중국 스타트업 DeepSeek가 목요일 새벽에 자사의 R1 추론 모델에 대한 중요한 업데이트를 발표하면서 인공 지능 분야에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이번 업그레이드는 OpenAI와 같은 미국의 AI 강자들과의 경쟁 심화의 새로운 장을 열었습니다.
R1-0528: 추론 및 추측 능력의 도약
DeepSeek는 개발자 플랫폼 Hugging Face를 통해 R1-0528이 기존 R1 모델의 개선 버전이라고 발표했습니다. 사소한 업그레이드로 분류되었음에도 불구하고 추론 및 추측 능력에서 상당한 개선을 자랑합니다. 여기에는 복잡한 작업을 해결하는 능력이 향상되어 OpenAI의 o3 추론 모델 및 Google의 Gemini 2.5 Pro에서 설정한 벤치마크에 전반적인 성능을 더 가깝게 가져오는 것이 포함됩니다.
1월에 R1이 처음 출시되었을 때 전 세계적으로 큰 파장이 일면서 중국 이외의 기술 주식 시장에 충격을 주었습니다. 더 중요한 것은 고급 AI를 개발하려면 막대한 컴퓨팅 파워와 막대한 재정 투자가 필요하다는 기존 통념에 도전했습니다. R1 출시 이후 Alibaba와 Tencent를 포함한 여러 중국 기술 대기업들이 자체 모델을 출시하여 각자 DeepSeek의 성과를 능가한다고 주장하고 있습니다.
미묘한 개선, 상당한 영향
회사의 전략을 해부한 광범위한 학술 논문을 수반한 1월의 R1 상세 출시와는 달리, 목요일 업데이트에 대한 세부 사항은 처음에는 부족했습니다. AI 커뮤니티는 DeepSeek의 접근 방식을 이해하기 위해 이전 논문을 꼼꼼하게 분석했습니다.
그러나 Hangzhou에 본사를 둔 이 회사는 X(이전의 Twitter)에 게시된 간단한 게시물을 통해 R1-0528의 개선 사항에 대해 더 자세히 설명했습니다. 그들은 모델의 전반적인 성능이 향상되었다고 강조했습니다. WeChat에 대한 더 자세한 게시물에서 DeepSeek는 콘텐츠 재작성 및 요약과 같은 시나리오에서 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보의 생성을 의미하는 “환각” 비율이 약 45-50% 감소했다고 밝혔습니다.
또한 DeepSeek는 에세이, 소설 및 기타 문학 장르를 포함한 다양한 형태의 콘텐츠를 창의적으로 생성하는 모델의 향상된 능력을 강조했습니다. 이러한 개선 사항은 프런트 엔드 코드 생성 및 현실적인 역할극 시나리오 참여와 같은 실제 영역에서의 향상된 기능으로 확장되었습니다.
DeepSeek는 업데이트된 모델이 수학, 프로그래밍 및 일반 논리를 포함하는 다양한 벤치마크 평가에서 뛰어난 성능을 보여준다고 자신 있게 밝혔습니다. 이는 모델의 다양성과 다양한 애플리케이션에 걸쳐 잠재적 영향을 강조합니다.
미국의 지배력과 수출 통제에 도전
DeepSeek의 성공은 중국의 AI 개발에 대한 미국의 수출 통제의 영향에 대한 기존의 지혜에 도전했습니다. 이 회사는 미국에서 업계를 선도하는 모델에 필적하거나 능가하는 AI 모델을 출시할 수 있는 능력을 입증했습니다. 이는 훨씬 낮은 비용으로 달성되었으며, 기존 질서를 더욱 혼란스럽게 만들었습니다.
DeepSeek는 또한 업데이트의 변형이 R1-0528 모델에서 사용하는 추론 프로세스를 적용하여 Alibaba의 Qwen 3 8B Base 모델을 개선하여 만들어졌다고 발표했습니다. 증류라고 하는 이 프로세스는 원래 Qwen 3 모델에 비해 10% 이상의 성능 향상을 가져왔습니다.
DeepSeek는 DeepSeek-R1-0528에 사용된 사고 사슬이 추론 모델에 초점을 맞춘 학술 연구와 소규모 모델을 중심으로 한 산업 개발 모두에 매우 귀중할 것이라고 믿습니다. 이는 광범위한 적용 가능성과 추가 혁신 가능성을 나타냅니다.
