딥시크(DeepSeek) 증류모델

1. 개념 설명

딥시크(DeepSeek)는 중국의 한 AI 스타트업이 개발한 대형언어모델(LLM)로, 지식 증류(Knowledge Distillation)와 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 기법을 활용해 고성능을 저비용으로 달성한 것이 특징입니다​

. 2025년 1월 딥시크는 약 560만 달러(한화 약 82억 원)의 낮은 비용으로 GPT-4 수준의 성능을 보이는 딥시크 V3와 개선판인 딥시크 R1을 공개하여 화제가 되었습니다​

. 특히 딥시크 모델은 대규모 파라미터(수십억~수천억 규모)를 가지고 있으면서도, 지식 증류를 통해 모델 경량화를 이뤄 메모리 사용량을 75% 줄이고 속도를 2배 향상시키는 등 뛰어난 효율성을 입증했습니다​.

딥시크 모델의 핵심 개념은 전문가 혼합(MoE) 구조와 지식 증류(KD) 기법입니다. MoE 아키텍처란 여러 개의 전문화된 하위 모델(“전문가”)로 거대한 모델을 구성하고, 게이팅 네트워크가 입력에 가장 적합한 전문가만 활성화하도록 하는 방식입니다. 이를 통해 매 질의마다 거대한 모델 전체를 사용하는 대신 해당 분야의 일부 모델만 동원하여 효율적 추론을 수행할 수 있습니다​

. 비유하자면, 회사의 모든 직원이 모든 업무에 투입되지 않고 관련 부서의 전문가만 업무를 처리하는 방식과 같습니다​

. 딥시크 R1은 이러한 MoE 구조를 채택하여 질문 분야에 따라 일부 모듈만 활성화함으로써 기존 모델 대비 높은 효율로 동작합니다.

한편 **지식 증류(Knowledge Distillation)**는 큰 교사 모델(Teacher)의 지식을 작은 학생 모델(Student)에 전이시키는 모델 경량화 기법입니다​

. 거대한 AI 모델이 학습한 지식과 성능을 유지하면서, 더 작고 빠른 모델로 모방 학습시키는 방법이라고 할 수 있습니다​

. 예를 들어 대규모 모델이 대량의 데이터를 통해 얻은 **“암묵적인 지식”**을 활용하여, 소규모 모델이 단순한 정답뿐 아니라 **출력 분포(soft targets)**까지 학습하도록 합니다. 이를 통해 작은 모델도 큰 모델에 준하는 성능을 달성하면서도 경량 디바이스에서도 동작 가능한 모델을 얻을 수 있습니다​

지식 증류의 개념도. 대규모 교사 모델(왼쪽)이 가진 복잡한 지식을 지식 전달 과정을 통해 경량 학생 모델(오른쪽)에 주입합니다​

. 이때 교사 모델은 주어진 입력 데이터에 대한 **예측 확률 분포(soft label)**까지 제공합니다. 학생 모델은 이러한 소프트 레이블로부터 학습함으로써, 원래의 큰 모델이 가진 **“다크 지식”**까지 흡수하여 성능을 높입니다. 그 결과 학생 모델은 훨씬 적은 파라미터로도 교사 모델에 필적하는 정확도를 갖출 수 있게 됩니다.

2. 기술적 분석

아키텍처 및 설계

딥시크 V3/R1 모델은 6710억 개에 달하는 파라미터를 지닌 초거대 MoE 구조의 언어 모델로 알려져 있습니다​

. 이 중 매 토큰(token)을 예측할 때 활성화되는 파라미터는 약 370억 개 수준으로, 전체 모델의 일부만 사용되는 스파스(sparse) 모델입니다​

. 기본적으로 딥시크 V3 모델이 이러한 MoE 아키텍처를 통해 거대한 용량을 확보하면서도 효율적인 추론을 가능케 했습니다. MoE 구조 덕분에 딥시크는 같은 규모의 밀집(dense) 모델 대비 훈련과 추론 속도를 크게 향상시킬 수 있었고, 이는 대규모 AI 모델의 확장 한계를 극복하려는 시도로 평가됩니다​

