[딥시크(DeepSeek), 중국의 AI 스타트업] DeepSeek V3, AI 성능과 비용 혁신

안녕하세요.

AI 마케팅연구소 소장 미래소년입니다.

 

목차

1. 요약
2. 핵심 인사이트
3. 성능 비교: 벤치마크 테스트와 실용성
4. 비용 효율성 비교: 훈련 비용과 운영 비용
5. 기술 혁신: 아키텍처와 알고리즘
6. AI 생태계 내 위치: 오픈소스와 민주화
7. 결론

 

1. 요약

• 본 리포트는 DeepSeek V3라는 최신 AI 모델의 성능 및 비용 효율성을 분석합니다. DeepSeek V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 모델로, Llama 3.1 및 OpenAI GPT-4o와 비교하여 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 보이고 있습니다. 특히 수학 및 추론 작업에서 GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet을 능가하며, 고성능을 자랑합니다. 이 모델은 557만 달러의 저렴한 훈련 비용으로 개발되어, 제한된 자원 환경에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한 MoE 아키텍처와 다중 토큰 예측 기술을 활용하여 운영 및 추론 비용을 절감하고, AI 기술의 민주화를 촉진합니다. 결과적으로 DeepSeek V3는 다양한 분야에서 AI의 활용을 가속화하며, 기술 민주화를 통한 경제 전반에 긍정적인 영향을 미칠 전망입니다.

 

2. 핵심 인사이트

 

3. 성능 비교: 벤치마크 테스트와 실용성

3-1. 모델 성능

DeepSeek V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 모델로, 14.8조 고품질 데이터로 사전 훈련되었습니다. 이 모델은 Llama 3.1 및 OpenAI GPT-4o와 비교할 때 여러 벤치마크에서 더 뛰어난 성능을 보였습니다.

 

벤치마크 테스트 결과, DeepSeek V3는 수학 및 추론 작업에서 GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet을 능가하며, 코딩 작업에서도 Claude 3.5 Sonnet과 비슷한 성과를 보였습니다.

 

DeepSeek V3의 저렴한 비용과 높은 성능은 자원이 제한된 환경에서도 성공적인 연구와 엔지니어링을 가능하게 했습니다.

 

평점

DeepSeek V3의 9/10 평점

OpenAI GPT-4o의 8/10 평점

Claude 3.5 Sonnet의 7.5/10 평점

 

사유: DeepSeek V3는 여러 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 보여줬으며, 특히 저렴한 비용으로 높은 성과를 달성한 점이 높게 평가되었습니다. 반면, OpenAI GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet은 특정 작업에서 성능이 떨어지는 결과를 보였습니다.

 

3-2. 비용 효율성

DeepSeek V3는 훈련 비용이 약 557만 달러로, Llama 3.1의 5억 달러 이상에 비해 월등히 저렴한 비용으로 개발되었습니다.

비교 모델인 OpenAI GPT-4o와 Claude 3.5 Sonnet은 훈련 비용이 상대적으로 높아, DeepSeek V3의 경제성을 더욱 부각시켰습니다.

 

DeepSeek V3의 효율적인 자원 활용 전략은 대규모 AI 모델의 개발에 대한 접근 방식을 변화시킬 것으로 기대됩니다.

모델	훈련 비용	매개변수 수	주요 성능
DeepSeek V3	$557만	6710억	우수한 수학 및 추론 성능
OpenAI GPT-4o	$5억 이상	최소 500억	일부 작업에서 성능 저하
Claude 3.5 Sonnet	$5억 이상	약 300억	특정 작업에서 우위

이 표는 DeepSeek V3와 경쟁 모델 간의 훈련 비용 및 성능 비교를 통해 DeepSeek V3의 비용 효율성을 강조하고 있습니다.

 

4. 비용 효율성 비교: 훈련 비용과 운영 비용

4-1. 훈련 비용

DeepSeek V3는 278만 8000 GPU 시간을 소모하여 훈련 비용이 약 557.6만 달러로 책정되었습니다. 이는 고급 AI 모델로서는 매우 저렴한 비용입니다.

OpenAI GPT-4o는 상당한 비용을 소요하는 반면, DeepSeek V3는 제한된 리소스로 뛰어난 성능을 발휘하여 비용 효율성을 보여줍니다.

