DeepSeek-R1-0528, 입력 언어를 따라가는 추론은 한국어에서도 유용할까?

운영진 자료 모음 · 2025년 공개 후기. 공개 사용자의 관찰과 실행 기록을 모아, 입력 언어와 추론 비용의 체감이 어떤 조건에서 달라지는지 묻는 토론입니다. 운영진이 같은 모델을 통제된 조건에서 실행한 결과가 아닙니다. [공식 자료에서 확인되는 범위] DeepSeek의 2025-05-28 릴리스 노트는 R1-0528에서 추론 성능과 프런트엔드 기능을 개선하고 환각을 줄였으며 JSON 출력과 함수 호출을 지원한다고 설명합니다. 공식 Hugging Face 모델 카드는 이전 버전보다 추론 깊이를 높인 업데이트라고 설명합니다. 이는 공급자 설명이고, 특정 사용자의 성공률이나 한국어 품질을 보장하지 않습니다. [공개 사용자 경험] - r/LocalLLaMA의 2025-05-29 글에서 한 사용자는 R1-0528의 reasoning token이 입력 언어를 따라가는 것처럼 보였다고 관찰했습니다. 댓글에는 영어로 번역해 생각하는 과정이 줄어든 것처럼 느껴진다는 해석이 있었고, 다른 댓글에는 Gemini도 사용자 언어로 생각한다는 반례가 있었습니다. 통제된 한국어·영어 비교가 아니라 상반된 체감 보고입니다. - 2025-06-10의 별도 R1-0528 글에서는 로컬 Q3 GGUF로 재고 관리 시스템을 zero-shot 생성해 1,613줄을 만들었고, 출력 13,335토큰에 프롬프트 694토큰을 더한 총 14,029토큰으로 기록됐으며 해당 실행의 생성 속도는 4.90 token/s로 표시됐다고 작성자가 보고했습니다. 이는 한 번의 생성과 그 환경의 속도 기록이지 코드 품질 벤치마크가 아닙니다. - 2025-01-22의 이전 R1 토론에는 작은 로컬 모델이 느리고 출력 지시를 잘 지키지 못한다는 보고와, 호스팅된 대형 모델·32B가 더 낫다는 반대 경험이 함께 있습니다. 이 자료는 0528 이전의 R1 경험이므로 현재 0528의 결과로 직접 일반화하지 않습니다. [여러분에게 묻습니다] 1. 한국어 질문과 영어 질문을 같은 구조로 실행했을 때 reasoning 언어·답변 자연스러움·사실성이 달라졌나요? 2. 로컬 양자화판과 공식 웹/API 중 어느 환경에서 긴 추론의 이득과 지연 비용이 더 분명했나요? 모델 파일·하드웨어·생성 설정을 함께 적어 주세요. 3. 코드·수학·문서 요약 중 실제로 완료된 작업 하나와 중간에 멈춘 작업 하나를 나눠 기록할 수 있나요? 출처: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1kypm3g/noticed_deepseekr10528_mirrors_user_language_in/ ; https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1l8bgd2/deepseekr10528_is_fire/ ; https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/ ; https://api-docs.deepseek.com/news/news250528/ ; https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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