. 다만 MoE 모델은 모든 전문가 모듈을 메모리에 적재해야 하므로 VRAM 요구량이 높고, 부하 균형 및 라우팅 등의 구현이 복잡하다는 도전과제도 함께 존재합니다​

딥시크 R1은 기본적으로 딥시크 V3의 Base 모델을 토대로 다양한 후처리(post-training) 기법을 적용해 완성되었습니다​

. V3-Base 모델은 대용량 텍스트 코퍼스를 통해 **사전 학습(pre-training)**된 후, 두 가지 방면으로 추가 훈련되었습니다​

: 하나는 지도 fine-tuning 및 RLHF를 거쳐 대화 최적화된 V3-Chat 모델이고, 다른 하나가 강화학습을 통한 추론 향상을 거쳐 탄생한 R1 계열 모델입니다​

. 특히 R1 모델군은 자연어 추론 능력을 극대화하기 위해 **고난도 문제에 대한 연쇄적 사고(Chain-of-Thought)**를 도입했는데, 답변을 내기 전에 단계별 사고 과정을 자체 생성하여 복잡한 문제 해결에 활용합니다​

. 이러한 사고 사슬 출력 기능은 딥시크 R1을 진정한 추론 특화 모델로 만들어주며, 단순히 정답만 주는 것이 아니라 풀이 과정까지 설명할 수 있게 해줍니다​

. 이는 OpenAI의 최신 추론 모델(o1 시리즈)과 비교해도 돋보이는 특징으로, R1은 수학, 코딩 등 영역에서 자기 생각을 펼쳐 보이며 경쟁 모델을 뛰어넘는 성능을 보였습니다​

학습 방법 및 지식 증류 기법

딥시크 증류모델의 학습은 멀티스테이지로 진행되었습니다. 먼저 딥시크 R1-Zero라고 불리는 모델이 등장하는데, 이는 **교사 없이 대규모 강화학습(RL)**만으로 자기 개선을 거듭한 모델입니다​

. 개발진은 사전에 **지도 학습(SFT)**을 하지 않고도 순수 RL로도 고차원 추론 능력이 생겨날 수 있음을 보이고자 했고, 실제로 R1-Zero는 자기 검증, 성찰, 장문의 사고 전개 등 놀라운 자발적 추론 행동을 보여주었습니다​

. 다만 이 모델은 가끔 응답이 산만해지거나 여러 언어가 뒤섞이는 등 한계를 보였고​

, 이를 개선하기 위해 일부 지도학습 데이터를 활용한 R1 모델이 완성되었습니다. 즉, 개발진은 소량의 콜드스타트 데이터로 V3-Base를 미세 조정한 뒤 대규모 RL을 적용하고, 이후 생성된 모델로부터 다시 거부 샘플링과 추가 SFT를 수행하는 등 복합적인 단계를 거쳐 최종 DeepSeek-R1을 얻어냈습니다​

. 이런 다단계 훈련 파이프라인을 통해 R1은 추론력과 응답의 유창성을 모두 갖춘 모델이 되었습니다​

이후 딥시크 팀은 완성된 R1 모델의 지식을 더 작은 모델들로 **증류(distillation)**하는 작업을 수행했습니다. 우선 Meta의 Llama 3 시리즈와 Alibaba의 Qwen 2.5 시리즈 등 **6개의 오픈소스 모델(1.5억~70억 파라미터)**을 선정하여 기본 학생 모델로 삼았습니다​

. 그리고 딥시크 R1을 활용해 80만 개에 달하는 고품질 추론 데이터를 합성 생성한 다음, 앞서 준비한 소형 모델들에게 지도 학습(SFT) 방식으로 이 데이터를 학습시켰습니다​

. 요컨대 거대한 R1이 만들어낸 문제-해결 예시들을 교사 역할로 활용하여, 상대적으로 작은 학생 모델들이 이를 본뜨도록 훈련한 것입니다. 이러한 증류 방식은 추가적인 RL 단계 없이도 이루어졌으며​

