딥시크 V3 R1 야누스 프로 오픈소스 사용방법 관련주 수혜코인 (ft. 챗GPT 달E 비교분석)
최근 시장에서 화제가 되고 있는 있는 중국산 A.I. 딥시크 V3 R1 그리고 달E 와 같은 이미지 생성 야누스 프로 오픈소스 사용방법 관련주 수혜코인과 함께 챗GTP 와 비교 분석해봅니다.
최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 다양한 AI 모델이 등장하고 있습니다. 그중에서도 딥시크(DeepSeek) 는 강력한 자연어 처리 (NLP) 성능과 무료로 제공되는 고급 추론 모델로 주목받고 있습니다. 특히 딥시크 V3, R1 및 야누스 프로(Janus Pro) 는 최신 AI 트렌드를 반영한 모델로, 챗GPT 및 DALL·E와의 비교 분석이 중요한 주제입니다.
또한 수혜 코인 중에서 특히 퀀텀이 주목받는 이유도 함께 알아봅니다.
1. 딥시크(DeepSeek)란?
딥시크(DeepSeek)는 대규모 언어 모델(LLM) 로, 자연어 처리(NLP)를 활용해 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등의 작업을 수행하는 AI 모델입니다. 딥러닝을 기반으로 방대한 데이터를 학습해 높은 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다.
딥시크의 주요 기능
- 자연어 처리(NLP): 텍스트 요약, 번역, 감정 분석 가능
- 대화 생성: 인간과 유사한 자연스러운 대화 제공
- 정보 검색: 최신 데이터 기반 응답 가능
- 고급 추론: DeepThink(R1) 모델을 통해 논리적 분석 수행
- 이미지 및 문서 분석: 멀티모달 기능 (야누스 프로 활용)
2. 딥시크 V3와 R1 차이점
작년 12월 중국은 딥시크 V3 를 출시했으며 이후로 바로 한달 뒤 1월 추론이 가능한 R1 모델을 발표했습니다. 챗GPT 와 구지 비교해보자면 V3 는 챗GPT-4o 그리고 R1 은 GPT-4 와 모델면에서 비교될수 있습니다.
성능과 출시 일정면에서는 챗GPT 모델들과 반대지만 개발 목적면에서 동일합니다.
■ 딥시크 V3 와 R1 의 차이점
| 구분 | V3 모델 | R1 모델 |
| 목적 | 일반 언어 모델 | 고급 추론 및 논리적 분석 |
| 학습 방식 | 지도 학습(SFT) | 강화 학습(RLHF) |
| 특징 | 자연어 생성 최적화 | 복잡한 문제 해결 및 수학적 연산 강점 |
| 추천 사용처 | 일반적인 대화, 문서 요약, 번역 | 논리적 분석, 코딩 보조, 수학 문제 해결 |
V3 모델은 기본적인 NLP 작업에 적합하며, R1 모델은 보다 복잡한 추론 작업에 뛰어난 성능을 보입니다.
3. 딥시크 사용 방법 및 메뉴 소개
딥시크 사용방법과 메뉴는 일반적인 챗GPT 를 사용해본 유저라면 쉽게 사용할수 있습니다. 상황에 따라서 R1 모델인 DeepThink 활성화를 할수도 있고 달E 와 같은 야누스 프로를 활용해 볼수도 있습니다.
딥시크도 구글계정이 있다면 챗GPT 처럼 쉽게 로그인 할수 있습니다.
딥시크 사용 방법
딥시크는 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 갖추고 있어 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 기본적인 사용 방법은 다음과 같습니다.
- 딥시크 웹사이트 방문
- 회원 가입 및 로그인 (일부 기능 사용을 위해 필요)
- 사용할 모델 선택 (V3 또는 R1 선택 가능)
- 질문 입력 및 결과 확인
- DeepThink(R1) 활성화 (고급 추론 기능 사용 가능)
- 야누스 프로 활용 (이미지 기반 분석 및 생성 가능)
하기에서 바로 딥시크를 사용해보실 수 있습니다.
딥시크 주요 메뉴 소개
딥시크 접속시 나타나는 딥시크 주요 메뉴입니다. 필요에 따라서 Search 또는 R1 을 On Off 하며 질문을 하여 답변을 얻을 수 있습니다.
