DeepSeek와 Qwen은 동일한 VRAM을 사용하나요?

예, 동일한 양자화 수준에서 그렇습니다. 두 7B 모델 모두 Q4_K_M 기준 5.5 GB가 필요하고, 두 32B 모델 모두 20.5 GB가 필요합니다.

중국어 텍스트에는 어느 모델이 더 나은가요?

Qwen3가 훨씬 더 우수합니다. CJK 텍스트에서 30–40% 더 효율적인 네이티브 중국어 토크나이저를 사용합니다.

8 GB VRAM에서 수학에 최적인 모델은?

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. 동일한 VRAM으로 MATH-500 88%를 달성하며 Qwen3 7B(62.5%)보다 25포인트 높습니다.

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Overview & Reference

DeepSeek vs Qwen: 로컬 LLM 비교 2026

최종 업데이트: 2026-05-26·11분 분량·Hans Kuepper 저 · PromptQuorum 창립자, 멀티 모델 AI 디스패치 도구 · PromptQuorum

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수학 및 단계별 추론에서 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B는 MATH-500 기준 94%를 달성하며 Qwen3 32B(90.3%)를 앞섭니다. 코딩과 중국어 텍스트에서는 Qwen3 32B가 HumanEval 기준 91.5%를 달성하며 DeepSeek 증류(83%)를 앞섭니다. 두 모델 모두 동일한 파라미터 수에서 동일한 VRAM이 필요합니다.

DeepSeek-R1 증류 모델과 Qwen3는 2026년 로컬 배포에서 가장 널리 사용되는 두 가지 모델 계열입니다. 동일한 파라미터 수에서 동일한 VRAM이 필요하며 — Q4_K_M 기준 7B 모델은 5.5 GB — 각각 서로 다른 강점에 최적화되어 있습니다. DeepSeek-R1 증류 모델은 수학 및 단계별 추론에서 우수하고, Qwen3는 코딩 및 중국어 텍스트 작업에서 우수합니다. 이 가이드는 직접적인 벤치마크 비교 표, 하드웨어 등급별 세부 분석, 그리고 일반적인 사용 사례별 한 문장 판정을 제공합니다.

핵심 요점

동일 VRAM: 7B 모델 모두 Q4_K_M 기준 5.5 GB; 32B 모델 모두 20.5 GB 필요
수학: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 우세 (MATH-500 94% vs 90.3%)
코딩: Qwen3-Coder 32B 우세 (HumanEval 91.5% vs 83%)
중국어 텍스트: Qwen3 우세 — 네이티브 토크나이저로 CJK 텍스트 30–40% 더 효율적
추론 체인: DeepSeek-R1 증류 모델은 기본적으로 긴 사고 체인을 생성합니다
범용 어시스턴트: Qwen3 14B가 다소 더 유창하며, DeepSeek 증류 14B는 단순 작업에서 과도한 추론 경향이 있습니다

벤치마크 직접 비교표

모든 결과는 Q4_K_M 양자화 기준입니다. GPU 행의 속도는 NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM), Mac 행은 Apple M3 Max 48 GB에서 측정했습니다.

모델	VRAM	MMLU (%)	MATH-500 (%)	HumanEval (%)	속도 (토큰/초)
Qwen3 7B	5.5 GB	72.5	62.5	74.6	50–80
DS-R1-Distill-Qwen 7B	5.5 GB	70.1	88.0	68.4	50–80
Qwen3 14B	9.5 GB	79.2	76.1	82.1	30–50
DS-R1-Distill-Qwen 14B	9.5 GB	75.8	90.0	75.5	30–50
Qwen3 32B	20.5 GB	83.4	90.3	91.5	15–30
DS-R1-Distill-Qwen 32B	20.5 GB	80.6	94.0	83.2	15–30

하드웨어 등급별 권장 모델

VRAM 요구사항은 동일한 파라미터 크기에서 두 계열 모두 동일합니다. DeepSeek와 Qwen 중 선택은 하드웨어 제약이 아닌 작업 선호도에 따릅니다.