, 그 결과 파라미터 수는 대폭 줄었지만 R1의 뛰어난 추론 능력이 내재된 경량 모델들이 탄생했습니다​

. 딥시크는 이렇게 얻은 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B 파라미터 규모의 학생 모델 여섯 종류를 모두 오픈소스로 공개하였습니다​

요약하면, 딥시크 증류모델은 **대형 교사 모델(R1)**의 지식을 활용해 여러 학생 모델을 양성한 결과입니다. 이 학생 모델들은 R1에 비해 훨씬 가볍지만, 수학 문제 풀이나 논리적 추론 등의 특정 능력은 대부분 계승하고 있습니다​

. 대규모 모델의 추론 패턴이 작은 모델들에 효율적으로 이식될 수 있음을 보여준 이 접근법은, 향후 다른 대형 모델들을 경량화하는 데에도 좋은 선례가 될 것으로 평가됩니다​

기존 모델 대비 차별점

딥시크 증류모델이 기존 빅테크의 LLM들과 구별되는 가장 큰 특징은 높은 가성비입니다. 예를 들어 GPT-4와 유사한 수준의 모델을 만들기 위해 수천억 원에 달하는 비용이 드는 반면, 딥시크 팀은 약 10% 수준의 비용으로 이를 실현했다고 밝혔습니다​

. 실제로 딥시크 V3의 훈련 비용은 약 $560만 달러로, GPT-4 훈련 추정 비용 ($5천만~1억 달러)의 한 자릿수에 불과합니다​

. 또한 메모리 최적화와 속도 향상 측면에서도 혁신을 이뤘는데, 앞서 언급된 MoE 구조 도입으로 메모리 사용량 75% 절감, 응답 속도 2배 개선 등의 효과를 보였습니다​

. 이는 곧 API 운영 비용의 95% 절감으로 이어져, 서비스 관점에서도 경제성이 뛰어납니다​

두 번째 차별점은 개방성과 접근성입니다. OpenAI나 Google의 최첨단 LLM이 폐쇄적으로 운영되는 데 비해, 딥시크는 모델을 오픈소스로 공개하고 상업적 활용까지 허용하고 있습니다​

. 누구나 딥시크 V3/R1 모델을 다운로드 받아 자체 서버에 올릴 수 있고, BentoML 등의 배포 프레임워크를 통해 ChatGPT 수준의 애플리케이션을 자가 구축할 수도 있습니다​

. 이러한 개방 전략은 연구자나 개발자들이 딥시크 모델을 자유롭게 실험하고 응용할 수 있게 하였고, 실제로 많은 개발자들이 딥시크 R1을 프라이빗 배포에 활용하기 시작했습니다​

. 요컨대 딥시크 증류모델은 거대 언어모델의 민주화에 기여하고 있습니다.

마지막으로, 딥시크 모델은 추론 과정의 투명성과 특화된 능력에서 차별점을 보입니다. R1 모델은 답을 산출하기 전에 **중간 사고과정(Chain-of-Thought)**을 생성하며, 이는 사용자에게 문제 해결 절차를 설명해줄 수 있다는 장점이 있습니다​

. 예컨대 수학 문제라면 최종 답만 주는 것이 아니라 증명이나 계산 단계를 함께 보여줄 수 있고, 코드 작성의 경우에도 논리 전개를 풀어서 제시할 수 있습니다. 이는 폐쇄형 모델들이 종종 결과만 내놓고 근거를 제시하지 않는 것과 대비되는 부분입니다. 또한 딥시크 R1은 수학, 과학, 코딩 등 특정 영역의 문제 풀이에 최적화되어 있어, 일반적인 대화뿐만 아니라 전문 분야 질문에 강점을 지닙니다​

. 이러한 특화 전략은 모델의 용도를 분명히 하여 성능을 높인 점에서 기존 범용 LLM들과 차이가 있습니다.

3. 응용 사례

딥시크 증류모델은 다양한 분야에서 활용 가능하며, 이미 여러 대표 사례들이 나타나고 있습니다. 아래에 주요 응용 분야와 활용 예시를 정리합니다.

