출판 : 2025 년 3 월 26 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 26 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
DeepSeek V3 : 인상적인 AI 성능으로 향상된 AI 모델
DeepSeek V3는 추론 및 프로그래밍을 향상시킵니다
오픈 소스 KI의 미래 : DeepSeek가 v3 업데이트를 게시합니다.
2025 년 3 월 25 일, DeepSeek은 DeepSeek-V3-0324라는 V3 언어 모델의 중요한 업데이트를 발표했습니다. 이 새로운 버전은 추론, 프로그래밍 및 프론트 엔드 개발과 같은 분야에서 상당한 개선을 보여줍니다. 인상적인 벤치 마크 결과와 강력한 소비자 하드웨어를 실행할 수있는 DeepSeek-V3-0324는 독점 솔루션에 도전하는 주요 오픈 소스 AI 모델로 자리 매김합니다.
적합:
기술 기반 및 건축
핵심 기술로서의 혼합
DeepSeek v3-0324는 다른 많은 AI 모델과 구별되는 혁신적인 혼합 운동 (MOE) 아키텍처를 기반으로합니다. 이 아키텍처를 통해 시스템은 각 작업에 대한 모델의 모든 부분을 활성화하지 않고 해당 요청에 필요한 특정 구성 요소 만 활성화 할 수 있습니다. 그것은 올바른 전문가 만 문제를 해결하는 데 사용되는 전문가 팀처럼 작동합니다.
현재 모델은 총 6 억 6 천억 개의 매개 변수를 보유하고 있으며 그 중 각 작업마다 약 370 억 개만 활성화됩니다. 이 선택적 활성화는보다 효율적인 처리를 가능하게하고 리소스 요구 사항을 크게 줄입니다.
성능 향상을위한 혁신적인 기술
DeepSeek-V3-0324는 성능을 향상시키는 두 가지 중심 기술 혁신을 소개합니다.
- MLA (Multi-Head Senent Teneral) :이 기술은 키 값 캐시를 잠재 벡터로 압축하여 더 긴 텍스트의 처리를 최적화하고 메모리 요구 사항을 크게 줄입니다.
- MTP (Multi-Token Prediction) : 여러 토큰의 동시 생성을 가능하게하여 출력 속도를 최대 80 %까지 증가시킵니다.
- 또한 DeepSeek은 V3 혼합 정밀 산술을 사용하며, 여기서 윤활제 콤바리즘은 동일한 작업에서 다양한 길이와 정밀도로 수행됩니다. 정확도 감소는 결과의 품질에 크게 영향을 미치지 않으면 서 시간을 얻습니다.
성능 향상 및 벤치 마크 결과
다른 분야에서 상당한 진전
DeepSeek-V3-0324는 여러 주요 영역에서 이전 모델과 비교하여 놀라운 개선을 보여줍니다.
- 추론 기능-벤치 마크 결과는 특히 복잡한 작업에 대해 상당한 증가를 보여줍니다.
- MMLU-Pro : 75.9에서 81.2 (+5.3 포인트)
- GPQA : 59.1 ~ 68.4 (+9.3 포인트)
- AIME (American Invitational Mathematics 시험) : 39.6 ~ 59.4 (+19.8 포인트)
- Livecodebech : 39.2 ~ 49.2 (+10.0 포인트)
- 프론트 엔드 개발 : 실행 가능한 코드와 미적으로 매력적인 웹 사이트 및 게임 프론트 엔드를 만드는 기술 향상.
- 중국어 기술 : 중간에서 장기적인 텍스트에서 더 나은 스타일과 품질로 작문 기술 향상, 최적화 된 번역 품질 및 문자 편지.
AI 경쟁에서의 포지셔닝
DeepSeek-V3-0324는 이제 인공 분석의 지능 지수에서 가장 높은 등급의 비 읽기 모델입니다. Gemini 2.0 Pro, Claude 3.7 Sonnet 및 LLAMA 3.3 70B를 포함한 모든 독점 비 읽기 모델을 능가합니다. 인텔리전스 지수에서는 Openaai, Anthropic 및 Alibaba의 DeepSeek의 자체 R1 모델 및 기타 추론 모델보다 직접 순위가 매겨집니다.
Drop과 같은 테스트에서 DeepSeek은 인상적인 91.6%를 달성 한 반면 GPT-4O는 83.7%, 클로드 3.5 88.3%에 도달했습니다. 이러한 결과는 주요 독점 솔루션과 비교하여 모델의 경쟁력을 강조합니다.
