24.12.26. GPT-o1 씹어먹는 오픈소스 LLM DEEPSEEK-V3이 공개되었습니다.
DeepSeek V3: 주요 특징 및 비교 분석
1. 모델 개요
- 파라미터 규모: 6710억 개의 파라미터를 가진 혼합 전문가(MoE) 아키텍처로, 각 토큰당 37억 개의 활성화 파라미터를 사용합니다.
- 학습 데이터: 14.8조 개의 토큰으로 대규모 사전 학습을 진행했습니다.
- 성능: GPT-4o 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 최고 수준의 폐쇄형 모델과 비슷한 성능을 보입니다.
2. 주요 강점
- 다국어 프로그래밍 능력: Aider 다국어 프로그래밍 테스트에서 Claude 3.5 Sonnet을 능가했습니다.
- 코드 생성: Codeforces 및 SWE-Bench와 같은 프로그래밍 테스트에서 우수한 성적을 기록했습니다.
- 수학적 추론: 미국 수학 경시대회(AIME 2024) 및 중국 전국 고등학교 수학 리그(CNMO 2024)에서 모든 오픈소스 및 폐쇄형 모델을 능가했습니다.
- 중문 처리 능력: C-Eval 및 C-SimpleQA와 같은 중국어 테스트에서 Qwen2.5-72B를 능가했습니다.
3. 성능 평가
- LiveBench 테스트: 현재 가장 강력한 오픈소스 LLM으로 평가되며, 비추론 모델 중에서는 Gemini-exp-1206에 이어 두 번째로 높은 점수를 기록했습니다.
- MMLU 및 MMLU-Pro: Claude 3.5 Sonnet과 비슷한 수준의 성능을 보였습니다.
- 생성 속도: 20 TPS에서 60 TPS로 3배 향상된 생성 속도를 자랑합니다.
4. 비용 효율성
- 학습 비용: 550만 달러로, GPT-4o의 1억 달러 이상의 학습 비용에 비해 매우 경제적입니다.
- 토큰당 비용: 입력 토큰당 0.27달러, 출력 토큰당 1.10달러로 저렴합니다.
5. 오픈소스 및 배포
- 오픈소스 전략: Hugging Face에서 모델 가중치를 공개하여 개발자들이 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 했습니다.
- 로컬 배포: SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM 등 다양한 도구와 호환되어 로컬에서 효율적으로 실행할 수 있습니다.
DeepSeek V3 vs GPT-4o: 비교 분석
| 항목 | DeepSeek V3 | GPT-4 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 개발사 | DeepSeek (중국) | OpenAI (미국) | |
| 모델 유형 | 오픈 소스 | 클로즈드 소스 | DeepSeek V3는 누구나 사용 가능, GPT-4는 OpenAI의 API를 통해 접근 가능 |
| 훈련 비용 | 약 600만 달러 | 수억 달러 이상 추정 | DeepSeek V3는 훨씬 저렴한 비용으로 훈련됨 |
| 훈련 기간 | 2개월 | 수개월 이상 추정 | |
| GPU 사용량 | 2,048개 GPU, 280만 GPU 시간 | 16,000개 이상 GPU, 수천만 GPU 시간 추정 | DeepSeek V3는 효율적인 자원 사용 |
| 모델 아키텍처 | Mixture of Experts (MoE) | Dense 모델 (단일 대형 모델) | MoE는 여러 작은 모델을 조합해 효율성 극대화 |
| 파라미터 수 | 총 671억 파라미터, 활성화 파라미터는 약 140억 | 약 1조 파라미터 추정 | DeepSeek V3는 더 적은 활성화 파라미터로 효율적 운영 |
| 성능 | Llama 3, GPT-3.5와 비교해 우수한 성능 | 최첨단 성능, 특히 복잡한 추론 문제에서 뛰어남 | GPT-4는 추론 모델로 더 정교한 문제 해결 가능 |