■ 딥시크 주요 메뉴
| 메뉴 | 설명 |
| Chat (대화) | AI 챗봇과 자연어 대화 가능 |
| DeepThink (R1) | 복잡한 논리적 문제 해결 및 심화 추론 |
| Search | 최신 자료 웹 참조 기능 |
| Get App | 모바일 애플리케이션 다운로드 |
| My Profile | 계정 관리 및 설정 |
4. 야누스 프로(Janus Pro) 소개 및 사용 방법
딥시크는 근 한달 사이에 벌써 3번째 모델 야누스 프로를 선보였습니다. 야누스 프로는 오픈 A.I. 의 달E 뿐만 아니라 스테이블 디퓨전을 능가하는 성능으로 화제를 모으고 있습니다.
야누스 프로 (Janus Pro) 란?
야누스 프로(Janus Pro)는텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델입니다. 이는 이미지 분석 및 생성 작업을 동시에 수행할 수 있는 AI 기술로, 텍스트-이미지 변환 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
야누스 프로(Janus Pro)는 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 다운로드하여 로컬 환경에서 실행할 수 있습니다. 야누스 프로는 달E 처럼 자동으로 활용되는 기능인 웹 기반의 클라우드 서비스가 아니라 사용자가 직접 다운로드하고 실행해야 하는 모델입니다.
야누스 프로 최소 시스템 요구 사항
| 항목 | 최소 요구사항 |
| 운영 체제 | Ubuntu 20.04 이상 또는 Windows 10/11 |
| CPU | Intel i7 8세대 이상 또는 AMD 동급 |
| RAM | 최소 16GB (권장 32GB 이상) |
| GPU | NVIDIA RTX 3090 이상 또는 A100 (권장) |
| 저장 공간 | 최소 100GB의 여유 공간 |
필수 소프트웨어 및 라이브러리
- Python 3.8 이상 (pip install --upgrade python으로 업데이트 가능)
- PyTorch 및 Transformers 라이브러리
- pip install torch torchvision torchaudio transformers
- CUDA 지원 드라이버 (NVIDIA GPU 사용 시)
- sudo apt update && sudo apt install nvidia-driver-525
실행 방법
야누스 프로는 다운로드 후 아래의 명령어를 실행하여 구동할 수 있습니다.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
input_text = "야누스 프로의 주요 기능은?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0]))
야누스 프로는 GPU 가속 환경에서 최적화된 성능을 발휘하며, 로컬 시스템에 적절한 하드웨어가 갖춰져 있다면 보다 빠르고 원활한 실행이 가능합니다.
해당 사이트에서는 다운로드 뿐만 아니라 간략하게 야누스 프로의 기능을 샘플로 테스트 해보실수도 있으며 Flux 모델과도 비교해 보실 수 있습니다.
5. 딥시크 vs 챗GPT, DALL·E 비교 분석
현재 딥시크와 챗GPT 의 비교 분석입니다. 언론에서는 딥시크가 챗GPT 를 능가한다고 하고 있지만 실 사용자들의 평가로는 챗GPT 급의 성능을 보여주지만 아직 능가하는 수준은 아니라는 평가 입니다.
다만 딥시크는 현재 완전 무료이며 오픈소스라는 점에서 챗GPT 보다 훨씬 사용자들에게 챗GPT 급 성능의 A.I. 를 금액적 부담 없이 사용할수 있다는 점에서 유리한 부분이 있다고 할수 있습니다.
■ 딥시크 vs. 챗GPT 비교 분석
| 항목 | 딥시크(DeepSeek) | 챗GPT(GPT-4) |
| 자연어 생성 | 무료 모델 제공 | GPT-4 Turbo (유료) |
| 고급 추론 | DeepThink(R1) 제공 | GPT-4 기반 |
| 이미지 생성 | 야누스 프로 지원 | DALL.E 3 지원 |
| 다국어 지원 | 한국어 포함 다국어 | 한국어 지원 우수 |
| 비용 | 무료 | 월 $20 |
딥시크는 무료로 고급 AI 기능을 제공하지만, GPT-4 대비 문장 자연스러움과 코드 보조 기능이 부족합니다.
6. 딥시크 오픈소스 활용 방법
딥시크는 무료이기도 하지만 또한 오픈소스라는 장점이 있습니다. 딥시크가 오픈소스로 제공되기 때문에 실력이 된다면 소스 코드를 다운로드하여 나만의 AI 모델을 구축하거나 업그레이드할 수 있습니다. 이를 통해 자체적으로 모델을 튜닝(fine-tuning)하거나 특정 도메인에 맞게 최적화할 수도 있습니다. 다만, 기본 모델을 직접 학습시키려면 딥러닝, AI 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등), 강력한 고성능 GPU 환경이 필요합니다.
딥시크 오픈소스란?
