DeepSeek R1 가이드: 2026년 아키텍처, 벤치마크 및 실용적 사용법

DeepSeek R1은 오픈소스 모델이 폐쇄형 모델의 추론 능력과 맞먹을 수 있음을 입증했습니다. 2025년 1월 MIT 라이선스로 공개되었으며, AIME 2024에서 79.8%, MATH-500에서 97.3%의 점수를 기록해 OpenAI의 o1 시리즈와 동급에 위치합니다.

1년이 지난 지금도 R1은 가장 비용 효율적인 추론 모델 중 하나입니다. 1M 토큰당 $0.55/$2.19의 비용으로, 유사한 폐쇄형 대안보다 5~10배 저렴합니다. 효과적으로 사용하기 위해 알아야 할 내용을 정리했습니다.

아키텍처: 671B 파라미터가 671B 비용을 의미하지 않는 이유

DeepSeek R1은 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 사용합니다:

총 6710억 파라미터
순방향 패스당 370억 활성화
DeepSeek-V3-Base 기반
128K 토큰 컨텍스트 윈도우

MoE 설계 덕분에 R1은 671B 모델의 지식 용량을 가지면서도 약 37B 모델 수준의 추론 비용을 유지합니다. 각 입력 토큰은 일부 “전문가” 네트워크만 활성화하여 계산 요구량을 관리합니다.

비교하자면: 밀집형 671B 모델을 실행하려면 약 1.3TB 메모리가 필요합니다. R1의 MoE 아키텍처는 Q4 양자화 시 약 336GB로 줄여, 고성능 소비자 하드웨어(512GB 메모리의 Mac Studio M3/M5 Ultra)에서 실행할 수 있습니다.

벤치마크 성능

수학

벤치마크	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79.8%	83.3%	~65%
MATH-500	97.3%	96.4%	~90%
Codeforces Elo	2,029	1,891	~1,600

R1은 대부분의 수학 벤치마크에서 o1과 동등하거나 더 우수한 성능을 보입니다. Codeforces 등급 2,029는 “Candidate Master” 수준으로, 뛰어난 인간 프로그래머와 경쟁할 만한 수준입니다.

코딩

R1은 알고리즘 코딩(경쟁 프로그래밍, 수학적 증명)에 강하지만, 소프트웨어 엔지니어링 작업(다중 파일 리팩토링, API 설계)에는 최적화되어 있지 않습니다. SWE-Bench Verified에서는 Claude Sonnet 4.6(72.7%)이 R1을 크게 앞섭니다.

알고리즘 구현과 수학 코드에는 R1을 사용하고, 일반 소프트웨어 엔지니어링에는 Claude 또는 GPT-5를 권장합니다.

추론

R1의 연쇄 사고(chain-of-thought) 추론은 투명하고 검토 가능합니다. 폐쇄형 모델과 달리 추론이 숨겨진 “생각” 단계에서 이루어지는 대신, R1은 추론 과정이 출력의 일부로 포함됩니다. 이 점이 다음과 같은 용도로 유용합니다:

추론 오류 디버깅 (모델이 어디서 잘못했는지 확인 가능)
교육용 (학생들이 추론 과정을 따라갈 수 있음)
연구 (LLM이 문제를 접근하는 방식을 분석)

훈련 혁신: 인간 라벨 없이 순수 RL

R1의 훈련 방식은 분야에 가장 큰 기여였습니다.

전통적 접근법: 인간이 라벨링한 추론 예시를 수집하고, 모델을 이를 모방하도록 미세 조정.

DeepSeek의 접근법: 감독된 추론 데이터 없이 대규모 강화학습(RL)만으로 훈련. 모델(DeepSeek-R1-Zero)은 RL만으로 자기 검증, 반성, 긴 연쇄 사고 추론을 개발했습니다.

실용적 의미: R1은 고가의 인간 주석 없이도 RL 훈련만으로 추론 능력이 나타날 수 있음을 보여주었습니다. 이는 다른 연구소들이 더 효율적으로 추론 모델을 훈련할 수 있는 길을 열었습니다.