효율성과 접근성
리소스 최적화 및 하드웨어 요구 사항
DeepSeek-V3-0324의 가장 놀라운 특성 중 하나는 효율성입니다. MOE 아키텍처 및 기타 최적화를 통해 모델은 M3 Ultra Chip이있는 Mac Studio와 같은 강력한 소비자 장치에서 작동 할 수 있으며, 여기서 초당 20 개 이상의 토큰 속도가 달성됩니다.
이 모델의 4 비트 버전은 약 352GB의 저장 공간 만 필요하며 기존 AI 시스템보다 추론에 불과한 동안 200 와트 미만을 소비하는데, 이는 종종 여러 킬로와트가 필요합니다. 이러한 효율성은 AI 인프라의 요구 사항을 재정의 할 수 있습니다.
오픈 라이센스 및 가용성
유료 API를 통해서만 모델을 제공하는 Openaai 또는 Anthropic과 같은 서구 경쟁 업체와 달리 DeepSeek-V3-0324는 공동 라이센스 아래에서 출판되었습니다. 이를 통해 제한없이 무료 사용 및 상업용 인서트가 가능합니다.
이 모델은 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
- DeepSeek 앱을 통해
- 공식 웹 사이트에서
- 프로그래밍 인터페이스 (API)를 통해
- 자신의 컴퓨터에 설치로
- Microsoft Azure Cloud에 대해
적합:
기업의 역사와 비전
금융 세계에서 AI 연구에 이르기까지
Deepseek은 2023 년 4 월 Liang Wenfeng에 의해 설립되었으며, 이전에는 2015 년 Heggink Heg-Flyer를 설립했습니다. 헤지 펀드는 수학 및 AI 지원 무역 전략을 전문으로하여 나중에 AI 개발을위한 기초 석재를 마련했습니다.
이 회사는 미국이 첨단 기술 칩에서 중국으로 부과 한 수출 금지의 배경에 대해 설립되었습니다. DeepSeek은 Western AI 솔루션에 대한 강력하고 경쟁력있는 대안을 제공하고 동시에 중국의 기술 주권을 강화하는 전략적 목표를 추구합니다.
개방성의 철학
Liang Wenfeng에 따르면이 회사의 연구 결과와 모델은 항상 기업 문화의 일부인 오픈 소스 라이센스에 의해 게시됩니다. 이러한 개방성은 제한 라이센스로 특징 지어지는 수많은 독점 AI 시스템과 대조적입니다.
"우리는 노력의 성공의 99 %와 인재로 인해 1 %만이 결과를 굳게 믿고있다"고 회사는 웹 사이트에서 철학을 설명합니다.
전망과 미래 발전
새로운 모델의 기초
DeepSeek-v3-0324는 R2라는 새로운 추론 모델의 기초가 될 수 있으며, 그 결과는 앞으로 몇 주 안에 예상됩니다. 현재 R1 모델은 이미 문제 해결 기술을 통해 관심을 끌었습니다.
DeepSeek 모델의 지속적인 추가 개발은 동적 로드맵을 나타냅니다.이 로드맵은 멀티 모달 지원 및 Deepseek 생태계의 기타 미래 지향 기능을 포함 할 수 있습니다.
AI의 민주화 : Deepseek-V3-0324가 새로운 표준을 설정하는 방법
DeepSeek-V3-0324는 큰 음성 모델의 개발에서 상당한 진전을 나타냅니다. 혁신적인 아키텍처, 인상적인 성능 및 공개 라이센스를 통해 확립 된 독점 모델에 도전하고 AI 기술의 민주화를 주도 할 수 있습니다.
기술 혁신, 효율성 및 접근성의 조합은 AI 환경에서 DeepSeek-V3-0324가 중요한 이정표로 만듭니다. 소비자 하드웨어를 실행할 수있는 능력과 추론, 프로그래밍 및 프론트 엔드 개발과 같은 영역에서 개선 된 기술을 통해 DeepSeek는 Openaai, Google 및 Anthropic과 같은 주요 AI 회사의 심각한 경쟁자로 자리 매김합니다.
적합:
귀하의 글로벌 마케팅 및 비즈니스 개발 파트너
✔️ 우리의 비즈니스 언어는 영어 또는 독일어입니다.
✔️ 새로운 기능: 자국어로 된 통신!
콘라드 울펜슈타인
나는 귀하와 우리 팀에 개인 고문으로 봉사하게 되어 기쁘게 생각합니다.
문의 양식을 작성하여 연락하시거나 +49 89 89 674 804 (뮌헨) 로 전화해 주세요 . 내 이메일 주소는: Wolfenstein ∂ xpert.digital
나는 우리의 공동 프로젝트를 기대하고 있습니다.
