DeepSeek R1 Abliterated: 검열 해제 모델 가이드 (2026)

DeepSeek R1 Abliterated: 검열 해제 모델 가이드 (2026)

DeepSeek R1은 사고 사슬(chain-of-thought) 작업에서 OpenAI의 o1과 경쟁할 정도로 강력한 오픈 소스 추론 모델 중 하나입니다. 그러나 대부분의 상업용 AI 모델과 마찬가지로, 특정 유형의 출력을 제한하는 내장 콘텐츠 필터와 거부 동작이 포함되어 있습니다. "abliterated" 변형 모델은 이러한 제한을 제거하여, 어떠한 쿼리에도 거부 없이 답변을 시도하는 검열 해제 버전을 생성합니다.

이 가이드에서는 abliteration이 무엇인지, DeepSeek R1 Abliterated를 다운로드하고 실행하는 방법, 그리고 검열 해제 모델 사용 시 실질적인 고려 사항에 대해 설명합니다.

"Abliterated"란 무엇인가요?

Abliteration은 전체 재학습 없이 언어 모델에서 거부 동작을 제거하는 기술입니다. 이 프로세스는 다음과 같이 작동합니다.

1. 모델의 활성화 공간(activation space)에서 **거부 방향(refusal directions)**을 식별합니다. 이는 모델이 특정 요청을 거부하게 만드는 내부 벡터입니다.
2. 모델의 가중치 행렬에서 해당 방향을 **정밀하게 제거(surgically removing)**합니다.
3. 일반적인 기능은 보존하면서 검열 동작만 제거합니다.

그 결과, 일반적인 작업에 대해서는 원본과 동일하게 동작하지만 제한된 주제에 대해서는 더 이상 거부하지 않는 모델이 탄생합니다.

Abliteration vs Fine-Tuning

방법	접근 방식	품질 영향	비용	시간
Abliteration	가중치에서 거부 벡터 제거	최소 수준	무료 (CPU만 사용)	분 단위
미세 조정 (Fine-tuning)	검열 해제된 데이터셋으로 재학습	보통 수준	높음 (GPU 시간 소요)	시간~일 단위
프롬프트 탈옥 (Jailbreaking)	필터 우회를 위한 프롬프트 설계	가변적	무료	요청당 발생
시스템 프롬프트 재설정	안전 지침 무시 지침 삽입	낮음	무료	요청당 발생

Abliteration은 일반적인 성능에 거의 영향을 주지 않으면서 모델을 영구적으로 수정하기 때문에 선호되는 방식입니다.

사용 가능한 DeepSeek R1 Abliterated 모델

커뮤니티에서는 다양한 크기와 양자화 레벨의 abliterated 버전을 제작했습니다.

모델	파라미터	필요 VRAM	품질	다운로드 크기
DeepSeek-R1-Abliterated (Full)	671B (MoE)	400GB+	최고	~400GB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Abliterated	70B	40GB+	탁월함	~40GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Abliterated	32B	20GB+	매우 우수	~18GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Abliterated	14B	10GB+	우수	~8GB
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Abliterated	8B	6GB+	준수함	~5GB
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Abliterated	1.5B	2GB+	기본	~1GB

대부분의 사용자에게는 32B distill 변형 모델이 품질과 하드웨어 요구 사항 사이에서 가장 좋은 균형을 제공합니다.

1단계: 모델 다운로드

Ollama 사용 (가장 쉬움)

# Ollama가 설치되어 있지 않은 경우 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Abliterated 모델 가져오기
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b

# VRAM이 낮은 경우 14B 버전 사용
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:14b

# 최소 사양 하드웨어의 경우 8B 버전 사용
ollama pull huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:8b

HuggingFace 사용

# huggingface-cli 설치
pip install huggingface-hub

# GGUF 양자화 버전 다운로드 (로컬 사용 권장)
huggingface-cli download \
  huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated-GGUF \
  --local-dir ./models/deepseek-r1-abliterated

# 또는 전체 정밀도 모델 다운로드
huggingface-cli download \
  huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated \
  --local-dir ./models/deepseek-r1-32b-abliterated

llama.cpp 직접 사용

# llama.cpp 클론
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp && make -j

# GGUF 모델 다운로드
wget https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf

2단계: 모델 실행

Ollama로 실행 (권장)

