이 새로운 모델은 미국 거대 기업들의 지배력에 도전할 뿐만 아니라 오픈 소스를 통해 게임 전체를 재편합니다(이미지 출처: DS).
이 모델은 6,850억 개의 매개변수를 가지고 있으며 오픈 소스 라이선스로 공개되었습니다. 초기 테스트 결과는 OpenAI나 Anthropic의 독점 시스템과 유사한 성능을 보여주며, 고급 AI 모델 개발 및 배포에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다.
성능 및 비용
Hugging Face 플랫폼에 출시된 직후, DeepSeek V3.1은 Aider 프로그래밍 테스트에서 71.6%의 점수를 획득했습니다. 기술적으로 이 모델은 최대 128,000개의 토큰(400페이지 분량의 책에 해당)으로 구성된 컨텍스트를 처리할 수 있습니다. 이 모델은 채팅, 추론 및 프로그래밍 기능을 통합한 "하이브리드" 구조를 가지고 있습니다.
AI 연구원 앤드류 크리스티안슨은 소셜 미디어 플랫폼 X에서 "DeepSeek V3.1은 Aider에서 71.6%의 성능을 달성했는데, 이는 Claude Opus 4보다 약 1% 높은 수치이며 비용은 훨씬 저렴하다"라고 밝혔습니다.
계산에 따르면 V3.1을 사용하여 프로그래밍 작업을 완료하는 데 드는 평균 비용은 약 1.01달러인 반면, 유사한 시스템은 거의 70달러에 달할 수 있습니다.
일부 커뮤니티 개발자들은 아키텍처에 4개의 "특수 토큰"이 존재하여 모델이 실시간 웹 검색을 통합하고 복잡한 추론 프로세스를 처리할 수 있다고 지적했습니다.
이러한 차이는 매일 수천 건의 AI 상호작용을 처리하는 기업들에게 수백만 달러의 비용 절감 효과를 가져다줍니다.
판도를 바꿀 수 있는 이점
딥시크 3.1 버전 출시는 오픈아이얼(OpenAI)과 앤스로픽(Anthropic)이 새로운 모델을 발표한 시기와 맞물렸습니다. 오픈소스 방식을 택한 딥시크는 유료 API를 통해 AI 모델을 상용화하는 많은 미국 기업들과는 다른 전략을 추구했습니다.
일각에서는 첨단 기능의 광범위한 보급이 조직과 기업의 빠른 도입을 촉진하는 동시에 기술 독점에 기반한 비즈니스 모델에 도전 과제를 제시할 수 있다고 주장합니다.
DeepSeek V3.1의 등장은 첨단 AI가 대기업만의 전유물이 아니라 소규모 연구 그룹도 참여할 수 있음을 보여줍니다.
이 분야의 경쟁은 더 이상 가장 강력한 시스템을 구축하는 것에만 국한되지 않고, 기술을 누구나 접근 가능하고 저렴하게 만들 수 있는 능력에 대한 경쟁으로도 이어지고 있습니다.
이러한 맥락에서 기술 기업들이 직면한 질문은 경쟁력 있는 성능과 비용을 갖춘 오픈 소스 모델이 점점 더 많이 등장하는 상황에서 어떻게 상업적 가치를 유지할 것인가 하는 것입니다.
출처: https://dantri.com.vn/cong-nghe/deepseek-am-tham-ra-phien-ban-ai-moi-20250820121017977.htm
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