8 GB VRAM (RTX 3060 / M2 16 GB): 코딩/채팅에는 Qwen3 7B; 수학 튜터링에는 DS-R1-Distill-Qwen-7B
12 GB VRAM (RTX 3080 / M2 Pro 24 GB): 범용 사용에는 Qwen3 14B; 추론 체인에는 DS-R1-Distill-Qwen-14B
24 GB VRAM (RTX 4090 / M3 Max 48 GB): Qwen3-Coder 32B 또는 Qwen3 32B — 이 등급에서 최고의 범용 로컬 모델
48 GB+ (M2/M3 Ultra / RTX 4090 듀얼): Qwen3 72B (MMLU 86.1%, HumanEval 97%) — GPT-4에 근접한 성능
CPU 전용 (32+ GB RAM): Qwen3 7B 또는 DS-R1-Distill 7B — 최신 노트북 CPU에서 분당 3–8 토큰으로 동작

DeepSeek 로컬 모델 설명

DeepSeek는 추론 모델 R1을 서버 수준 하드웨어가 필요한 671B MoE(전문가 혼합) 아키텍처로 출시했습니다. 소비자 하드웨어에서 로컬로 사용하기 위한 실용적인 선택은 증류 버전입니다 — R1의 체인 추론 방식을 복제하도록 훈련된 소형 밀집 모델입니다.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: Q4_K_M 기준 5.5 GB VRAM. 7B 등급에서 가장 강력한 수학 모델 (MATH-500 88%). 긴 추론 체인을 생성하며, 빠른 채팅을 위해서는 시스템 프롬프트로 사고 체인을 비활성화할 수 있습니다.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B: 9.5 GB VRAM. 14B 등급에서 VRAM당 최고의 추론 성능. 수학 튜터링, 논리 퍼즐, 구조화된 분석 작업에 이상적입니다.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: 20.5 GB VRAM. 소비자 하드웨어에서 실행 가능한 모든 모델 중 가장 높은 MATH-500 점수: 94%. 코딩보다 수학적 정확도가 우선일 때 사용하십시오.
DeepSeek-V3 (전체): 671B MoE — Q4 형식으로 400 GB+ RAM 필요 — 소비자 하드웨어에서는 실용적이지 않습니다. 대신 증류 버전을 사용하십시오.
Ollama 명령어: ollama run deepseek-r1:7b (기본적으로 Q4_K_M 증류 버전을 다운로드)

Qwen3 로컬 모델 설명

Qwen3는 알리바바의 2025년 10월 출시 제품으로 베이스, Coder, Vision-Language 변형을 포함합니다. 모든 베이스 모델은 128K 컨텍스트 창과 Apache 2.0 라이선스를 사용합니다.

Qwen3 7B: 5.5 GB VRAM. 코딩 및 중국어 텍스트에 가장 적합한 7B 범용 모델. HumanEval 74.6%는 코드 분야에서 모든 7B 경쟁 모델을 능가합니다.
Qwen3 14B: 9.5 GB VRAM. 품질과 속도의 최적 균형점. HumanEval 82.1%, MMLU 79.2%. 12 GB VRAM 설정 대부분에서 최선의 선택입니다.
Qwen3 32B: 20.5 GB VRAM. HumanEval 91.5% — 48 GB VRAM 미만에서 최고의 코딩 벤치마크 점수.
Qwen3-Coder 32B: 베이스 32B와 동일한 VRAM으로 코드 생성 및 리뷰에 특화 미세 조정됨. 코딩이 주요 작업일 때 베이스 대신 사용하십시오.
Qwen3 72B: 46 GB VRAM. MMLU 86.1%, HumanEval 97%. 48 GB+ 통합 메모리(M2/M3 Ultra) 또는 멀티 GPU 설정에서만 실행 가능합니다.
Ollama 명령어: ollama run qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M

Apple Silicon vs NVIDIA: 두 계열 실행

DeepSeek 증류 모델과 Qwen3 모두 Ollama 또는 llama.cpp를 통해 Metal 가속으로 Apple Silicon에서 잘 동작합니다. 핵심 차이는 메모리 대역폭입니다.

