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딥시크가 개발한 챗봇딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

더욱 놀라운 것은딥시크-V3개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

중국은 미국이 AI 전용칩 수출을.

심지어 딥시크가 개발한딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

더욱 놀라운 것은딥시크-V3개발에 투입된 비용은 557만 6000달러(약 78억 8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

오픈AI가 2022년 챗GPT를 출시한 이후.

딥시크가 개발한딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

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더욱 놀라운 것은딥시크-V3개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

중국은 미국이 AI 전용칩 수출을 제한하자.

딥시크가 개발한 챗봇딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

더욱 놀라운 것은딥시크-V3개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

중국은 미국이 AI 전용칩 수출을.

딥시크가 개발한딥시크-V3가 일부 평가에서 오픈AI와 구글의 챗봇을 넘어섰다고 NYT는 전했다.

더욱 놀라운 것은딥시크-V3개발에 투입된 비용은 557만6000달러(약 78억8000만원)로, 이는 메타가 최신 AI 모델인 라마3 모델에 투입한 비용의 10분의 1에 불과하다.

중국은 미국이 AI 전용칩 수출을 제한하자.

딥시크는 R1과 지난해 출시한 ’딥시크-V3′를 오픈소스로 공개하며 누구나 소스 코드를 열람하고 수정, 배포할 수 있게 했다.

API 비용 또한 오픈AI 대비 저렴하게 책정해 접근성을 높였다고 보고서는 덧붙였다.

딥시크의 성과는 기존 ‘쩐의 전쟁’으로 대표되던 AI 경쟁 구도를 뒤흔들고 있다.

R1의 이전 모델인딥시크-V3의 경우 학습 비용을 57만6000달러로 계산했다.

이는 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용으로 계산됐다.

H800은 미국의 첨단 반도체 규제로 엔비디아가 H100의 사양을 낮춰 중국용으로만 판매한 반도체다.

같은 오픈소스 모델인 메타가 라마3를 학습하는데.

앱 데이터 리서치 업체인 센서 타워는딥시크-V3모델을 기반으로 한 이 AI 앱이 출시 후 미국 사용자들 사이에서 인기가 급증하고 있다며 오픈소스 모델 중 리더보드 1위를 차지하고 전세계에서 가장 진보된 모델(챗GTP)와 경쟁한다고 조명했다.

뉴욕타임스(NYT)는 딥시크가 오픈AI(챗GPT 개발사), 구글 등.

딥시크는 앞서 지난해 12월에는 거대언어모델(LLM) ‘딥시크V3’를 출시했다.

V3는 LLM 언어능력을 평가하는 MMLU 벤치마크에서 88.

오픈AI의 GPT-4o 88.

딥시크가 챗GPT처럼 개인 사용자들을 이용할 수 있도록 애플 앱스토어에 공개한 무료 앱은 한때 챗GPT를 제치고 1위에.

딥시크는 지난달 ‘딥시크-V3'을 출시한 데 이어 지난 20일 추론 특화 모델로 ‘딥시크-R1'을 출시하고 기술 보고서를 공개했다.

기술 보고서에 따르면 딥시크 R1은 일부 테스트에서 오픈AI의 추론 특화 모델 ‘o1’보다 나은 성능을 보였다.

딥시크 미국 수학경시대회 벤치마크(성능 측정 기준) 테스트.