AI 모델 성능 비교: QwQ-32B, DeepSeek-R1, ChatGPT

이미지출처 : FREEPIK.COM

 

한국경제신문 3월6일자 뉴스에 나온  '샤오펑 110% vs 테슬라 -40%' 내용중에 알리바바의 QwQ-32B AI 모델이 지난 6일에 출시되었다는 뉴스에 궁금하여 'PERPLEXITY'에게 질문하여 나온 답변 내용입니다. 

 

 

 

 

 

AI 모델 성능 비교: QwQ-32B, DeepSeek-R1, ChatGPT

최근 AI 기술의 발전은 다양한 모델들이 등장하면서 성능 비교가 중요한 주제로 떠오르고 있습니다. 이 글에서는 알리바바의 QwQ-32B, DeepSeek-R1, 그리고 OpenAI의 ChatGPT의 성능 차이를 비교해 보겠습니다.

 

1. QwQ-32B

QwQ-32B는 알리바바가 개발한 32억 개의 파라미터를 가진 컴팩트한 추론 모델입니다. 이 모델은 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 활용하여 수학적 추론, 코딩 능력, 일반 문제 해결 능력을 크게 향상시켰습니다. 특히, AIME 2024 벤치마크에서 DeepSeek-R1과 비슷한 성능을 보이며, OpenAI의 o1-mini보다 뛰어난 결과를 기록했습니다.

• 성능: 수학적 추론, 코딩, 일반 문제 해결에서 뛰어난 성능
• 크기: 32억 파라미터로 DeepSeek-R1보다 작지만 비슷한 성능
• 가격: 평균보다 저렴한 가격으로 제공됩니다.

2. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1은 671억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델로, 수학적 추론, 코딩, 논리적 문제 해결에서 뛰어난 성능을 보입니다. 그러나 이는 상대적으로 느린 속도와 높은 대기 시간(latency)을 가지고 있습니다.

• 성능: 수학적 추론, 코딩, 논리적 문제 해결에서 최고 수준의 성능
• 크기: 671억 파라미터로 매우 큰 모델
• 가격: 평균보다 비싼 가격으로 제공되지만, 사용 시 자원 소모가 큽니다.

3. ChatGPT

OpenAI의 ChatGPT는 특히 언어 모델링과 추론 능력에서 뛰어납니다. GPT-4o 기반으로, 대화형 인터페이스를 통해 사용자와 자연스럽게 상호작용할 수 있습니다. 그러나 수학적 추론이나 코딩 능력에서는 DeepSeek-R1과 QwQ-32B에 비해 약간 뒤처질 수 있습니다.

• 성능: 언어 모델링, 추론 능력에서 뛰어난 성능
• 크기: 다양한 크기의 모델이 존재하며, GPT-4o는 1217억 파라미터를 사용합니다.
• 가격: GPT-4o는 GPT-4 Turbo보다 저렴하고 빠릅니다.

성능 비교

모델수학적 추론코딩 능력일반 문제 해결언어 모델링

 

모델	수학적 추론	코딩 능력	일반문제해결	언어 모델링
QwQ-32B	79.5% (AIME)	63.4% (LiveCodeBench)	뛰어난 성능	제한적
DeepSeek-R1	79.8% (AIME)	65.9% (LiveCodeBench)	최고 수준	제한적
ChatGPT	약간 낮음	약간 낮음	뛰어난 성능	뛰어난 성능

 

결론

각 모델은 고유한 강점과 약점을 가지고 있습니다. QwQ-32B는 컴팩트한 크기와 강화 학습을 통해 뛰어난 성능을 보이며, DeepSeek-R1은 대규모 파라미터로 최고 수준의 성능을 제공합니다. ChatGPT는 언어 모델링과 추론에서 강점을 보이며, 다양한 사용 사례에 적합합니다. 따라서, 사용 목적에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

이 글은 각 모델의 성능 차이를 비교하며, 사용자에게 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 줄 수 있습니다.