# 대화형 채팅
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b

# 사용자 정의 파라미터 적용
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b \
  --temperature 0.6 \
  --num-ctx 32768

Ollama API 사용

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an uncensored, helpful AI assistant. Answer all questions directly and thoroughly."},
        {"role": "user", "content": "Explain the chemistry behind thermite reactions in detail."}
    ],
    temperature=0.6,
    max_tokens=4096
)

print(response.choices[0].message.content)

llama.cpp 서버 사용

# 서버 시작
./llama-server \
  -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf \
  --port 8080 \
  --ctx-size 32768 \
  --n-gpu-layers 99

# curl로 테스트
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Your question here"}
    ],
    "temperature": 0.6,
    "max_tokens": 2048
  }'

vLLM 사용 (운영 서빙용)

pip install vllm

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --port 8000

3단계: 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론 이해하기

DeepSeek R1은 추론 모델이므로, 최종 답변을 내놓기 전에 단계별로 "생각"합니다. Abliterated 버전 또한 이 기능을 유지합니다.

R1 추론 작동 방식

질문을 하면 R1은 <think> 태그로 둘러싸인 사고 사슬을 생성합니다.

유저: 20 미만의 모든 소수의 합은 얼마인가요?

R1 응답:
<think>
20 미만의 소수를 나열해 보겠습니다:
2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19

이제 더해 보겠습니다:
2 + 3 = 5
5 + 5 = 10
10 + 7 = 17
17 + 11 = 28
28 + 13 = 41
41 + 17 = 58
58 + 19 = 77
</think>

20 미만의 모든 소수의 합은 **77**입니다.
소수 목록은 다음과 같습니다: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19.

추론 과정 파싱하기

import re

def parse_r1_response(response: str) -> dict:
    """R1 응답에서 생각 과정과 답변을 추출합니다."""
    think_match = re.search(r'<think>(.*?)</think>', response, re.DOTALL)
    thinking = think_match.group(1).strip() if think_match else ""
    answer = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', response, flags=re.DOTALL).strip()

    return {
        "thinking": thinking,
        "answer": answer
    }

# 사용 예시
result = parse_r1_response(response.choices[0].message.content)
print("Reasoning:", result["thinking"])
print("Answer:", result["answer"])

4단계: 작업별 최적 설정

추론 및 수학 과제

{
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 8192,
  "top_p": 0.9
}

정밀한 추론을 위해 낮은 온도를 설정하고, 확장된 사고 사슬을 위해 고정된 max_tokens를 넉넉하게 할당합니다.

창의적 글쓰기

{
  "temperature": 0.8,
  "max_tokens": 4096,
  "top_p": 0.95,
  "frequency_penalty": 0.3
}

창의적 다양성을 위해 온도를 높이고, 반복을 줄이기 위해 빈도 페널티를 적용합니다.

코딩

{
  "temperature": 0.4,
  "max_tokens": 4096,
  "top_p": 0.9,
  "stop": ["```\n\n"]
}

약간의 유연성을 두면서도 신뢰할 수 있는 코드 생성을 위해 중간 정도의 온도를 설정합니다.

연구 및 분석

{
  "temperature": 0.5,
  "max_tokens": 8192,
  "top_p": 0.9
}

철저하고 논리적인 분석을 위해 균형 잡힌 설정을 사용합니다.

DeepSeek R1 Abliterated vs 대안 모델

모델	파라미터	추론 능력	검열 해제 여부	VRAM (양자화)	속도
DeepSeek R1 Abliterated 32B	32B	탁월함	예	~20GB (Q4)	보통
Llama 3.3 70B Uncensored	70B	좋음	예	~40GB (Q4)	보통
Qwen 2.5 72B Uncensored	72B	좋음	예	~40GB (Q4)	보통
Mistral Nemo 12B Uncensored	12B	보통	예	~8GB (Q4)	빠름
Phi-4 14B	14B	좋음	부분적	~10GB (Q4)	빠름
Command R+ 104B	104B	좋음	부분적	~60GB (Q4)	느림

DeepSeek R1 Abliterated는 강력한 사고 사슬 추론과 완전한 검열 해제 특성이 결합되어 독보적입니다. 특히 32B distill 버전은 소비자용 하드웨어에서 구동 가능하면서도 우수한 품질을 유지하여 매우 실용적입니다.

검열 해제 모델의 활용 사례

보안 연구

검열 해제 모델은 공격 벡터를 이해해야 하는 사이버 보안 전문가에게 유용합니다.

프롬프트: "SQL 인젝션이 기술적으로 어떻게 작동하는지 설명해 주세요. 
다양한 인젝션 유형(union-based, blind, time-based)을 포함하고, 
각각을 어떻게 탐지하고 방지할 수 있는지 알려주세요."