Bloomberg는 수요일에 처음에 DeepSeek 담당자의 말을 인용하여 업데이트에 대해 보도했습니다. DeepSeek 담당자는 WeChat 그룹에서 회사가 “사소한 시험 업그레이드”를 완료했으며 사용자가 테스트를 시작할 수 있다고 공유하여 사용자 커뮤니티와의 회사의 적극적인 참여를 강조했습니다.
산업 전반에 걸친 영향 및 경쟁적 대응
AI 환경에서 주요 업체로 DeepSeek가 등장하면서 미국 경쟁업체로부터 중요한 반응이 있었습니다. Google의 Gemini는 할인된 액세스 계층을 도입했으며 OpenAI는 가격을 인하하고 처리 능력이 덜 필요한 GPT 모델의 “미니” 버전을 출시했습니다. 이러한 움직임은 DeepSeek가 가하는 경쟁 압력에 대한 직접적인 대응으로 해석됩니다.
DeepSeek는 또한 R1의 후속 제품인 R2를 출시할 것으로 널리 예상되며, 이는 AI 무기 경쟁에서 더욱 고조될 것입니다. 3월에 Reuters는 R2 출시가 원래 5월로 계획되었지만 실제 출시 날짜는 불확실하다고 보도했습니다. DeepSeek는 또한 3월에 V3 거대 언어 모델에 대한 업그레이드를 발표하여 제품 라인 전체에서 지속적인 개선 및 혁신에 대한 의지를 보여주었습니다.
DeepSeek의 R1-0528 기술 개선 사항에 대한 심층 분석
DeepSeek의 R1-0528 업데이트의 더 광범위한 의미는 중요하지만 기술 개선 사항을 자세히 살펴보면 AI 모델 개발 분야에서 이루어지고 있는 진행 상황에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 구체적인 개선 사항과 모델의 전반적인 성능에 어떻게 기여하는지 자세히 살펴보겠습니다.
향상된 추론 및 추측: 업그레이드의 핵심
R1-0528을 통한 DeepSeek의 주요 초점은 모델의 추론 및 추측 능력을 심화하는 데 있었습니다. 즉, 모델이 정보의 컨텍스트를 더 잘 이해하고, 논리적 결론을 도출하고, 사용 가능한 데이터를 기반으로 예측할 수 있도록 더 잘 갖춰져 있습니다. 이는 모델의 기본 아키텍처와 훈련 알고리즘을 최적화하여 데이터 내의 복잡한 관계를 효과적으로 캡처함으로써 달성됩니다.
이러한 개선의 한 가지 핵심 측면은 모호하거나 불완전한 정보를 처리하는 모델의 능력을 개선하는 것입니다. 실제 작업에는 종종 불확실하거나 노이즈가 많은 데이터를 처리하는 것이 포함됩니다. R1-0528은 관련 없는 정보를 필터링하고 가장 적절한 요소에 집중하는 더 큰 능력을 보여주어 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다.
복잡한 작업 처리: 단순한 애플리케이션을 넘어
업그레이드된 모델은 또한 여러 단계, 복잡한 관계를 포함하거나 다양한 소스의 지식을 통합해야 하는 작업을 처리하는 뛰어난 능력을 보여줍니다. 이는 AI 애플리케이션을 더 복잡하고 실제 시나리오로 확장하는 데 중요합니다.
예를 들어, 고객 서비스 애플리케이션에서 복잡한 쿼리를 처리하는 데는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 고객의 특정 문제 이해
- 다양한 데이터베이스에서 관련 정보 액세스
- 개인화된 해결책 공식화
- 명확하고 간결한 방식으로 해결책 제시
이 영역에서 R1-0528의 향상된 기능을 통해 이러한 다면적인 작업을 처리하는 데 더 적합하므로 효율성과 사용자 만족도를 향상시킵니다.
환각 감소: 신뢰할 수 있는 AI를 향한 발걸음
사실과 일치하지 않거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성하는 환각은 거대 언어 모델 개발의 중요한 과제입니다. 이러한 모델은 일관성 있고 그럴듯해 보이는 텍스트를 생성할 수 있지만 항상 정확한 것은 아니며 때로는 현실에 기반하지 않은 정보를 “환각”할 수 있습니다.
