 문제 해결

• OpenAI o3-mini.
  • 매우 짧은 시간 안에 STEM 문제를 해결하세요(예: RLC 회로 계산 문제는 11초밖에 걸리지 않았습니다).
  • 명확하고 구조화된 계산 단계를 시연하고 필요한 경우 다음을 수행합니다. distinct 반올림.
• DeepSeek R1.
  • 유사한 STEM 작업을 처리하려면 다음이 필요할 수 있습니다. 더 오래 시간, 최대 80초.
  • DeepSeek R1도 마찬가지로 철저한 설명을 제공할 수 있지만, 이것은 세부 수준 는 컴퓨팅 속도를 희생하는 대신 달성됩니다. 댓글: DeepSeek R1은 STEM 문제 해결에서 o3-mini에 크게 뒤쳐져 있으며, 이는 성능 부족의 또 다른 증거입니다.

실시간 성능 비교 요약

사고의 연쇄 작동 메커니즘 분석

생각의 사슬 팁 기술 허용 모델링은 복잡한 문제를 해결해야 합니다. 로 분해됩니다. 일련의 작고 관리하기 쉬운 단계. o3-mini에서는 모델이 복잡한 문제를 받으면 내부적으로 일련의 추론 단계를 생성하고(최종 사용자에게는 보이지 않더라도) 궁극적으로 다음과 같은 결과를 렌더링합니다. 최종 답변. 이 메커니즘은 다음과 같은 복잡한 쿼리에 대해 보다 정확하고 정확한 답변을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 정교한 응답.

사용 사례 및 적용 시나리오

OpenAI o3-mini 및 DeepSeek R1 모델 모두 충족 가능(조건 또는 요구 사항) 다음 분야에서 널리 사용됩니다. 다양한 종류 미션 시나리오의 능력 . 각 기능의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

OpenAI o3-mini 사용 사례

• 코딩 및 소프트웨어 개발.
  • 구문을 준수하는 코드 스니펫을 빠르게 생성하세요.
  • IDE 및 다양한 프로그래밍 도구와 원활하게 통합되어 개발 효율성이 향상됩니다.
• STEM 문제 해결.
  • 수학 퍼즐과 물리 계산을 효율적으로 풀 수 있습니다.
  • 과학 영역에서 복잡한 쿼리 제공 증분 설명.
• 논리적 추론 과제.
  • 명확하고 간결한 단계를 사용하여 어렵고 논리적인 문제를 효과적으로 세분화하세요.
• 엔터프라이즈 애플리케이션.
  • 대기업이 데이터 추출 및 분석 프로세스를 자동화할 수 있도록 지원합니다.
• 보안 스캔.
  • 코드의 잠재적인 취약점을 빠르게 감지하고 이를 해결하기 위한 맞춤형 권장 사항을 제공합니다.

DeepSeek R1의 사용 사례

• 오픈 소스 프로젝트.
  • 사용자 지정 가능한 오픈 소스 솔루션을 선호하는 개발자에게 적합합니다.
• 세부 추론 프로세스 시각화.
  • DeepSeek R1의 '생각의 사슬' 시각화 기능은 디버깅이나 교육 등 추론 과정의 투명성이 요구되는 애플리케이션 시나리오에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
• 비용에 민감한 환경.
  • 토큰 비용에 적용 매우 민감함 애플리케이션 시나리오와 응답 대기 시간에 대한 일정한 허용 오차를 가지고 있습니다.
• 대규모 데이터 처리.
  • 대규모 쿼리 요청을 처리해야 하지만 단일 요청에 대한 비용을 엄격하게 관리해야 하는 프로젝트에 적합합니다.
• 연구 및 실험.
  • 심층적인 모델 커스터마이징이 필요한 학술 연구 또는 실험 프로젝트에 이상적입니다. 평지붕 건물.

한계와 과제

OpenAI o3-mini와 DeepSeek R1은 여러 영역에서 뛰어난 성능을 보여주었지만, 각각 한계가 있습니다.

