본 논문은 오픈소스 추론 모델인 DeepSeek-R1을 OpenAI의 GPT-4o 및 GPT-4o-mini와 비교 평가한 첫 번째 종합 연구 결과를 제시합니다. 671B 모델과 그 축소 버전들을 대상으로 몇 번의 학습만으로 성능을 평가하였으며, DeepSeek-R1이 5가지 감정 분류 작업에서 91.39%의 F1 점수, 2가지 감정 분류 작업에서 99.31%의 정확도를 달성함을 보였습니다. 이는 GPT-4o보다 8배 향상된 몇 번의 학습만으로 높은 효율성을 보이는 결과입니다. 또한, 아키텍처에 따른 증류 효과를 분석하여 32B Qwen2.5 기반 모델이 70B Llama 기반 모델보다 6.69%p 더 높은 성능을 보임을 확인하였습니다. DeepSeek-R1은 추론 과정의 투명한 단계별 추적을 통해 설명 가능성을 높였지만, 처리량은 감소하는 한계점을 가지고 있습니다.
