[AI 인사이트] 요즘 핫한 AI 모델, 딥시크Deepseek와 Manus(마누스)를 깊이 알아보자!

🔍 [AI 분석] 요즘 핫한 DeepSeek와 Manus를 깊이 알아보자!

 

AI 시장에서 최근 가장 주목받는 두 모델 DeepSeek과 Manus! 각각의 기술적 특징과 차별점, 그리고 장단점을 비교 분석해봅니다.

 

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📌 목차

 

• 🔹 DeepSeek 분석 – 구조, 학습 방식, 성능
• 🔹 Manus 분석 – 자율 AI 시스템의 진화
• 🔹 DeepSeek vs Manus – 차이점과 공통점
• 🔹 성능 벤치마크 및 실제 활용 사례
• 🔹 AI 모델의 미래 – DeepSeek과 Manus의 영향력

 

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🔎 DeepSeek 분석 – 구조, 학습 방식, 성능

 

DeepSeek-R1의 하이브리드 아키텍처를 나타낸 도식으로, 좌측 빨간 박스는 기본 Transformer 블록들을, 우측 상단은 MoE(여러 전문가 모델 중 라우터에 의해 상위 몇 개만 활성화) 구조를, 우측 하단은 MLA(잠재 공간에 K/V를 압축 저장하는 어텐션) 구조를 보여줍니다.

🏗️ 아키텍처 및 기술적 특징

DeepSeek-R1은 Mixture of Experts (MoE)와 Transformer를 결합한 하이브리드 구조를 채택한 초거대 언어 모델입니다. 총 6710억 개의 파라미터를 보유하지만, 입력에 따라 약 370억 개만 활성화되도록 설계해 효율성을 극대화했습니다. 또한 Multi-Head Latent Attention (MLA) 기법을 적용하여 어텐션 캐시를 5~13% 수준으로 압축하여 긴 문맥도 처리할 수 있도록 했습니다.

 

🧠 알고리즘 및 학습 방식

DeepSeek은 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용하여 사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 능력을 발전시켰습니다. 먼저 대규모 데이터로 사전 학습한 후, 보상 모델을 활용한 강화학습을 통해 모델 스스로 자기 검증(Self-verification), 오류 수정을 학습합니다. 특히, Multi-Token Prediction (MTP)을 도입하여 한 번에 두 개의 토큰을 예측하는 방식으로 학습 효율성을 높였습니다.

 

📊 성능 및 벤치마크 결과

DeepSeek-R1은 다양한 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4와 동급 이상의 성능을 기록했습니다. 특히, MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 테스트에서 GPT-4가 86~87%의 정답률을 보인 반면, DeepSeek-R1은 90% 이상의 정확도를 달성했습니다.

 

벤치마크 항목	DeepSeek-R1	GPT-4
MMLU (일반 지식)	90%+	86~87%
코딩 테스트	GPT-4급	GPT-4 수준
논리적 추론	우수	우수

 

🔥 DeepSeek의 차별점과 전망

• ✅ MIT 라이선스로 오픈소스 공개 → 누구나 활용 가능
• ✅ 중국산 H800 GPU만으로 훈련 → 저비용 학습 가능
• ✅ GPT-4 수준의 성능이면서도 운영 비용 96% 절감
• ✅ 기업 맞춤형 커스터마이징이 용이하여 활용도 높음

 

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🤖 Manus 분석 – 자율 AI 시스템의 진화

 

🏗️ 아키텍처 및 기술적 특징

Manus는 중국 스타트업 Monica.im이 개발한 세계 최초의 범용 완전 자율 AI 에이전트로 주목받고 있습니다. 기존 단일 거대 언어 모델과는 달리, 다중 모델 협업 시스템을 채택한 것이 가장 큰 차별점입니다. 핵심은 PDCA (Plan-Do-Check-Act) 사이클을 AI가 스스로 수행하며, 계획 수립(Plan), 실행(Do), 검증(Check), 조정(Act) 과정을 거쳐 최적의 결과를 도출한다는 점입니다.

 

🔍 알고리즘 및 학습 방식

Manus는 전통적인 모델 학습 방식과는 다르게, 기존 대형 언어 모델(Claude, Qwen 등)의 최적 조합을 활용하여 구성되었습니다. 핵심 기술로는 Structured Agent Loop 알고리즘이 적용되었으며, 다음과 같은 5단계의 실행 루프를 반복합니다.