• 복잡한 문제 해결 분야: 딥시크 R1은 수학 문제 풀이, 과학적 추론, 논리 퍼즐 등 고차원 추론이 필요한 작업에 강점을 보입니다​
• . 실제로 미국 수학경시대회(AIME) 문제를 고도의 정확도로 풀어내었고, 과학 논증이나 다단계 추론이 필요한 질문에서도 효과적인 답변을 생성할 수 있습니다. 이러한 능력 때문에 딥시크 모델은 교육 분야에서 수학/과학 튜터 역할이나, 연구 분야에서 복잡한 문제에 대한 조언 도구로 활용될 수 있습니다.
• 코드 생성 및 소프트웨어 개발: 딥시크 R1 및 증류된 모델들은 프로그래밍 문제 해결에도 적용 가능합니다. 예를 들어 코드 챌린지나 알고리즘 문제에서 딥시크는 단계별 풀이와 함께 코드를 제안할 수 있으며, 32B 증류모델의 경우 CodeForces 등 코딩 대회 기준으로 레이트 1691 수준의 실력을 보이기도 합니다​
• . 이는 개발자들이 딥시크를 AI 코딩 비서로 활용할 수 있음을 시사하며, 실제로 몇몇 스타트업에서는 사내 코딩 도움툴로 딥시크 기반 모델을 검토하고 있습니다.
• 지식 기반 Q&A와 챗봇: 딥시크 증류모델은 기본적으로 범용 언어모델이므로 챗봇이나 가상 비서로도 쓰이고 있습니다. 딥시크를 개발한 기업에서는 자사 DeepSeek Chat 애플리케이션의 엔진으로 R1 모델을 사용하고 있으며​
• , 이를 통해 실시간으로 사용자 질문에 답변하고 대화를 이어가는 서비스를 운영 중입니다. 오픈소스로 공개된 덕분에, 국내외 개발자들은 딥시크 모델을 활용해 자신만의 챗GPT 대안 서비스를 구축하거나, 고객 지원 챗봇 등에 통합하는 등 응용을 확장해 나가고 있습니다.
• 엣지 디바이스 및 경량 환경: 지식 증류로 탄생한 소형 딥시크 모델들은 임베디드 시스템이나 모바일 기기처럼 제한된 자원 환경에서도 활용될 전망입니다. 예를 들어 7억 ~ 70억 규모의 딥시크 증류모델들은 고가의 GPU 없이도 비교적 실행이 가능하므로, 자동차 내장 AI, 스마트폰 앱 등의 온디바이스 AI로 응용될 수 있습니다. 지식 증류의 본래 목적이기도 한 이러한 경량화는, 실시간 음성비서, 증강현실(AR) 기기의 음성 인터페이스, IoT 기기의 지능화 등에 딥시크 모델을 투입할 수 있게 해줍니다​
• 연구 및 산업적 활용: 딥시크 R1의 공개는 학술 연구에서도 큰 반향을 일으켜, 여러 연구팀이 이를 활용하거나 분석 대상으로 삼고 있습니다. 시스코(Cisco) 산하 연구진은 딥시크 R1의 보안 취약성을 평가하는 연구를 수행하여 보고서를 발표하기도 했는데​
• , 이는 개방된 딥시크 모델이 보안 연구의 벤치마크로도 쓰이고 있음을 보여줍니다. 이처럼 딥시크는 스스로가 하나의 연구 플랫폼이 되어, AI 안전성, 강화학습, 모델 압축 등 다양한 분야의 실험에 활용되고 있습니다. 또한 기업 측면에서는, 기존에 거대 모델 API를 사용하던 서비스들을 자체 호스팅 딥시크 모델로 대체함으로써 비용 절감을 노리는 움직임도 나타나고 있습니다.

4. 성능 비교

기존 모델과의 성능 및 효율 비교

딥시크 증류모델은 성능 면에서 기존 대형 언어모델들과 견줄 만큼 우수한 정확도를 보여주면서도, 속도와 비용 효율성에서 큰 차이를 만들어냈습니다. 특히 OpenAI의 최신 모델과 직접 비교한 평가에서 두각을 나타냈는데, 구체적인 비교 지표는 다음과 같습니다.