하드웨어	최적 모델 등급	속도 (7B)	속도 (32B)	비고
M2/M3 16 GB	7B 전용	30–50 토큰/초	N/A	두 7B 모델 모두 적합; 14B는 스왑 사용
M3 Pro 36 GB	14B 최적	60–90 토큰/초	N/A	14B 전속력; 32B는 스왑 사용
M3 Max 48 GB	32B 쾌적	80–120 토큰/초	15–25 토큰/초	32B 실행 최고의 소비자급 Apple Silicon
RTX 4060 8 GB	7B 전용	50–80 토큰/초	N/A (부분 오프로드)	7B 완전 적합; 14B는 CPU 오프로드 필요
RTX 4090 24 GB	32B	100–150 토큰/초	18–28 토큰/초	32B 실행 최고의 단일 GPU

사용 사례별 판정

일반적인 로컬 LLM 사용 사례별 한 문장 답변:

수학 과외/튜터링: DS-R1-Distill-Qwen-7B — MATH-500 88%로 동일 VRAM의 Qwen3 7B(62.5%)를 압도
코드 생성/검토: Qwen3-Coder 32B — HumanEval 91.5%, 소비자 하드웨어에서 실행 가능한 모델 중 최고
중국어 채팅: Qwen3 7B — 네이티브 CJK 토크나이저로 중국어 텍스트를 30–40% 더 효율적으로 처리
단계별 분석/추론 체인: DS-R1-Distill-Qwen-14B — 기본적으로 명시적인 사고 체인을 생성
일상 범용 어시스턴트 (8 GB VRAM): Qwen3 7B — 더 유창한 대화, 단순 작업에서 DeepSeek의 과도한 추론 방지
기업 프라이빗 배포 (한국): 두 모델 모두 로컬 실행 시 데이터가 기기를 벗어나지 않아 PIPA(개인정보보호법) 데이터 거주 요건을 충족

자주 묻는 질문

DeepSeek-R1과 증류 모델은 같은 것인가요?

아닙니다. DeepSeek-R1은 서버 수준 하드웨어가 필요한 671B MoE 모델입니다. 증류 버전(7B, 14B, 32B)은 R1의 추론 스타일을 복제하도록 훈련된 독립적인 밀집 모델로, 로컬 사용에 실용적인 선택입니다.

DeepSeek와 Qwen은 각 파라미터 크기에서 동일한 VRAM을 사용하나요?

예, 동일한 양자화 수준에서 그렇습니다. 두 7B 모델 모두 Q4_K_M 기준 약 5.5 GB가 필요하고, 두 32B 모델 모두 20.5 GB가 필요합니다. 하드웨어 선택은 VRAM 차이가 아닌 작업 선호도에 따릅니다.

Ollama로 DeepSeek-R1 증류 모델을 실행할 수 있나요?

예. 7B 증류 버전은 ollama run deepseek-r1:7b, 32B는 ollama run deepseek-r1:32b를 실행하십시오. Ollama는 기본적으로 Q4_K_M을 다운로드합니다.

중국어 텍스트에는 DeepSeek와 Qwen 중 어느 것이 더 나은가요?

Qwen3가 중국어 텍스트에서 훨씬 더 우수합니다. CJK 텍스트에서 30–40% 더 효율적인 전용 중국어 토크나이저를 사용합니다. DeepSeek-R1 증류 모델은 Qwen3 가중치를 기반으로 구축되어 중국어 지원을 어느 정도 상속하지만, Qwen3 베이스 모델이 첫 번째 선택입니다.

8 GB VRAM에서 수학에 어떤 모델을 사용해야 하나요?

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B를 사용하십시오. 동일한 VRAM으로 MATH-500 88%를 달성하며 Qwen3 7B(62.5%)보다 25포인트 높습니다.

DeepSeek-R1을 로컬로 실행하면 개인정보보호법을 준수하나요?

모델을 로컬로 실행하면 데이터가 귀하의 하드웨어를 벗어나지 않습니다. 이는 모델 출처에 관계없이 PIPA(개인정보보호법) 및 데이터 거주 요건을 충족합니다. 준수 여부는 데이터 처리 방식에 관한 것이지 모델 출처에 관한 것이 아닙니다.

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