 

• 📌 1단계: 사용자 요청 분석 및 플래닝
• 📌 2단계: 실행 도구(툴) 선택 및 API 호출
• 📌 3단계: 코드 실행 또는 데이터 처리 수행
• 📌 4단계: 결과 분석 및 수정/보완
• 📌 5단계: 최종 결과 제출 및 대기 모드 전환

 

GAIA 벤치마크 결과에서 Manus AI(검은 바)가 모든 난이도(Level 1~3)에서 OpenAI의 에이전트(회색 바)와 이전 최고 모델(옅은 회색 바)을 앞서는 높은 성공률을 기록했습니다. 특히 기초 과제(Level 1)에서는 Manus가 86.5%로 경쟁 대비 월등한 성과를 보였습니다.

📊 성능 및 벤치마크 결과

Manus는 GAIA 벤치마크에서 OpenAI의 GPT 계열 에이전트를 제치고 1위를 기록하며 센세이션을 일으켰습니다. GAIA는 AI의 논리 추론, 멀티모달 입력 처리, 툴 활용 능력을 평가하는 테스트입니다.

 

벤치마크 레벨	Manus AI	OpenAI 에이전트
Level 1 (기본 난이도)	86.5%	74.3%
Level 2 (중간 난이도)	70.1%	69.1%
Level 3 (고난이도)	57.7%	47.6%

🔥 Manus의 차별점과 전망

• ✅ 다중 모델 협업 구조 → 기존 AI보다 복잡한 작업 수행 가능
• ✅ 툴 사용 및 웹 검색 기능 → 최신 정보 활용 및 자율 학습 가능
• ✅ 완전 자동화 실행 → 사람이 개입하지 않아도 업무 수행
• ✅ 기업 맞춤형 커스터마이징 → 비즈니스 자동화에 최적화

 

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⚖️ DeepSeek vs Manus – 차이점과 공통점

 

📌 기술적 차이점

두 모델 모두 강력한 AI 시스템이지만, 접근 방식에서 뚜렷한 차이가 있습니다. DeepSeek은 강력한 거대 언어 모델(LLM)로서 인간 수준의 추론과 논리를 수행하는 데 초점을 맞추고 있으며, Manus는 여러 AI 모델이 협력하는 자율 AI 에이전트로, 실행 중심의 업무 자동화에 특화되어 있습니다.

 

비교 항목	DeepSeek	Manus
핵심 기술	Mixture of Experts (MoE) 기반 Transformer	다중 AI 모델 협업 (Multi-Agent AI)
주요 목적	복잡한 논리 추론, 코딩, 지식 기반 AI	완전 자동화된 AI 에이전트 기능
데이터 처리 방식	내재된 지식을 바탕으로 응답	웹 검색, 실시간 정보 활용
실행 방식	사용자 입력에 대한 응답 제공	AI가 스스로 작업을 수행하고 조정

 

🤔 어떤 모델이 더 적합할까?

• ✅ 복잡한 문제 해결과 고차원적 논리 추론이 필요한 경우 → DeepSeek
• ✅ 업무 자동화 및 자율 실행이 필요한 경우 → Manus
• ✅ 데이터 기반 AI 연구 및 모델 개선 → DeepSeek
• ✅ 기업용 AI 비서, 자동화된 의사결정 시스템 → Manus

 

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🚀 AI 모델의 미래 – DeepSeek과 Manus의 영향력

AI 시장은 계속해서 빠르게 변화하고 있으며, DeepSeek과 Manus는 그 변화의 중심에 있습니다. DeepSeek은 효율적인 학습 방법과 고급 추론 능력을 통해 AI 연구와 개발을 혁신하고 있으며, Manus는 완전 자율 AI 개념을 현실화하며 업무 자동화를 선도하고 있습니다.

결국 AI의 발전 방향은 두 모델의 장점을 결합한 형태로 나아갈 가능성이 큽니다. DeepSeek의 논리적 사고와 Manus의 자율 실행력이 조화를 이루는 순간, 우리는 인간과 협업하는 진정한 AI 파트너를 만나게 될 것입니다.

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