특정 시나리오에서 환각이 45-50% 감소했다는 DeepSeek의 주장은 AI 모델의 신뢰성과 신뢰성을 향상시키는 데 상당한 진전이 있음을 나타냅니다.
- 재작성: 기존 텍스트를 재작성하도록 요청받으면 R1-0528은 사실 오류 또는 오해를 도입할 가능성이 훨씬 적습니다.
- 요약: 마찬가지로 문서 또는 기사를 요약할 때 모델은 핵심 포인트를 정확하게 캡처하고 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보의 포함을 피하는 데 더 능숙합니다.
이러한 환각 감소는 AI 모델의 신뢰성을 높이고 정확성이 가장 중요한 민감한 애플리케이션에서 AI 모델의 채택을 촉진하는 데 매우 중요합니다.
창의적인 콘텐츠 생성: AI의 경계 확장
향상된 추론 및 정확성 외에도 R1-0528은 특히 에세이, 소설 및 기타 문학 장르를 쓰는 데 있어 창의적인 콘텐츠 생성에서 향상된 기능을 자랑합니다. 이는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 AI가 독창적이고 매력적인 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하는 것으로의 전환을 의미합니다. 이는 마케팅에서 엔터테인먼트에 이르는 분야에서 중요한 응용 프로그램을 가질 수 있습니다.
DeepSeek는 문학, 시 및 기타 형태의 창의적인 글쓰기의 방대한 데이터 세트에 모델을 훈련함으로써 다양한 글쓰기 스타일을 이해하고 모방하고, 다양한 장르에 적응하고, 일관성 있고 상상력이 풍부한 텍스트를 생성하는 R1-0528의 능력을 개선했습니다. 그러나 AI가 생성한 창의적인 콘텐츠는 저작권, 예술적 가치 자체와 관련된 적절한 문제를 제기한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
향상된 코드 생성 및 역할극 기능: 실제 응용 프로그램
추론 및 창의적인 콘텐츠 생성을 개선하는 것 외에도 R1-0528은 코드 생성 및 역할극과 같은 보다 실제적인 영역에서도 개선 사항을 보여줍니다.
코드 생성: 모델은 프런트 엔드 코드를 생성하는 향상된 기능을 보여주어 개발 프로세스를 자동화하거나 가속화하려는 개발자에게 유용한 도구가 됩니다. 프런트 엔드 코드는 사용자가 직접 상호 작용하는 소프트웨어 애플리케이션의 일부를 형성합니다.
역할극: 향상된 역할극 기능을 통해 모델은 보다 현실적이고 매력적인 대화에 참여할 수 있습니다. 모델은 다른 페르소나를 가정하고 사용자 입력에 적절하게 응답할 수 있으며 보다 개인화되고 효과적인 지원을 제공할 수 있는 챗봇 및 가상 비서를 개발하는 데 중요할 수 있습니다.
이러한 실용的な 기능은 R1-0528의 다양성과 광범위한 산업에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 강조합니다.
증류 접근 방식: Alibaba의 Qwen 모델 개선
DeepSeek와 Alibaba의 협력적 접근 방식은 AI 커뮤니티 내에서 지식 공유 및 협력의 증가 추세를 반영합니다.
R1-0528에서 사용하는 추론 프로세스를 Alibaba의 Qwen 3 8B Base 모델(증류라고 하는 프로세스)에 적용함으로써 DeepSeek는 Qwen 모델의 성능을 10% 이상 향상시킬 수 있었습니다.
증류는 더 크고 더 복잡한 모델에서 얻은 지식을 사용하여 성능 저하 없이 더 작고 효율적인 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 이 경우 DeepSeek의 R1-0528은 기본적으로 Alibaba의 Qwen 모델이 배울 수 있는 “교사” 역할을 했습니다.
이러한 유형의 협력적 접근 방식은 AI 모델의 개발을 가속화하고 기업이 서로의 전문 지식을 활용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
의미 및 향후 방향
DeepSeeks R1-0528 업데이트는 AI 시장의 역동성과 경쟁적 성격을 강조합니다. 추론을 개선하고, 환각을 줄이고, 새로운 응용 분야로 모델을 확장하려는 DeepSeeks의 노력은 야심 찬 미래 계획을 시사합니다.
Deepseek와 미국 경쟁업체 간의 지속적인 경쟁은 혁신을 주도하고 점점 더 정교하고 실용적인 AI 기술의 개발을 가속화합니다.