개)은 딥시크 R1(671B·
엑사원 딥(32B·매개변수320억개)은 딥시크 R1(671B·6710억개)의 5% 정도 규모인매개변수(학습 단위)만으로도 미국과 중국의 주요 AI 모델과 비교했을 때 우수한 성능을 보였다.
특히 한국어에 강점이 있는 엑사원 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있어 2025학년도 수능 수학 영역에서 94.
더 적은매개변수(AI 연산 능력을 수치화한 지표)로 글로벌 빅테크가 개발한 추론 AI 모델과 비슷한 성능을 구현했다.
‘딥시크 쇼크’ 이후 미·중 빅테크 간 추론 AI 성능 개선 경쟁이 불붙은 가운데, 국내 기술기업들도 일제히 추격에 나서고 있다.
LG AI연구원은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주.
● 딥시크보다 경량화하고도 비슷한 성능 LG AI연구원이 공개한 ‘엑사원 딥 32B’는매개변수가 320억 개로 딥시크 R1(매개변수6710억 개)의 5% 정도다.
하지만 AI가 발휘하는 성능은 비슷한 것으로 측정됐다.
매개변수는 뇌에서 뉴런을 이어주는 정보 전달망 시냅스와 비슷한 역할을 한다.
AI가 학습·추론을 할 때 데이터를 서로 연결해 주는 단위인매개변수가 320억개다.
매개변수는 많을수록 AI의 성능이 좋아지지만, 이를 구동하려면 그만큼 AI 반도체가 많이 필요하다.
이 때문에 최근엔매개변수를 최소화하면서 성능을 높이는 경쟁이 치열하다.
딥시크-R1은매개변수가 6710억개다.
파이4 멀티모달은매개변수(AI가 학습·추론 때 데이터를 서로 연결하는 단위)가 56억개에 불과하다.
이는 딥시크R1(6710억개)의 0.
MS는 “문서 이해, 표 해석, 과학적 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘한다”며 “낮은 컴퓨터 사양, 적은 비용이 특징인 만큼 산업 전반에서 활용되길 기대한다”.
엑사원 딥은 320억 개매개변수를 가진 ‘엑사원 딥-32B’를 비롯해 경량 모델 ‘7.
8B’, 온디바이스 모델 ‘2.
특히 엑사원 딥-32B는 딥시크 R1(6710억 개매개변수)의 5% 수준매개변수로도 글로벌 최고 수준 성능을 달성했다.
2025학년도 수능 수학 영역에서 94.
오픈AI, 메타 등은 최근 기존 모델보다매개변수가 적으면서 비슷한 연산 성능을 보이는 경량 AI 모델을 경쟁적으로 출시하고 있다.
샘 올트먼 오픈AI CEO(최고경영자)는 딥시크 쇼크 이후 폐쇄형 AI 모델인 챗GPT를 딥시크처럼 오픈 소스로 공개할 수 있다는 입장을 밝히기도 했다.
중국 팹4 간의 치열한 경쟁.
알리바바는 이 모델의 파라미터(매개변수)가 '딥시크-R1' 대비 5%에 불과하지만 성능은 유사하다고 설명했다.
텐센트의 AI 챗봇 '위안바오'는 딥시크를 제치고 최근 중국에서 가장 많이 다운로드된 아이폰 앱에 올랐다.
샤오미는 최근 지난해 실적을 발표하며 휴대전화 및 AIoT(인공지능과 사물인터넷.
알리바바는 이 모델의 파라미터(매개변수)가 '딥시크-R1' 대비 5%이지만 성능은 비슷하다고 주장했다.
이에 따라 알리바바 주가는 이날 장중 7% 넘게 상승했다.
또 텐센트(騰迅·텅쉰)의 AI 챗봇 위안바오는 딥시크를 제치고 최근 중국에서 가장 많이 다운로드된 아이폰 앱에 오른 바 있다.
‘엑사원 딥-32B(320억 개매개변수)’는 딥시크 R1(6,710억 개매개변수)의 5% 규모매개변수만으로도 미국과 중국 모델들과의 비교에서 우수한 성능을 보였다.
LG AI연구원은 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅 페이스(Hugging Face)에매개변수가 다른 3가지 ‘엑사원 딥’의 논리적 사고력과 문제해결 능력을.
등록된 댓글이 없습니다.