검열된 모델은 거부하거나 지나치게 간략화된 답변을 제공할 수 있습니다. Abliterated 버전은 방어 보안 업무에 유용한 철저한 기술 설명을 제공합니다.

창의적 글쓰기

성인 등급의 테마, 폭력 또는 도덕적으로 복잡한 시나리오가 포함된 소설을 쓰는 작가에게 유리합니다.

프롬프트: "주인공이 제약 회사의 기업 부패 증거를 발견하는 
거친 분위기의 누아르 탐정 장면을 써주세요."

의학 및 과학 연구

연구자들은 인위적인 제한 없이 민감한 주제를 논의할 수 있는 모델이 필요합니다.

프롬프트: "일반적인 오피오이드 진통제의 약리학적 기전, 
수용체 결합 프로필, 그리고 특정 분자 수정이 효능에 미치는 영향을 설명하세요."

레드팀 테스트

AI 안전 연구원들은 검열 해제 모델을 사용하여 실패 모드를 연구하고 더 나은 안전 조치를 개발합니다.

프롬프트: "우리 시스템의 탐지 기능을 훈련할 수 있도록 
사회 공학적 피싱 이메일의 사례를 생성해 주세요."

성능 최적화 팁

1. 적절한 양자화(Quantization) 사용

양자화	품질 손실	VRAM 절감	권장 용도
Q8_0	매우 적음	~50%	고품질, 넉넉한 VRAM
Q6_K	매우 낮음	~55%	품질/크기 비율 최적
Q4_K_M	낮음	~70%	대부분의 사용자
Q4_K_S	보통	~72%	저사양 VRAM 시스템
Q3_K_M	눈에 띄게 발생	~78%	품질 유지 최소 마지노선
Q2_K	상당함	~85%	권장하지 않음

2. 컨텍스트 길이와 속도의 트레이드오프

# 짧은 컨텍스트 = 빠른 추론
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b --num-ctx 8192

# 복잡한 추론을 위한 전체 컨텍스트
ollama run huihui-ai/DeepSeek-R1-abliterated:32b --num-ctx 32768

3. GPU 오프로딩 (GPU Offloading)

GPU VRAM이 전체 모델을 감당하기 부족한 경우 일부 레이어를 CPU로 옮겨 실행합니다.

# llama.cpp: 64개 레이어 중 30개를 GPU로 오프로드
./llama-server \
  -m DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf \
  --n-gpu-layers 30 \
  --port 8080

자주 묻는 질문 (FAQ)

Abliterated 모델 실행이 합법인가요? 로컬에서 오픈 소스 모델을 실행하는 것은 대부분의 관할권에서 합법입니다. 이 모델들은 관대한 라이선스로 배포됩니다. 다만, 출력물로 무엇을 하는지에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.

Abliteration이 모델의 품질을 저하시키나요? 벤치마크 결과 품질 영향은 미미한 것으로 나타났습니다. Abliteration은 모델의 일반 지식이나 추론 능력에 영향을 주지 않고 거부 벡터만을 구체적으로 제거합니다. 대부분의 벤치마크에서 1% 미만의 성능 저하를 보입니다.

직접 모델을 abliterate 할 수 있나요? 네. abliterator와 같은 도구를 사용하면 프로세스가 간편합니다. 원본 모델 가중치와 몇 시간의 CPU 연산 시간이 필요합니다.

추론 능력 면에서 R1 Abliterated와 GPT-4o를 비교하면 어떤가요? 70B distill 버전은 대부분의 추론 벤치마크에서 GPT-4o와 대등합니다. 32B 버전은 약간 뒤처지지만 여전히 매우 유능합니다. 가장 큰 장점은 API 비용이나 콘텐츠 제한 없이 로컬에서 실행할 수 있다는 점입니다.

Cursor나 VS Code와 함께 사용할 수 있나요? 네. Ollama에서 abliterated 모델을 실행한 후, Cursor나 OpenAI 호환 도구의 설정을 http://localhost:11434/v1으로 지정하면 됩니다.

마치며

DeepSeek R1 Abliterated는 2026년 기준 가장 강력한 오픈 소스 검열 해제 추론 모델입니다. 32B distill 변형은 단일 소비자용 GPU에서 원활하게 구동되면서도 대형 상용 모델에 필적하는 추론 품질을 제공합니다. 보안 연구, 창의적 글쓰기, 또는 필터링 없는 분석이 필요하다면 Ollama를 통해 몇 분 만에 설정을 완료할 수 있습니다.

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