R1
1660°
<deepseek-r1>
ModelTrends 태그를 지원하는 앱에서는 이 코드를 프롬프트에 복사해 붙여넣기만 하면 별도 설정 없이 모델을 실행하거나 설치할 수 있어요. Prism(아래) 같은 지원 앱에서 아이콘을 찾아보세요.
모델 실행
제공 / 광고
Easy Creator (Prism) 웹
무제한 · 정액제
초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.
PirateDiffusion 텔레그램
무제한 · 정액제
영상, 이미지, 맞춤형 채팅 페르소나 등 다양하게 만들어 보세요.
Pro studio (SpyGlass) 웹
무제한 · 정액제
어떤 브라우저나 휴대폰에서도 모델을 탐색하고 렌더링하며 수정하세요.
Discord bot (Vector) 디스코드
무제한 · 정액제
Vector를 서버에 추가하거나 Vector Discord에 참여하세요. 무엇이든 만들어 보세요!
Unified Editor 웹
무제한 · 정액제
이미지와 비디오 편집기: 한 페이지에서 렌더링, 편집, 업스케일 등 모두 가능합니다.
OpenRouter 터미널 / API
토큰당 결제
브라우저에서 이 모델과 채팅하거나 하나의 API 키로 코드에서 호출하세요.
로컬 앱
설정 필요
내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.
ModelDuel 웹
사용량별 결제
한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.
이 모델의 가이드
용도별 최고의 로컬 LLM (2026년 10월): 모든 작업에 맞는 최적의 오픈 모델
로컬 AI에 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까?
GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)
DeepSeek | 64,000 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.70/M, 출력 $2.50/M. DeepSeek R1이 출시되었습니다: OpenAI o1과 동등한 성능을 가지면서 완전 오픈 소스이며 완전 개방형 추론 토큰을 제공합니다. 크기는 671B 파라미터이며, 추론 시 37B가 활성화됩니다. 완전 오픈 소스 모델 및 기술 보고서Opens in new tab. MIT 라이선스: 자유롭게 증류 및 상업화 가능!
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
DeepSeek R1은 DeepSeek의 6710억 파라미터 희소 전문가 혼합(MoE) 추론 모델로, 주로 강화학습을 통해 학습되었으며 감독 미세 조정은 적게 사용되었습니다. 수학, 코드, 추론 과제에서 OpenAI o1과 동등한 성능을 보이며, o1과 달리 사고 과정(chain-of-thought) 토큰을 공개합니다. MIT 라이선스와 오픈 가중치로 연구자, 개발자, 프런티어급 추론기를 직접 검사, 증류, 상업적 배포하려는 이들에게 적합합니다.
알려진 점
- 수학, 코드, 논리 과제에서 OpenAI o1과 견줄 만한 추론 성능
- 사고 과정 토큰을 완전히 공개하여 추론 과정을 숨기지 않음
- MIT 라이선스: 제한 없이 증류, 미세 조정, 상업화 가능
- 1.5B 파라미터까지 6개의 소형 증류 모델도 함께 공개
- 강화학습 기반 추론에서 자기검증 및 반성 행동이 나타남
주의할 점
- 6710억 파라미터로 로컬 실행 시 고성능 하드웨어 필요; 대부분 사용자는 API 이용
- 64,000 토큰 컨텍스트 윈도우는 동급 경쟁 모델보다 짧음
- 전작 R1-Zero는 언어 혼합 및 반복 문제 있었음; R1은 개선됐으나 사용 권고사항 검토 필요
시도해볼 프롬프트
모순에 의한 증명
2의 제곱근이 무리수임을 증명하세요. 추론의 모든 단계를 보여주고, 가정한 부분을 표시하며, 최종 답변 전에 자신의 논증에 빈틈이 없는지 점검하세요.
복잡한 함수 디버깅
중복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열을 반환하는 Python 함수가 일부 입력에서 잘못된 결과를 냅니다. 논리를 단계별로 살펴보고 버그를 찾아 실패 원인을 설명하며, 수정된 버전과 간단한 설명을 제시하세요.
def longest_unique(s):
seen = {}
start = 0
best = ''
for i, c in enumerate(s):
if c in seen:
start = seen[c]
seen[c] = i
if i - start + 1 > len(best):
best = s[start:i+1]
return best
제약 조건 하 계획 수립
세 명의 엔지니어로 구성된 소규모 팀이 무중단으로 라이브 프로덕션 데이터베이스를 새 스키마로 마이그레이션해야 합니다. 데이터베이스에는 5천만 행이 있으며 애플리케이션은 오프라인 상태가 될 수 없습니다. 위험 요소를 고려하고, 순서대로 단계를 나열하며, 각 결정의 이유를 설명한 후 최종 마이그레이션 계획을 제시하세요.
비교하기
- DeepSeek V4.1 Flash오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.04/M 입력, $0.68/M 출력
- DeepSeek V4 Flash 0731오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.01/M 입력, $1.28/M 출력
- DeepSeek V4 Flash 0423오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $0.09/M 입력, $0.18/M 출력
- DeepSeek V4 Pro 0813오픈 가중치 모델1,048,576 토큰 컨텍스트 · $1.32/M 입력, $3.96/M 출력
deepseek의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- 가중치가 공개되어 있고 R1을 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 네. DeepSeek R1은 MIT 라이선스이며 Hugging Face에 가중치가 공개되어 있어 다운로드 및 로컬 실행이 가능합니다. 다만 전체 6710억 모델은 고성능 하드웨어가 필요하며, 1.5B 파라미터까지 축소된 6개 증류 모델은 로컬 사용에 훨씬 적합합니다.
- 비용과 컨텍스트 윈도우는 어떻게 되나요?
- API 기준 입력 토큰당 $0.70, 출력 토큰당 $2.50이며, 64,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 가집니다.
- R1이 DeepSeek의 다른 모델과 다른 점은 무엇인가요?
- R1은 대규모 강화학습으로 명시적 사고 과정을 생성하는 추론 특화 모델로, 수학, 코드, 복잡한 추론에 초점을 맞추고 일반 채팅용이 아니며, 사고 과정 토큰을 숨기지 않고 공개합니다.
캡틴의 평가지금까지 공개된 가장 중요한 오픈 가중치 추론 모델: 프런티어급 성능, MIT 라이선스, 사고 과정이 완전히 투명합니다.
Hugging Face의 모델 카드
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
이 점수가 어떻게 계산되는지
이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
R1은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고, 열기 점수로 트렌드를 확인하고, PirateDiffusion 또는 BitVector에서 열어 사용해 보세요.
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