• 추론 정확도: 딥시크 R1은 다양한 벤치마크에서 GPT-4에 근접하거나 일부 능력은 능가하는 결과를 보였습니다. 예를 들어 난이도가 높은 AIME 2024 (미국 수학 경시) 문제에서 **정확도 79.8%**를 기록하여, OpenAI의 최신 모델 o1의 **79.2%**를 근소하게 앞섰습니다​. 요약하면, 딥시크 R1은 수리·논리 추론과 코딩 등에서 기존 거대 모델들과 어깨를 나란히 하는 최첨단 정확도를 달성한 것입니다.
• . 또 다른 대표적 평가인 MATH-500 벤치마크에서도 딥시크 R1은 97%대의 높은 점수를 달성하여 동급 최고 수준임을 입증했습니다. 코드 생성 능력 평가에서도 DeepSeek-R1은 코드포스(Codeforces) 기준 상위 3.7% 수준의 레이팅을 획득하며, 프로그래밍 대회 참가자 상위권에 필적하는 성능을 보였습니다​
• 경량 모델 성능: 지식 증류로 얻어진 딥시크의 소형 모델들 역시 인상적인 성능을 보여줍니다. 예를 들어 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델(약 320억 파라미터)은 AIME에서 **72.6%**의 정확도를 기록하고 MATH-500 테스트에서도 **94.3%**의 점수를 얻어, 비슷한 크기의 다른 공개 모델들을 크게 앞질렀습니다​, 코드 생성 평가에서도 증류모델들 중 최고 점수를 기록했습니다​
• . 이는 파라미터 수를 대폭 줄이면서도 높은 성능을 유지하는 지식 증류의 효과를 잘 보여주는 결과로, 작은 모델로도 실용적인 정확도를 얻을 수 있음을 의미합니다.
• . 증류모델 중 가장 큰 70B 모델은 수학 벤치마크에서 94.5점으로 본래 딥시크 R1에 매우 근접한 성능을 냈으며​
• 속도 및 메모리 효율: 앞서 언급했듯 딥시크 모델은 스파스 MoE 구조 덕분에 추론 속도와 자원 사용 면에서 큰 이점이 있습니다. 동일한 작업을 수행할 때, 딥시크 R1은 기존 GPT-3.5/4같은 밀집 모델 대비 2배 이상의 처리 속도를 보여주며, 필요한 메모리 용량도 1/4 수준으로 감소합니다​. 즉, 딥시크 증류모델은 빠른 응답 시간과 낮은 인프라 비용으로 대형 언어모델 서비스를 구현할 수 있게 해줍니다.
• . 이러한 최적화는 실제 서비스 비용에도 영향을 주어, 딥시크 팀은 자사 API 비용을 기존 대비 **5% 수준(95% 절감)**으로 낮출 수 있었다고 보고했습니다​
• 훈련 및 확장성: 딥시크 R1을 개발한 전체 훈련 과정도 효율 측면에서 주목할 만합니다. 671B 규모의 V3 모델을 학습하는 데 약 **2.788 million H800 GPU시간(한화 약 82억 원)**이 소요되었는데​​
• . 요컨대 딥시크의 지식 증류 접근법은 대형 모델 개발의 비용 장벽을 낮추고 확장성을 높인 사례로 볼 수 있습니다.
• , 이는 유사 성능의 GPT-4 모델 훈련 비용 추정치(수백억 원)에 비해 훨씬 저렴합니다. 또한 R1 증류모델을 얻기 위해 추가로 대용량 데이터를 생성하고 SFT를 수행한 방식은, 새로운 모델을 처음부터 다시 학습시키는 것보다 현저히 적은 비용으로 고성능 모델들을 양산할 수 있는 길을 보여주었습니다​

모델의 장단점 분석

장점: 딥시크 증류모델의 가장 큰 장점은 뛰어난 효율성 대비 성능입니다. 적은 비용과 자원으로도 GPT-4 수준의 결과를 낼 수 있었던 것은 산업계에 큰 충격을 주었으며​