딥시크는 오픈소스로 제공되는 AI 모델 중 하나로, 누구나 모델을 다운로드하고 활용할 수 있습니다. 이는 연구자나 개발자가 직접 딥시크를 업그레이드하거나 새로운 기능을 추가하는 것이 가능하다는 것을 의미합니다.
딥시크 오픈소스 깃허브 다운로드 바로가기
DeepSeek
DeepSeek has 16 repositories available. Follow their code on GitHub.
github.com
일반 개발자들이 딥시크를 활용하는 방법
- GitHub 또는 공식 저장소에서 코드 다운로드
- 딥시크 오픈소스는 GitHub 등의 오픈소스 플랫폼에서 제공될 수 있습니다.
- 최신 모델 및 업데이트 사항을 확인하고 직접 소스를 가져올 수 있습니다.
- 로컬 환경에서 실행
- 다운로드한 코드를 자신의 환경에 맞게 설정하고 실행할 수 있습니다.
- GPU 또는 TPU 환경을 구축하면 더욱 빠른 연산이 가능합니다.
- API 또는 라이브러리 활용
- 딥시크가 API를 제공하는 경우, 이를 활용하여 애플리케이션에 연동할 수 있습니다.
- Python, JavaScript, Node.js 등의 언어에서 AI 모델을 호출하여 텍스트 생성, 번역, 질의응답 기능을 개발할 수 있습니다.
- 모델 튜닝 및 학습
- 개발자는 오픈소스를 활용해 딥시크 모델을 추가 학습(fine-tuning)할 수 있습니다.
- 특정 도메인(의료, 금융, 법률 등)에 최적화된 모델을 만들 수 있습니다.
- 자체 AI 서비스 개발
- 딥시크 엔진을 기반으로 한 챗봇, AI 기반 자동화 서비스 등을 구축할 수 있습니다.
- 이를 통해 맞춤형 AI 솔루션을 만들고 상용 서비스로 확장할 수 있습니다.
딥시크 업그레이드 가능 여부
딥시크가 오픈소스로 제공되면 누구나 모델을 개선하고 업그레이드할 수 있습니다.
- 모델 최적화: 연산 속도 및 정확도 향상을 위한 구조 조정 가능
- 새로운 기능 추가: 특정 작업에 최적화된 기능을 추가하여 모델을 개선
- 데이터셋 업데이트: 최신 데이터를 학습시켜 모델의 성능을 향상
- 사용자 맞춤형 AI 구축: 기업이나 연구기관에서 자체 AI 모델을 개발하는 데 활용 가능
7. 딥시크 관련 수혜주 및 수혜 코인 분석
딥시크는 주식과 코인시장에도 큰 영향과 파장을 주고 있습니다. 수혜주 3건과 수혜 코인 3건을 선정하였습니다.
수혜주 3선
| 기업명 | 주요 사업 | 수혜 이유 |
| 엔비디아 (NVIDIA) | AI 가속용 GPU 생산 | 딥러닝 및 AI 모델 훈련을 위한 고성능 GPU 수요 증가 |
| 마이크로소프트 (Microsoft) | 클라우드 및 AI 서비스 | Azure AI 플랫폼을 통해 딥시크와 같은 AI 모델을 클라우드에서 실행 및 배포 가능 |
| TSMC (Taiwan Semiconductor) | 반도체 생산 | AI 모델 구동에 필요한 고성능 반도체 제조 |
1) 엔비디아 (NVIDIA)
엔비디아는 AI 가속용 GPU의 대표적인 제조업체로, 딥시크와 같은 대형 언어 모델이 GPU를 통해 학습 및 추론을 수행하는 데 필수적인 역할을 합니다. 최근 AI 모델의 대규모 연산 처리 요구가 증가함에 따라, 엔비디아의 A100, H100과 같은 고성능 GPU 수요가 폭발적으로 늘어나고 있습니다.
물론 단기적으로 딥시크는 엔비디아의 칩을 쓰지않고 중국산 칩을 사용하고 있어 엔비디아의 주가가 하락했지만 딥시크가 오픈소스라는 점을 감안했을때 글로벌 연구기관들에 의해 다양한 형태로 채택 사용되어 글로벌 GPU 수요가 크게 늘어난다면 엔비디아에게도 장기적으로 다시 호재로 작용할 확률이 높습니다.
2) 마이크로소프트 (Microsoft)
마이크로소프트는 자사의 Azure AI 플랫폼을 통해 AI 연구 및 배포를 지원하고 있으며, 챗GPT 및 다른 대형 AI 모델을 클라우드 환경에서 실행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 딥시크와 같은 오픈소스 AI 모델도 클라우드에서 실행 및 배포가 가능하므로, 마이크로소프트의 클라우드 서비스가 AI 기술의 확산과 함께 성장할 것으로 예상됩니다.
3) TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)
TSMC는 AI 칩을 생산하는 주요 반도체 제조업체로, 엔비디아, AMD 및 애플과 같은 기업들이 AI 칩을 설계하고 TSMC에서 생산을 위탁받고 있습니다. AI 연산의 복잡성이 증가함에 따라 AI 전용 반도체 시장이 확대되고 있으며, 이는 TSMC의 장기적인 수혜로 이어질 가능성이 큽니다.
이와 반대로 양자컴퓨터 주식들과는 반대 방향으로 움직이고 있는데 향후 어떤 변화가 있을지 모르겠지만 현재로서는 A.I. 수혜주들은 양자컴퓨터 주식들과는 반대방향으로 보실수 있습니다.
수혜 코인 3선
| 코인명 | 주요 역할 | 수혜 이유 |
| FET (Fetch.AI) | AI 기반 블록체인 네트워크 | AI 자동화 및 머신러닝을 블록체인에 접목하는 기술 개발 |
| RNDR (Render Token) | 분산형 GPU 렌더링 서비스 | AI 모델의 고속 연산을 위한 GPU 리소스 제공 |
| QNT (Quant Network) | 블록체인 상호운용성 플랫폼 | AI 기반 스마트 계약 및 데이터 교환 지원 |
1) FET (Fetch.AI)
Fetch.AI는 AI 기반 블록체인 네트워크를 개발하고 있으며, 스마트 자동화 및 머신러닝 기능을 블록체인에 접목하는 기술을 연구하고 있습니다. AI가 분산 환경에서 학습하고 작동할 수 있도록 지원하는 점에서 AI 모델의 분산 학습 및 데이터 보안 향상에 기여할 수 있습니다.
2) RNDR (Render Token)
RNDR은 분산형 GPU 렌더링 네트워크로, 고성능 GPU 리소스를 필요로 하는 AI 모델을 지원하는 역할을 합니다. AI 훈련과 같은 복잡한 연산을 중앙 서버가 아닌 분산 환경에서 수행할 수 있도록 지원하며, 이는 AI 연산 비용 절감 및 확장성 증가로 이어질 수 있습니다.
3) QNT (Quant Network)
퀀텀(QNT)은 AI와 블록체인 기술을 연결하는 블록체인 상호운용성 솔루션을 제공하는 플랫폼입니다. AI 기반 스마트 계약, 데이터 보안, 블록체인 간 데이터 교환 기능을 지원하여 AI 기술이 보다 안전하게 분산 환경에서 활용될 수 있도록 돕습니다. 이는 금융 및 기업 데이터 관리 시스템에서도 활용될 수 있으며, AI와 블록체인의 접목 가능성을 높이고 있습니다.
그러나 유난히 퀀텀이 딥시크 수혜코인으로서 주목받고 있는 것은 퀀텀의 딥시크와의 연동 가능성 발표 때문일 것입니다.
8. 자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 딥시크는 무료인가요?
A1. 네, 현재 무료로 제공됩니다.
Q2. 딥시크는 다운로드가 필요한가요?
A2. 아니요. 딥시크는 클라우드 기반 서비스로 웹 브라우저에서 직접 사용할 수 있으며, 다운로드할 필요가 없습니다. 다만, 오픈소스 모델을 활용하려면 소스 코드를 다운로드할 수 있습니다.
Q3. 야누스 프로는 어떤 용도로 사용되나요?
A3. 이미지 분석, 텍스트 생성, 이미지 기반 스토리 작성, 그래프 해석 등 다양한 멀티모달 작업이 가능합니다.
Q4. 딥시크 오픈소스를 활용하려면 어떤 기술이 필요한가요?
A4. Python, TensorFlow, PyTorch 등의 AI 프레임워크와 기본적인 딥러닝 개념이 필요합니다.
Q5. 챗GPT와 딥시크 중 어느 것이 더 좋나요?
A5. 사용 목적에 따라 다릅니다. 무료 AI를 원하면 딥시크, 강력한 AI를 원하면 챗GPT가 좋습니다.
Q6. 퀀텀(QNT)은 왜 주목받나요?
A6. AI와 블록체인의 결합을 통해 스마트 계약, 데이터 보안, 상호 운용성을 강화하는 핵심 역할을 하기 때문입니다.
딥시크는 무료로 강력한 AI 기능을 제공하는 혁신적인 모델로, AI 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
이상으로 딥시크 V3 R1 야누스 프로와 챗GPT 달 E 와의 비교분석에 대해 알아보았습니다.