딥시크, o1급 추론 모델 'DeepSeek-R1' MIT 라이선스로 전면 오픈소스 공개

DeepSeek-R1은 복잡한 수학 연산, 코딩, 다단계 논리 추론을 처리할 수 있는 오픈소스 추론 모델로, 핵심 성능 전반에서 OpenAI의 o1에 필적한다.

무엇을 할 수 있고 어떻게 만들었나

DeepSeek-R1은 고난도 논리 추론에 특화되어 있다. 공식 기술 보고서에 따르면 수학, 코딩, 복합 추론 벤치마크에서 OpenAI-o1과 대등한 성능을 기록했다.

핵심 비결은 사후 훈련 단계에서 대규모 강화학습을 전면에 배치한 점이다. 사람이 일일이 라벨링한 정답 데이터를 최소화하고, 강화학습을 통해 모델이 스스로 해답을 탐색하고 오류를 바로잡도록 설계해 추론 성능을 끌어올렸다.

플래그십 모델 외에도 R1으로부터 지식을 증류한 소형 모델 6종이 함께 공개되었다. 이 중 32B와 70B 모델은 주요 추론 벤치마크에서 OpenAI-o1-mini에 상응하는 성적을 낸다.

파격적인 라이선스와 사용법

개발자들의 시선이 쏠린 지점은 라이선스다. DeepSeek-R1의 모델 가중치, 기술 보고서, 6종의 증류 소형 모델은 전부 MIT 라이선스로 배포되었다.

상업적 활용이 완전히 허용될 뿐만 아니라, 공식적으로 모델의 가중치 및 API 출력 데이터를 활용해 자체 모델을 미세조정하거나 추가 증류하는 행위까지 전면 허용된다.

직접 사용해보려면 chat.deepseek.com에 접속해 DeepThink 모드를 켜고 질문을 입력하면 된다.

자체 서비스에 연동할 수 있는 API도 함께 열렸다. 호출 모델명은 deepseek-reasoner이며, 캐시 히트 입력은 100만 토큰당 0.14달러, 캐시 미스 입력은 0.55달러, 출력은 2.19달러로 매우 저렴하게 책정되었다.

왜 중요한가

복잡한 로직 처리나 코드 자동 생성이 필요한 개발자와 기업에 DeepSeek-R1은 즉시 검토해야 할 대안이다. 그동안 최고 수준의 추론 모델은 폐쇄형 API에만 묶여 있었고, 출력 데이터를 통한 2차 학습도 엄격히 제한되었다.

이제는 파격적인 API 비용으로 동일 급의 추론을 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 32B나 70B 크기의 증류 모델을 자체 서버에 올려 독립적으로 운영할 수도 있다. 특히 출력을 이용한 자체 모델 증류를 전면 개방함으로써 오픈소스 진영 전체의 추론 역량을 끌어올리는 기반이 되었다는 점에서 의미가 크다.