DeepSeek R1, OpenAI o1, GPT-4o 비교 : 인공지능 모델 성능 분석

DeepSeek R1, OpenAI o1, 그리고 GPT-4o는 각각 추론 능력, 코딩 성능, 비용 효율성 측면에서 강점을 가진 최첨단 AI 모델입니다. 아래에서 각 모델의 주요 벤치마크 성능 및 운영 지표를 비교해 보겠습니다

---

📊 추론 및 수학적 성능

🔹 DeepSeek R1

• AIME 2024: 79.8% Pass@1 (o1-mini 및 o1-preview 모델보다 우수)
• MATH-500: 97.3% Pass@1 (OpenAI o1-1217과 동일한 수준)
• GPQA Diamond: 71.5% Pass@1 (대부분의 비공개 모델보다 뛰어남)
• MMLU: 90.8% (다양한 지식 영역을 다룸)

🔹 OpenAI o1

• AIME 2024: 74% Pass@1 (단일 샘플), 64 샘플 사용 시 83%, 재랭킹 적용 시 93%
• MATH-500: 94.8% Pass@1 (현재 개발 중인 버전)
• GPQA Diamond: 박사 수준의 인간 정확도를 초과 (71.5%)
• MMLU: 92.3% (개발 중인 버전 기준)

🔹 GPT-4o

• AIME 2024: 12% Pass@1 (o1의 74% 대비 크게 낮음)
• MATH: 85.5% (0-shot, CoT 기준)
• MMLU: 73%

---

💻 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링

모델	Codeforces 백분위수	SWE-bench 검증율	HumanEval (0-shot)
DeepSeek R1	96.3% (2029 Elo)	49.2%	87.6%
OpenAI o1	89번째 백분위수	N/A	92.4%
GPT-4o	N/A	N/A	87.2%

• 핵심 인사이트: OpenAI o1이 HumanEval(92.4%) 등 코딩 벤치마크에서 강점을 보이며, DeepSeek R1은 Codeforces(96.3%)에서 경쟁 프로그래밍 성능이 우수함

---

📖 지식 및 일반 능력

• DeepSeek R1: 장기 컨텍스트 작업에서 강력한 성능 (AlpacaEval 2.0에서 87.6% 승률) 및 창의적 글쓰기 능력 우수
• OpenAI o1: MMLU 57개 하위 카테고리 중 54개에서 GPT-4o보다 뛰어나며, 과학 분야에서 박사 수준의 정확도 달성
• GPT-4o: 멀티모달 지원(텍스트, 오디오, 비전)으로 범용 작업에 최적화

---

⚡ 속도 및 지연 시간

모델	출력 속도 (토큰/s)	응답 지연 시간 (TTFT)	처리량
DeepSeek R1	26.9	21.39초	중간 수준
OpenAI o1	143	GPT-4o 대비 30배 느림	매우 높음 (143 t/s)
GPT-4o	77.4	0.56초	빠름 (109 t/s)

• 주요 트레이드오프: o1은 깊이 있는 추론을 우선시하며 속도가 느린 반면, GPT-4o는 속도와 다재다능함을 균형 있게 제공

---

💰 비용 효율성

모델	입력 토큰 비용 ($/100만)	출력 토큰 비용 ($/100만)	총 비용 (3:1 비율 기준)
DeepSeek R1	$2.00	$2.50	~$2.15
OpenAI o1	$15	$60	$26.25
GPT-4o	$2.50	$10.00	$4.38

• DeepSeek R1은 OpenAI o1 대비 90~95% 저렴하여 API 사용 비용이 중요한 애플리케이션에 적합

---

🔑 핵심 요약

1. 🧠 수학 및 추론: DeepSeek R1은 MATH-500과 AIME에서 o1과 대등한 성능을 보이나, 코딩에서는 약간 뒤처짐
2. 💻 코딩: OpenAI o1이 HumanEval 및 Codeforces에서 가장 높은 성능을 보이며, R1은 비용 대비 경쟁력을 가짐
3. 💰 비용: DeepSeek R1이 가장 저렴하며, GPT-4o는 속도와 비용의 균형을 유지
4. 🛠 아키텍처: R1은 MoE(671B 파라미터, 37B 활성) 구조로 효율성을 극대화, o1은 강화 학습(RL)을 활용해 깊이 있는 추론을 수행

특정 추론 작업에서는 OpenAI o1이 여전히 최고의 성능을 보이지만, DeepSeek R1은 비슷한 성능을 훨씬 저렴한 비용으로 제공하여 경제적인 선택이 될 수 있습니다. GPT-4o는 속도와 멀티모달 기능이 필요한 애플리케이션에 적합합니다