| 코딩 능력 | HTML, JavaScript 등으로 게임 및 애플리케이션 생성 가능 | 복잡한 코드 생성 및 디버깅 가능 | 두 모델 모두 뛰어나지만, GPT-4는 더 복잡한 작업에 적합 |
| 추론 능력 | DeepSeek R1의 지식 증류를 통해 향상된 추론 능력 | Chain of Thought 방식으로 복잡한 문제 해결 | GPT-4는 추론 모델로 더 정확한 결과 도출 |
| 의료 진단 능력 | 인간 의사보다 우수한 진단 능력 | 인간 의사와 동등하거나 우수한 진단 능력 | 두 모델 모두 의료 분야에서 높은 잠재력 보유 |
| API 비용 | 입력: 0.27달러/백만 토큰, 출력: 1.10달러/백만 토큰 | 입력: 2.50달러/백만 토큰, 출력: 10달러/백만 토큰 | DeepSeek V3는 GPT-4보다 10배 이상 저렴 |
| 오픈 소스 여부 | 예 | 아니오 | DeepSeek V3는 개발자들이 자유롭게 사용 및 수정 가능 |
| 다중 모달 지원 | 현재는 텍스트 기반, 다중 모달 지원 예정 | 텍스트, 이미지, 음성 등 다중 모달 지원 | GPT-4는 이미 다중 모달 기능을 제공 |
| 사용 사례 | 개발자, 소규모 기업, 연구자들에게 적합 | 대기업, 복잡한 애플리케이션, 고급 AI 솔루션에 적합 | DeepSeek V3는 저비용 고효율로 접근성 높음 |
요약
- DeepSeek V3는 오픈 소스로 제공되며, 저렴한 비용과 높은 효율성으로 주목받고 있습니다. 특히 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처와 지식 증류 기술을 통해 강력한 성능을 발휘합니다.
- GPT-4는 클로즈드 소스로, 복잡한 추론 문제와 다중 모달 기능에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 그러나 훈련 비용과 API 비용이 매우 높아 접근성이 제한적입니다.
두 모델은 각각의 강점을 가지고 있으며, 사용자의 필요에 따라 적절히 선택할 수 있습니다. DeepSeek V3는 오픈 소스와 저비용이라는 장점으로, GPT-4는 최첨단 성능과 다중 모달 지원으로 차별화됩니다.
다음은 디테일한 태스크를 주고 비교분석 해본 결과 요약 입니다.
1. 플로우 차트 생성
- DeepSeek V3: 기본적인 플로우 차트를 생성했지만, 피드백 루프에서 논리적 오류가 있었습니다.
- GPT-4o: 더 정교한 피드백 루프를 구현하여 반복적인 개선 과정을 더 잘 표현했습니다.
2. 퍼즐 해결
- DeepSeek V3: Zebra 퍼즐을 정확히 해결했습니다.
- GPT-4o: 퍼즐 해결에 실패했습니다.
3. 물리학 문제
- DeepSeek V3: 저항 네트워크 문제에서 오류를 범했습니다.
- GPT-4o: 정확한 계산을 통해 문제를 해결했습니다.
4. 기사 요약
- DeepSeek V3: 기술적 맥락을 넓게 다루었지만, 특정 질문에 대한 답변은 GPT-4o보다 덜 정확했습니다.
- GPT-4o: ChromaDB 구현에 초점을 맞춰 더 정확한 답변을 제공했습니다.
5. 이미지 분석
- DeepSeek V3: 이미지를 직접 분석하지 못하고 일반적인 응답을 제공했습니다.
- GPT-4o: 하나의 차이점을 정확히 찾았지만, 나머지 차이점은 잘못 식별했습니다.
결론
DeepSeek V3는 오픈소스 모델로서 GPT-4o 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 최고 수준의 폐쇄형 모델과 경쟁할 수 있는 강력한 성능을 보여줍니다. 특히, 다국어 프로그래밍, 코드 생성, 수학적 추론에서 두드러진 성과를 거두었으며, 학습 비용 측면에서도 매우 효율적입니다. 그러나 일부 복잡한 문제 해결 및 이미지 분석에서는 아직 개선의 여지가 있습니다.
더 자세한 정보는 Hugging Face 모델 페이지 또는 DeepSeek 공식 웹사이트를 참조하세요.
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