OpenAI o3-mini의 제한 사항

• 토큰당 더 높은 비용.
  • O3-mini는 속도가 빠르지만 소유 이점이 있지만 토큰당 비용이 더 높습니다. 장기적으로 높은 처리량 이 애플리케이션은 다음을 제공합니다. 두드러진 경제적 부담.
• 독점 아키텍처.
  • o3-mini는 비공개 소스 모드이므로 모델을 수정하거나 미세 조정하려는 개발자를 위한 유연성이 제한됩니다. great 제약 조건.
• 리소스 집약적입니다.
  • 고밀도 트랜스포머 아키텍처 설계는 각 토큰을 처리하는 데 더 많은 컴퓨팅 리소스를 소비한다는 것을 의미합니다.

DeepSeek R1의 한계

• 상대적으로 느린 응답 시간: - 응답 시간이 상대적으로 느립니다.
  • 딥시크 R1이 여러 벤치마크에서 답변을 생성하는 데 걸린 시간 더 오래 이는 실시간 요구 사항이 높은 애플리케이션 시나리오에서 문제가 될 수 있습니다. 바람직하지 않은 요인.
• '생각의 사슬' 가시성의 잠재력 비효율성 :
  • 추론 프로세스의 투명성은 경우에 따라 이점이 될 수 있지만, 추론 프로세스의 시각화가 길어지면 전반적인 효율성이 떨어질 수 있습니다.
• 오픈 소스 모델의 잠재적 장단점.
  • 재정 자원 확장 항상 그런 것은 아닙니다 모델의 안정적인 신뢰성을 완벽하게 보장할 수 있습니다; 특정 목적 코드 변경 사항 가능성 로 이어집니다. 공연 호환되지 않음 .
• 과도한 정교한 설명.
  • 의 자세한 설명은 많은 경우 가치가 있지만 때때로 DeepSeek R1에서 제공하는 설명에는 다음이 포함될 수 있습니다. 최종 답변은 다음과 같습니다. with regard (앞 구문) 불연속 정보. 댓글: o3-mini에 비해 DeepSeek R1은 특히 성능과 반응성 측면에서 한계가 더 뚜렷해 보이며, 이는 시장에서의 경쟁력을 더욱 약화시킬 수 있습니다.

평결에 도달하기

이에 대한 보증 직접 리뷰를 비교해보면 OpenAI o3-mini와 DeepSeek R1의 고유한 강점을 명확하게 확인할 수 있습니다. OpenAI o3-mini는 뛰어난 속도, 정확성, 향상된 보안으로 시간과 안정성 측면에서 가장 인기 있는 선택이 되었습니다. 심각도 요청된 미션 시나리오의 황실 시험에서 1등이 되십시오. DeepSeek R1은 오픈 소스 기술 애호가 및 예산이 제한된 프로젝트를 위한 비용 효율적이고 투명한 오픈 소스 솔루션입니다. 매력적인 대안 . 댓글: 기사의 결론은 의도적으로 두 모델 간의 균형을 맞춘 것일 수 있지만, 전체적인 리뷰를 보면 OpenAI o3-mini가 더 큰 이점을 가지고 있으며, DeepSeek R1의 '비용 효율성'이 주요 장점일 수 있다는 것을 암시하는 것 같습니다. 섹스 어필. 최종 모델 선택 대체로 에 따라 달라집니다. 특별 애플리케이션 시나리오 definite 요구 사항. 애플리케이션 시나리오의 경우 우선순위 지정 생각하기 코딩, 논리적 추론 또는 STEM 문제에 대한 빠르고 고품질의 응답이 필요하고 예산이 더 높은 토큰 비용을 허용하는 경우, OpenAI o3-mini가 더 나은 선택입니다. 댓글: "예산이 허락한다면, o3-mini를 선택하라"는 권장 사항은 우수한 성능이 요구되는 AI 애플리케이션에서 DeepSeek R1의 핵심 장점은 가격뿐일 수 있다는 것을 암시합니다. 불리한.

o3-mini와 DeepSeek R1의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?

