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생성형 AI 시장에서 두각을 나타내는 딥시크 V3와 ChatGPT는 각기 다른 강점과 특징을 가진 AI 모델입니다. 이번 글에서는 딥시크 V3의 주요 기능과 ChatGPT와의 비교를 통해, 사용자가 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택하면 좋을지 알아보겠습니다.
1. 딥시크 V3: 오픈소스 AI의 강점
딥시크 V3는 중국 AI 스타트업에서 개발한 대규모 언어 모델로, 6,710억 개의 파라미터를 기반으로 설계되었습니다. 특히, 오픈소스로 공개되어 전 세계 개발자들의 참여를 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 딥시크 V3는 낮은 개발 비용(550만 달러)으로도 고품질 성능을 유지하며, 정확도 면에서 경쟁 모델을 압도하는 모습을 보입니다.
2. ChatGPT와의 성능 비교
딥시크 V3와 ChatGPT의 성능 비교에서 주요 차이점은 다음과 같습니다.
| 기능 | 딥시크 V3 | ChatGPT |
| 자료 조사 | 49개 이상의 출처를 기반으로 상세한 답변 제공 | 12개 정도의 출처 기반, 상대적으로 간략한 답변 |
| 속도 | 빠른 응답 속도 | 딥시크보다 약간 느림 |
| PDF 파일 처리 | PDF 업로드 및 정답 풀이 제공 | 이미지 캡처 방식 필요 |
| 출처 표시 | 각 문장에 출처 표시 | 출처 표시 미흡 |
1) DeepSeek V3 vs GPT-4o 성능 비교
| 벤치마크 | V3 | ChatGPT |
| English: MMLU (EM) | 88.5 | 87.2 |
| MMLU-Redux (EM) | 89.1 | 88.0 |
| MMLU-Pro (EM) | 75.9 | 72.6 |
| DROP (3-shot F1) | 91.6 | 83.7 |
| IF-Eval (Prompt Strict) | 86.1 | 84.3 |
| GPQA-Diamond (Pass@1) | 59.1 | 49.9 |
| SimpleQA (Correct) | 24.9 | 38.2 |
| FRAMES (Acc.) | 73.3 | 80.5 |
| LongBench v2 (Acc.) | 48.7 | 48.1 |
| Code: HumanEval-Mul (Pass@1) | 82.6 | 80.5 |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 40.5 | 33.4 |
| LiveCodeBench (Pass@1) | 37.6 | 34.2 |
| Codeforces (Percentile) | 51.6 | 23.6 |
| SWE Verified (Resolved) | 42.0 | 38.8 |
| Aider-Edit (Acc.) | 79.7 | 72.9 |
| Aider-Polyglot (Acc.) | 49.6 | 16.0 |
| Math: AIME 2024 (Pass@1) | 39.2 | 9.3 |
| MATH-500 (EM) | 90.2 | 74.6 |
| CNMO 2024 (Pass@1) | 43.2 | 10.8 |
| Chinese: CLUEWSC (EM) | 90.9 | 87.9 |
| C-Eval (EM) | 86.5 | 76.0 |
| C-SimpleQA (Correct) | 64.1 | 59.3 |
이 표는 DeepSeek V3와 GPT-4o의 주요 성능 지표별 점수를 비교한 것입니다. 출처는 deepseek 홈페이지 입니다. 위 표에서 DeepSeek V3와 GPT-4o의 성능을 비교해 보면 다음과 같은 특징을 알 수 있습니다.
1) DeepSeek V3의 강점
■ 자료 분석과 수학 문제 해결에서 더 높은 점수를 기록했습니다.
- 예: DROP (91.6 vs 83.7), MATH-500 (90.2 vs 74.6), AIME 2024 (39.2 vs 9.3).
- 이는 DeepSeek V3가 수학적 추론과 자료 분석에 강점을 가지고 있음을 보여줍니다.
■ 다국어 지원에서도 우수한 성능을 보여줍니다.
- Chinese: C-Eval (86.5 vs 76.0) 및 **CLUEWSC (90.9 vs 87.9)**에서 높은 점수를 기록했습니다.
2) GPT-4o의 강점
■ GPT-4o는 일반적인 질문 응답과 관련된 항목에서 더 나은 성능을 보였습니다.
- SimpleQA (38.2 vs 24.9)에서 우세하여, 간단한 질문에 대해 더 빠르고 명확한 답변을 제공할 가능성이 높습니다.
■ 프레임 기반 평가 (FRAMES)에서도 80.5로 우수한 결과를 보였습니다.
3) 공통점
- LongBench v2와 같은 긴 텍스트 분석에서 두 모델이 비슷한 수준의 성능을 보였습니다 (48.7 vs 48.1).
- 코드 생성 능력에서도 둘 다 높은 점수를 보이며, HumanEval-Mul에서는 거의 비슷한 성능을 냈습니다 (82.6 vs 80.5).
4) 주요 차이점
- 수학 및 전문성: DeepSeek V3는 수학 문제와 전문적인 분석에 강하며, AIME 2024나 CNMO 2024에서 압도적으로 우수합니다.
- 간단한 질문과 프레임 기반 분석: GPT-4o는 간단한 질문 응답(예: SimpleQA)과 프레임 분석(예: FRAMES)에서 더 뛰어난 모습을 보입니다.
DeepSeek V3는 복잡한 문제 해결, 자료 분석, 수학적 추론에서 강점을 보이며 연구 및 학습에 적합합니다. 반면, GPT-4o는 간단한 질문 응답, 프레임 기반 분석, 일반적인 대화에서 더 나은 성능을 발휘하므로 일반 사용자나 대화형 AI 애플리케이션에 적합할 수 있습니다. 사용 목적에 따라 모델을 선택하는 것이 중요합니다!
3. 딥시크 V3의 사용법
딥시크 V3의 사용법은 매우 간단합니다. 공식 웹사이트에서 가입 후 사용할 수 있으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 서치(Search): 자료 출처를 포함한 상세 답변 제공.
- 일반 생성: 간단하고 빠른 답변 생성.
- PDF 업로드: 파일 내 문제를 분석하고 풀이 제공.
사용자는 필요에 따라 프롬프트에 '출처를 포함해 주세요'라는 문구를 추가하여 더 구체적인 답변을 받을 수 있습니다.
4. AI 모델 선택: 무엇을 고려해야 할까?
생성형 AI 모델을 선택할 때는 사용 목적과 필요한 기능에 따라 결정을 내리는 것이 중요합니다. 자료 조사가 주목적이라면 딥시크 V3가 뛰어난 선택일 수 있으며, 창의적인 아이디어 생성이 필요하다면 ChatGPT가 더 적합할 수 있습니다.
5. 결론
딥시크 V3와 ChatGPT는 각자의 강점을 가진 모델로, 사용자의 필요에 따라 선택하면 됩니다. 특히, 딥시크 V3는 무료로 제공되며 자료 조사와 PDF 처리에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 생성형 AI 시장의 경쟁이 심화되는 가운데, 두 모델의 발전을 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.