퍼플렉시티와 딥시크는 서로 다른 역할을 수행합니다: 딥시크는 R1 및 검열되지 않은 R1-1776과 같은 오픈 웨이트 추론 모델을 제공하는 반면, 퍼플렉시티는 실시간 검색, 다단계 계획 수립, 자율 보고서 생성을 추가하여 이러한 모델을 완전한 연구 엔진으로 전환합니다. 2025년 현재 핵심 차이점은 퍼플렉시티가 검색 및 검증 기능을 통해 딥시크의 원시 추론 능력을 강화하여 복잡하거나 사실 기반 질문에 대해 더 신뢰할 수 있는 결과를 산출한다는 점입니다.
퍼플렉시티와 딥시크가 워크플로우의 서로 다른 부분을 담당하기 때문에, 많은 사용자는 이들을 결합하거나 검색, 추론, 창작을 통합하는 도구와 함께 사용할 때 최상의 결과를 얻습니다. 이러한 기능들이 여러 앱에 분산되어 있지 않고 한 곳에 통합될 때 진정한 가치가 발휘됩니다.
사실, GlobalGPT는 통합된 올인원 작업 공간을 제공합니다 고급 모델에 접근할 수 있어 DeepSeek, Gemini, Claude 또는 GPT-5.1과 같은 모델을 월 $5.75만으로 쉽게 비교 평가할 수 있습니다.
어떻게 당혹감 시스템 내부에 DeepSeek R1 및 R1-1776을 사용합니다
| 모델 버전 | 검열 저항 | 추론 깊이 | 사실적 근거 | 검색과의 통합 | 자율성 수준 |
| 딥시크 R1 (원본) | 매우 낮음 — 정치적 및 민감한 주제에 대해 거부 반응이 매우 강함 | 논리의 흐름은 강력하지만 일관성이 부족하다 | 중간 정도; 종종 검증되지 않음 | 없음 — 모델만 | 낮음 (모든 단계마다 사용자 확인이 필요함) |
| R1-1776 (개방형 중량) | 높음 — 사실에 기반한 검열되지 않은 답변을 위해 검열 해제됨 | R1과 동일한 논리; 구조가 약간 개선됨 | 상위 — 감독 하에 사실적 수정 포함 | 없음 | 낮음–중간 (여전히 독립형 모델) |
| 퍼플렉시티 수정 R1-1776 | 최고 수준 — 검열 완화 + 거부 우회 | 에이전트 루프로 인한 강화된 다단계 계획 수립 | 실시간 검색 덕분에 훨씬 더 높은 | 검색, 소스 순위 지정, 필터링과의 심층 통합 | 고도 — 자율 연구, 다중 검색 워크플로 |
퍼플렉시티의 통합 결정 딥시크 R1—그리고 이후 검열되지 않은 R1-1776—기존 아키텍처를 대체하는 것이 아니라 딥 리서치 엔진의 추론 핵심을 강화하는 것이었습니다. R1은 긴 형태의 사고 연쇄, 다단계 추론 및 s를 제공합니다.학업 성취도 평가에서 우수한 성과, 반면 R1-1776은 정치적, 지정학적, 민감한 사실 관련 질의에서 모델을 심각하게 제한했던 검열 패턴을 제거합니다.
Perplexity는 추가적인 사후 훈련을 적용했습니다 R1-1776을 플랫폼 목표와 일치시키기 위해:
- 편향되거나 국가의 영향을 받은 거절 사유 제거
- 회수 기반 피드백 루프를 통한 사실적 근거 강화
- 추론 능력을 향상시켜 다중 탐색 계획과 자율적으로 작동하도록 함
- 모델을 딥 리서치에 통합하기 워크플로
이것이 바로 퍼플렉시티의 내부 버전 R1-1776이 다르게 동작하는 이유입니다—그리고 종종 더 나은 성능을 발휘합니다—로컬에서 원시 DeepSeek 오픈웨이트를 실행하는 것보다.
귀하가 이전에 업로드한 “심층 연구 스크린샷” 이 과정의 시각적 설명으로 여기에 배치될 수 있습니다.
DeepSeek R1 및 R1-1776의 설계 목적
DeepSeek R1은 수학 증명, 논리 퍼즐, 다단계 계획 수립, 학술 평가와 같은 긴 사고 과정 작업에 최적화된 개방형 추론 모델입니다. 이 모델의 아키텍처는 창의성, 대화의 깊이 또는 다중 모달 기능보다는 구조화된 추론을 강력히 선호합니다.