, 이는 향후 작은 기업이나 연구기관도 자체적으로 고성능 언어모델을 구축할 수 있는 가능성을 열었습니다. 또한 모델 크기가 다양한 증류 버전이 제공되므로, 사용 목적과 하드웨어 여건에 맞게 모델을 선택할 수 있는 유연성도 장점입니다. 예를 들어 간단한 임베디드용에는 1.5B나 7B 모델을, 고난도 추론이 필요하면 32B나 70B 모델을 쓰는 식으로 범용적 활용이 가능합니다. 둘째로 모델 오픈소스화로 인한 투명성 및 확장성도 중요한 장점입니다. 연구자 커뮤니티가 모델 내부를 들여다보고 개선하거나, 다른 데이터로 추가 파인튜닝하여 도메인 특화 모델을 만드는 등 혁신을 가속할 수 있습니다​

. 실제로 딥시크의 공개 이후 여러 파생 연구와 프로젝트가 등장하여, 커뮤니티 주도의 모델 향상이 이루어지고 있습니다​

. 마지막으로, 추론 과정 설명력과 특정 분야에 대한 전문성은 응용 측면에서 딥시크 모델만의 강점으로, 교육이나 코딩 보조 등 전문 영역 서비스에 적합한 모델로 평가받고 있습니다.

단점: 한편 딥시크 증류모델에도 몇 가지 약점과 한계가 지적됩니다. 먼저, 모델 안전성 측면에서 현재까지 충분한 대비가 되어있지 않다는 점입니다. 시스코 연구진의 보고에 따르면 딥시크 R1은 유해한 프롬프트에 대해 **차단에 완전히 실패(100% 우회 허용)**하는 등 심각한 안전 취약성을 드러냈습니다​

. 이는 비용 효율을 위해 RLHF 등의 윤리적 조율 단계를 간소화한 영향으로 추정되며​

, 상업적 서비스라면 추후 콘텐츠 필터링 등 보안 장치의 보완이 필요합니다. 둘째, MoE 기반 거대 모델의 운영 복잡성도 단점이 될 수 있습니다. 비록 추론 시에는 일부 전문가만 활성화되지만, 전체 671B 파라미터의 R1을 운용하려면 여전히 멀티 GPU 환경(예: 141GB 메모리의 NVIDIA H200 8개)이 필요하며​

, 분산된 전문가들의 부하 균형 및 동기화를 다뤄야 하는 등의 인프라 부담이 있습니다​

. 이는 모델을 최신 GPU 자원이 부족한 곳에 바로 배치하기 어렵게 만드는 요인이며, 이러한 이유로 증류된 소형 모델을 대신 사용하는 경우가 많습니다. 마지막으로, 지식 증류 과정에서 교사 모델의 한계가 그대로 전이될 우려도 있습니다. 예를 들어 교사인 딥시크 R1이 만약 특정 분야 지식이 부족하면 학생 모델들도 동일한 약점을 지니게 됩니다. 따라서 증류모델의 성능을 높이려면 결국 교사 모델의 품질이 담보되어야 하며, 이 부분에서 한계가 있을 수 있습니다.

결론

딥시크(DeepSeek) 증류모델은 거대한 언어모델의 지식을 효과적으로 압축하여 경량화와 성능 유지라는 두 마리 토끼를 잡은 혁신적인 사례입니다. 전문가 혼합 아키텍처와 지식 증류 기법의 조합을 통해, 딥시크 팀은 빅테크에 비해 훨씬 적은 비용으로 GPT-4 수준의 모델을 구현하고 공개하였습니다. 기술적으로 살펴본 바와 같이, MoE 구조를 통한 스케일링 전략과 RL 기반 추론 향상, 그리고 대량 생성 데이터로 진행한 지식 증류가 어우러져 딥시크 R1 및 그 파생 모델들이 탄생했습니다. 이러한 모델들은 이미 다양한 분야에 적용되며 실용 가능성을 입증하고 있고, 오픈소스 커뮤니티의 참여로 빠르게 발전하고 있습니다. 비록 안전성 등의 과제도 있지만, 딥시크 증류모델이 제시한 고효율 LLM 개발 패러다임은 향후 AI 모델 연구 및 서비스 개발에 중요한 길잡이가 될 것으로 보입니다.