# Quantifying the Capability Boundary of DeepSeek Models: An Application-Driven Performance Analysis

### 저자

Kaikai Zhao, Zhaoxiang Liu, Xuejiao Lei, Ning Wang, Zhenhong Long, Jiaojiao Zhao, Zipeng Wang, Peijun Yang, Minjie Hua, Chaoyang Ma, Wen Liu, Kai Wang, Shiguo Lian

### 개요

본 논문은 저렴한 훈련 비용과 뛰어난 추론 능력으로 알려진 DeepSeek-R1 모델을 중심으로, 다양한 DeepSeek 모델들(DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill-Qwen 시리즈, DeepSeek-R1-Distill-Llama 시리즈 및 해당 4-bit 양자화 모델)의 실제 응용 관점에서의 성능을 향상된 A-Eval 벤치마크인 A-Eval-2.0을 사용하여 평가합니다.  원래 instruction-tuned 모델과 지식 증류된 모델들을 비교하여 다양한 실제 작업에서 추론 향상이 성능에 미치는 영향을 분석하고, 모델 선택을 돕기 위해 성능 계층 분류와 직관적인 선 그래프를 통해 DeepSeek 모델의 성능 한계를 정량화합니다.  실제 응용에서 최적의 성능과 자원 효율을 보장하기 위해 비용 효율적인 모델 선택과 배포에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.  하지만 평가 샘플 선택, 데이터 분포 특성, 평가 기준 설정 등으로 인해 평가 결과에 편향이 있을 수 있음을 인지하고, 지속적인 벤치마크 최적화 및 논문 업데이트를 통해 더욱 포괄적이고 정확한 평가 결과를 제공할 것을 약속합니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 다양한 DeepSeek 모델들의 실제 응용 환경에서의 성능을 정량적으로 비교 분석하여 사용자의 모델 선택을 지원합니다.

    - 추론 향상이 모든 작업에서 일관된 성능 향상을 가져오는 것은 아니며, 작업과 모델에 따라 성능 향상 정도가 다름을 보여줍니다.

    - 성능 계층 분류 및 시각화를 통해 사용자가 비용 효율적인 모델을 선택할 수 있도록 돕습니다.

    - 실제 애플리케이션에 적합한 DeepSeek 모델 선택 및 배포에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

- **한계점:**

    - 평가 샘플 선택, 데이터 분포 특성, 평가 기준 설정 등으로 인해 평가 결과에 편향이 존재할 수 있습니다.

    - 벤치마크 및 평가 기준의 지속적인 최적화가 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2502.11164)

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