최종 R1 모델은 두 단계 파이프라인을 사용합니다:

추론 패턴 개발을 위한 RL 단계
출력 품질 개선 및 반복, 언어 혼합 문제 감소를 위한 SFT(감독 미세 조정) 단계

실용적 사용법

R1을 사용해야 할 때

수학적 증명 및 유도
경쟁 프로그래밍 문제
알고리즘 설계 및 최적화
단계별 추론이 필요한 데이터 분석
투명한 추론이 중요한 연구 작업
추론 능력이 필요하면서 비용을 절감하려는 애플리케이션

R1을 사용하지 말아야 할 때

일반 소프트웨어 엔지니어링 (Claude Sonnet 4.6 사용 권장)
창의적 글쓰기 (Claude 또는 GPT-5 사용 권장)
추론 오버헤드가 불필요한 빠른 Q&A (GPT-4.1-mini 사용 권장)
UI/프론트엔드 코드 생성 (R1은 이 부분에서 약함)
최신 정보가 필요한 작업 (R1의 훈련 데이터는 컷오프 있음)

R1 사용 최적화

R1의 추론 과정은 길어질 수 있습니다. 간단한 수학 문제도 최종 답변 전에 500개 이상의 토큰이 연쇄 사고로 생성될 수 있습니다. 관리 팁:

max_tokens를 적절히 설정하세요. R1 출력은 동일 작업에 비추어 비추론 모델보다 3~5배 길 수 있습니다.
최종 답변을 파싱하세요. R1은 일반적으로 추론 과정 뒤에 명확한 형식으로 결론을 감쌉니다.
간단한 작업에는 증류 버전을 사용하세요. DeepSeek는 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B 파라미터 증류 모델을 제공합니다. 32B와 70B 버전은 대부분의 추론 능력을 유지하면서 비용이 훨씬 낮습니다.

가격 비교

모델	입력 / 1M	출력 / 1M	추론 능력
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	강력 (79.8% AIME)
OpenAI o3	$2.00	$8.00	강력 (~83% AIME)
Claude Opus 4.6	$5.00	$25.00	양호 (~65% AIME)
OpenAI o4-mini	$1.10	$4.40	양호 (속도 최적화)

R1은 입력과 출력 모두에서 o3보다 4배 저렴합니다. 추론 품질이 비슷한 작업(수학, 알고리즘)에서는 R1이 상당한 비용 절감을 제공합니다.

오픈소스 생태계

R1은 MIT 라이선스입니다. 다음이 가능합니다:

상업적 제한 없이 사용
자체 데이터로 미세 조정
작은 모델 훈련을 위한 증류
로컬 실행 (전체 모델 Q4 기준 약 336GB RAM 필요)
자체 인프라에 배포

사용 가능한 증류 버전:

버전	파라미터	사용 사례
R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	엣지 디바이스, 모바일
R1-Distill-Qwen-7B	7B	로컬 개발, 테스트
R1-Distill-Llama-8B	8B	로컬 개발
R1-Distill-Qwen-14B	14B	프로덕션 (경량 추론)
R1-Distill-Qwen-32B	32B	프로덕션 (강력한 추론)
R1-Distill-Llama-70B	70B	프로덕션 (거의 전체 기능)

32B 증류 버전은 대부분의 프로덕션 배포에 최적입니다: 강력한 추론 능력을 유지하면서 전체 모델 비용의 일부만 듭니다.

시작하기

API를 통한 사용

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove that the sum of the first n odd numbers equals n²."
    }],
    max_tokens=4096  # R1 reasoning traces can be long
)

print(response.choices[0].message.content)

로컬 실행

# Ollama를 통해 (전체 모델 실행 시 약 336GB RAM 필요)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# 또는 32B 증류 버전 사용 (약 20GB RAM 필요)
ollama pull deepseek-r1:32b

앞으로의 방향: DeepSeek V3 및 그 이후

DeepSeek V3(비추론 후속 모델)는 이미 향상된 일반 능력과 함께 출시되었습니다. DeepSeek 팀은 오픈소스 모델이 달성할 수 있는 한계를 계속해서 확장하고 있습니다.

추론 작업에는 R1이 여전히 최고의 오픈소스 옵션입니다. 일반 작업에는 1M 토큰당 $0.28/$0.42의 비용으로 DeepSeek V3가 가장 비용 효율적인 모델 중 하나입니다.

두 모델 모두 LemonData에서 단일 API 키로 접근 가능하며, 가입 시 $1 무료 크레딧이 제공됩니다.

벤치마크는 2026년 2월 기준입니다. DeepSeek R1 가중치는 huggingface.co/deepseek-ai에서 확인할 수 있습니다.

DeepSeek R1 가이드: 2026년 아키텍처, 벤치마크 및 실용적 활용법