각 토큰을 전체 파라미터 세트로 처리하는 고밀도 트랜스포머 모델을 사용하는 OpenAI o3-mini는 토큰당 일부 파라미터만 활성화하는 전문가 혼합 아키텍처를 사용하는 DeepSeek R1과 달리, 각 토큰을 전체 파라미터 세트로 처리하는 고밀도 트랜스포머 모델을 사용합니다. 따라서 o3-mini는 성능 측면에서 더 효율적입니다. 안정화 더 빠른 반면, R1은 더 비용 효율적입니다.

코딩 및 STEM 문제 해결과 같은 작업에는 어떤 모델이 더 빠를까요?

벤치마킹 데이터에 따르면 응답성 측면에서 o3-mini는 다음과 같습니다. 지속적 예를 들어 코딩 작업에서 o3-mini는 약 27초 만에 코드를 생성하는 데 비해 DeepSeek R1은 1분 45초가 걸리며, STEM 작업에서 o3-mini의 응답 시간은 11초로 DeepSeek R1의 80초보다 짧을 수 있습니다.

이 두 모델의 토큰 비용에는 어떤 큰 차이가 있나요?

OpenAI o3-mini의 비용은 입력 토큰 100만 개당 약 1.10달러, 출력 토큰 100만 개당 약 4.40달러이며, DeepSeek R1의 비용은 출력 토큰 100만 개당 약 4.40달러입니다. 통계적으로 유의미한 이는 입력 토큰 100만 개당 약 0.14달러(캐시 히트의 경우), 출력 토큰 100만 개당 2.19달러로, 딥시크 R1은 토큰 비용 측면에서 더욱 경쟁력이 있습니다.

DeepSeek R1은 오픈 소스 모델인가요?

예, DeepSeek R1은 완전한 오픈 소스 모델이며 개발자는 소스 코드에 자유롭게 액세스하고 수정할 수 있습니다. 이러한 투명성으로 인해 많은 오픈 소스 컨셉 서포터즈 개발자에게는 성능 일관성 및 보안 제어 측면에서 잠재적 인 문제가 발생할 수 있습니다. 부정확성 .

안전과 인간의 가치에 부합하는 측면에서 어떤 모델이 더 나은 성능을 발휘할까요?

DeepSeek R1(불안전 응답률 약 11.981 TP3T)에 비해 OpenAI o3-mini는 불안전 응답률(약 1.191 TP3T)이 낮습니다. o3-mini의 추론 프로세스 닫힘 따라서 안전하지 않은 중간 단계가 노출될 위험이 줄어들어 보안이 더 중요한 애플리케이션 시나리오에서 o3-mini가 유리합니다.

어떤 일반적인 사용 사례에 o3-mini가 더 적합할까요?

o3-mini는 빠르고 정확한 코딩 출력, 실시간 논리적 추론, STEM 문제 해결 등 속도와 정확성이 중요한 애플리케이션 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 특히 속도와 보안이 중요한 엔터프라이즈 애플리케이션과 대화형 애플리케이션 환경에 적합합니다.

DeepSeek R1의 주요 제한 사항은 무엇인가요?

DeepSeek R1 비용 효율적이고 투명한 측면에서는 소유 '보이는 생각의 연쇄' 기능으로 인해 전체 응답 시간이 길어질 수 있으며, 특히 실시간 작업이 많은 경우 응답 속도가 상대적으로 느려질 수 있습니다. '보이는 생각의 연쇄' 기능은 전체 응답 시간이 길어질 수 있으며, 특히 실시간 작업이 많은 경우 특정 상황에서 제공된 답변에는 다음이 포함될 수 있습니다. 와 관련하여 (우리를) 마주보고 명령 불연속 자세한 정보.