검열되지 않은 R1-1776은 안전 계층을 수정하여 정치적 거부 패턴을 제거하므로 다음에 대해 더 신뢰할 수 있습니다:
- 지정학적 질의
- 논란의 여지가 있는 역사적 분석
- 정책 모델링
- 민감 지역 연구
- 이념적으로 편향된 주제들
DeepSeek 모델은 뛰어난 추론 엔진이지만 완전한 AI 제품이 아님—실시간 검색, 사용자 인터페이스, 워크플로 오케스트레이션, 데이터셋 검색 시스템이 부족합니다.
어떻게 당혹감’s 실시간 검색 변경 사항이 R1의 동작을 변경합니다
권위 있는 데이터와 단절된 상태에서는 최고의 추론 모델조차도 환각을 일으킬 수 있다. 퍼플렉시티는 검색 엔진 위에 DeepSeek R1을 계층화하여 이 문제를 해결합니다:
- R1은 가설을 제안한다
- 퍼플렉시티는 수십 개의 실시간 소스를 가져옵니다
- R1 검증된 데이터를 활용하여 추론을 정교화합니다
- 딥 리서치는 최종 구조화된 보고서를 종합합니다
이 피드백 루프는 R1을 오프라인 추론 엔진에서 연구용 자율 시스템.
이것이 바로 당신의 딥 리서치 UI 스크린샷 완벽하게 맞는다.
퍼플렉시티 vs 딥시크: 핵심 차이점 (2025 개요)
| 기능 / 차원 | 당혹감 | 딥시크 (R1 / R1-1776) |
| 쿼리 정확도 | 사실 기반, 시의성 있는, 다중 출처 질문에 적합함 (검색 기반) | 논리, 수학, 추론에 강함; 사실적 질의에 대해서는 변동성 있음 |
| 민감한 주제 처리 | 안정적 — 검색 + 필터링을 사용함; 환각이나 거절 가능성이 낮음 | R1은 종종 거절합니다; R1-1776은 응답하지만 검증되지 않았거나 일관성이 없을 수 있습니다 |
| 벤치마크 성능 | 모델은 아니지만, Deep Research는 SimpleQA(93.9%)와 Humanity’s Last Exam에서 높은 점수를 기록했습니다. | R1은 추론 벤치마크에서 우수한 성능을 보입니다; R1-1776은 유사하지만 검열되지 않은 버전입니다. |
| 연구 자율성 | 매우 높음 — 다단계 계획, 분기 탐색, 종합, 인용 | 낮음 — 검색이나 계획 없이 단일 패스 생성 |
| 실시간 검색 | 예 — 웹 검색, 출처 순위 지정, 인용 추출을 통합합니다 | 아니요 — 모델은 검색 없이 오프라인에서 작동합니다 |
| 사용자 워크플로 | 전체 워크플로우: 심층 연구, PDF 내보내기, 페이지 관리, 요약, 인용, 다중 출처 통합 | 모델 전용; 워크플로는 개발자가 직접 구축해야 합니다 |
1. 모델 대 제품
DeepSeek 오픈급이다 모델 개발자를 위해 만들어졌습니다. 당혹감완전한 연구 제품입니다 — 실시간 검색, 소스 순위 지정, 워크플로 및 세련된 사용자 경험을 결합한 모델.
👉 DeepSeek은 구성 요소입니다; Perplexity는 완전한 시스템입니다.
2. 추론 대 검증된 답변
DeepSeek 강력한 논리를 제시하지만, 인용이나 출처 표시는 없다. 당혹감 모든 답변을 외부 출처에 근거하여, 사실 기반 및 시의성 있는 질의에 대한 출력 결과의 신뢰성을 높입니다.
👉 DeepSeek가 추론하고, Perplexity가 검증합니다.
3. 자율성
DeepSeek 각 프롬프트마다 하나의 답변을 생성합니다. 당혹감 다단계 연구 루프(계획, 검색, 독해, 정제)를 수행하며, 종종 수십 개의 자료를 활용한다.
👉 DeepSeek는 응답하고; Perplexity는 조사합니다.
4. 정확성
DeepSeek 수학과 논리력 평가에서 탁월한 성과를 보인다. 당혹감 검색, 필터링 및 인용 워크플로우 덕분에 실제 사실 정확성에서 탁월합니다.
👉 DeepSeek은 순수 추론에서 우위를 점합니다; Perplexity는 증거 기반 답변에서 우위를 점합니다.
벤치마크 차이점: 각 시스템이 더 우수한 성능을 보이는 부분
공개적으로 이용 가능한 데이터를 바탕으로:
DeepSeek R1과 R1-1776은 가장 강력한 원시 추론 능력을 보여줍니다., 그들의 사고 과정의 강점을 회상 제약 없이 반영한다.
