요즘 가성비 좋은 LLM로 떠오르고 있는 DeepSeek-r1을 직접 사용해보며 느낀 점을 공유하고자 합니다. 개발 작업에 도움을 받고자 Windows PC에 DeepSeek-r1 7B 모델을 설치하여 여러 테스트를 진행했습니다. Ollama를 통해 편리하게 접근했지만, 결과는 다소 실망스러웠습니다. 7B 모델은 답변의 정확도가 기대치에 못 미쳤고, 개발 환경에서 실제로 활용하기에는 여러 부분에서 부족함을 느꼈습니다. 특히, 정확성이 떨어지는 부분은 개발 과정에서 예상치 못한 오류를 발생시킬 가능성을 높여 생산성을 저해하는 요인이 되었습니다. 예를 들어, 특정 라이브러리의 함수 사용법을 질문했을 때, 잘못된 정보를 제공하여 시간을 낭비하는 경우가 있었습니다. 더 정확한 결과를 위해서는 67B 모델이 필요하다는 것을 알았지만, 제 노트북 사양으로는 실행이 불가능했습니다.
그래서 현재는 DeepSeek-r1 14B 모델 설치를 고려하고 있습니다. 7B 모델의 아쉬움을 어느 정도 해소할 수 있을 것이라 예상하지만, 14B 모델 또한 하드웨어 부담이 만만치 않다는 것을 알고 있습니다. 실제로 14B 모델을 잠시 실행해 보았는데, 노트북 팬 소리가 굉장히 커져서 마치 제트 엔진이 돌아가는 듯한 착각을 불러일으킬 정도였습니다. 과연 14B 모델이 개발 생산성 향상에 기여하는 만큼의 성능 향상을 보여줄지, 그리고 과열과 소음으로 인한 하드웨어 손상 위험을 감수할 만한 가치가 있는지 고민입니다. 현재로선 14B 모델의 성능과 노트북의 발열/소음 문제 사이에서 최적의 균형점을 찾는 것이 가장 큰 과제입니다. 더 좋은 성능을 위해 더 큰 모델을 사용하는 것은 매력적이지만, 현실적인 하드웨어 제약을 무시할 수는 없다는 점이 딜레마입니다.
결론적으로, DeepSeek-r1은 매력적인 가성비 모델이지만, 모델 크기별 성능 차이가 크게 나타납니다. 개발 생산성 향상을 위해서는 더 큰 모델이 필요하지만, 하드웨어 사양과 발열, 소음 문제를 고려하여 신중하게 선택해야 합니다. DeepSeek-r1 14B 모델이 최선의 선택이 될지는 앞으로의 사용 결과를 지켜봐야 알 수 있을 것 같습니다. 향후 사용 후기를 통해 보다 자세한 경험과 결과를 공유하도록 하겠습니다.