퍼플렉시티 수정 R1-1776이 가장 높은 사실적 정확도를 달성함, 실시간 검색과 다중 출처 검증을 통해 강화된.
Perplexity의 검색 의존도는 의도적으로 높게 설정되었습니다., 이 모델은 독립형 시스템이 아닌 보다 광범위한 연구 파이프라인의 일부이기 때문이다.
자율성은 퍼플렉시티가 차별화되는 지점이다—다단계 계획 실행, 재쿼리, 소스 통합을 수행하는 반면, DeepSeek 모델은 단일 패스 모드로 작동합니다.
전체적으로, 이 차트는 핵심적인 진실을 강조합니다: DeepSeek은 원시적인 추론 능력을 제공합니다; Perplexity는 그 능력을 구조화된 연구 엔진으로 전환합니다.
퍼플렉시티 vs 딥시크: 가격, 가치, 그리고 제공되는 것
| 기능 / 요금제 | 퍼플렉시티 프리 | 퍼플렉서티 프로 | 딥시크 R1 (원본) | 딥시크 R1-1776 |
| 가격 | $0 / 월 | $20 / 월 $200 연간 | 무료(무제한) | 무료(무제한) |
| 모델 액세스 | 퍼플렉시티 베이직 모델 | GPT-4.1, Claude 3.5/4.x, R1-1776, o3-mini 등. | R1 추론 모델만 | R1-1776 검열되지 않은 변형 |
| 실시간 검색 | 제한적 | 무제한 | ❌ 없음 | ❌ 없음 |
| 심층 연구 모드 | 한정된 할당량 | 무제한 | ❌ 사용 불가 | ❌ 사용 불가 |
| 인용 | 예 | 예 | ❌ 검색 결과 없음 | ❌ 검색 결과 없음 |
| 다단계 자율 연구 | ❌ | 예 | ❌ | ❌ |
| API 액세스 | 아니요 | 포함됨 | 예 (모델 가중치를 통해) | 예 (모델 가중치를 통해) |
| 사용 비용 | 무료 | 정액제 구독 | 무료 (컴퓨팅 리소스 필요) | 무료 (컴퓨팅 리소스 필요) |
DeepSeek은 완전히 무료입니다, 그러나 사용자는 자체 컴퓨팅, 설정, 검색 또는 자동화 기능 부재를 직접 처리해야 합니다.
당혹감Pro 월 $20, 통합 연구 엔진을 제공하며, 검색, 인용 및 다단계 워크플로를 지원합니다.
결론: DeepSeek이 가장 저렴합니다; 퍼플렉시티는 가장 높은 실용적 가치를 제공합니다 실제 세계 연구를 위한.
사용 시기 당혹감 vs DeepSeek 사용 시점
DeepSeek를 사용할 때는
- 수학적 추론이 필요합니다
- 당신은 투명한 사고의 흐름을 원합니다
- 로컬 또는 사용자 정의 워크플로에서 모델을 실행 중입니다.
- 실시간 데이터나 인용이 필요하지 않습니다
사용 당혹감 언제
- 검증된 사실이 필요합니다
- 여러 출처의 정보를 통합해야 합니다.
- 당신은 빠른 연구 보고서를 원합니다
- 금융, 마케팅, 시사 또는 학술 리뷰 분야에서 일합니다.
- 인용이 필요합니다
왜 당혹감 새로운 모델 구축 대신 수정된 DeepSeek 적용
간단한 답변: 속도 + 비용 + 성능 시너지. DeepSeek R1은 강력한 추론 백본을 제공했습니다; 퍼플렉시티는 딥시크가 부족했던 부분을 보완했습니다:
- 검색 기반화
- 데이터 검증
- 워크플로 자동화
- 편향되지 않은 훈련 후
- UI 및 플랫폼 실행
이러한 시너지 효과 덕분에 통합이 시장의 논의를 바꿔놓았습니다.
결론: 어떤 것을 선택해야 할까?
Perplexity는 신뢰할 수 있는 연구, 사실 확인 질의, 시간에 민감한 작업에 더 적합합니다. DeepSeek는 원시 추론, 수학, 오프라인 모델 실행에 더 적합합니다. 대부분의 사용자는 선택할 필요가 없습니다—두 도구는 서로를 매우 잘 보완하며, 다음과 같은 플랫폼들은 GlobalGPT는 두 가지를 모두 쉽게 사용할 수 있게 합니다 하나의 간소화되고 경제적인 작업 공간 안에서 나란히 배치됩니다.