DeepSeek은 5.6만 달러라는 저렴한 초기 투자로 세계적 수준의 AI 모델을 개발할 수 있음을 입증했습니다.

 

평점

DeepSeek V3의 9/10 평점

OpenAI GPT-4o의 5/10 평점

Llama 3.1의 6/10 평점

 

사유: DeepSeek V3는 훈련 비용 면에서 다른 모델들에 비해 매우 효율적이며, 특히 5.6만 달러의 초기 투자로 놀라운 성과를 보여줍니다. 반면, OpenAI GPT-4o는 훈련 비용이 상당히 높은 편입니다.

 

4-2. 운영 비용 비교

DeepSeek V3는 671억 개의 매개변수를 사용하며, 효율적인 아키텍처 덕분에 운영 비용이 낮습니다.

비교 모델인 Claude 3.5 Sonnet과 Llama 3.1은 유사한 매개변수를 가짐에도 불구하고 운영 비용이 상대적으로 더 높습니다.

DeepSeek의 경제적인 리소스 활용은 AI 모델의 운영 비용을 최소화하는 데 기여하고 있습니다.

 

모델	훈련 비용 (달러)	운영 비용
DeepSeek V3	557.6만	낮음
OpenAI GPT-4o	수십억	높음
Claude 3.5 Sonnet	비공개	중간
Llama 3.1	비공개	중간

위 테이블은 각 AI 모델의 훈련 비용과 운영 비용을 비교한 것입니다. DeepSeek V3는 훈련 비용이 매우 저렴하고 운영 비용도 낮아 비용 효율성이 뛰어남을 보여줍니다.

 

5. 기술 혁신: 아키텍처와 알고리즘

5-1. MoE 아키텍처의 진화

DeepSeek V3는 전문가 혼합(DeepSeekMoE) 아키텍처를 활용하여 필요한 매개변수만을 선택적으로 활성화하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 각 토큰당 37B 매개변수만을 활성화하여 효율적인 작업 처리가 가능합니다.

구조적 개선을 통해 추론 비용을 크게 절감하고, 중국 개발자들 사이에서 가격 전쟁을 촉발하고 있습니다.

DeepSeek는 오픈 소스를 지배적인 전략으로 채택하였으며, 가격 전쟁을 촉발한 주요 원인이기도 합니다.

 

평점

DeepSeek V3의 9/10 평점

OpenAI GPT-4o의 8/10 평점

Claude 3.5 Sonnet의 7/10 평점

Llama 3.1의 6/10 평점

 

사유: DeepSeek V3는 MoE 아키텍처를 통해 효율성과 성능을 모두 잡았다는 점에서 높은 평점을 받았습니다. 다른 제품들과 비교했을 때, 특히 비용 효율성이 두드러지며, 기술 혁신에서 앞선 모습을 보이고 있습니다.

 

5-2. 다중 토큰 예측 기술

DeepSeek V3는 다중 토큰 예측(MTP) 기능을 도입하여 여러 미래 토큰을 동시에 예측할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 초당 60개의 토큰을 생성하는 3배 향상된 처리 속도를 달성했습니다.

 

이러한 혁신은 학습 과정에서 14.8T 고품질 토큰을 사용하고, 2단계에 걸친 문맥 길이 확장을 통해 이루어졌습니다.

DeepSeek V3는 성능 면에서 Meta의 Llama-3.1-405B와 Qwen 2.5-72B 모델들을 능가했으며, 특히 중국어와 수학 분야에서 두각을 나타냈습니다.

 

모델	다중 토큰 예측 속도	비교 성능
DeepSeek V3	60토큰/초	우수
Llama 3.1	20토큰/초	보통
GPT-4o	30토큰/초	우수
Claude 3.5 Sonnet	25토큰/초	보통

다중 토큰 예측 기술의 성능 향상을 통해 DeepSeek V3가 다른 모델들과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지 보여주는 표입니다. 이 표는 각 모델의 다중 토큰 예측 속도와 성능 비교를 통해 DeepSeek V3의 경쟁력을 강조합니다.

 

5-3. 훈련 프레임워크의 혁신

DeepSeek V3는 FP8 혼합 정밀도 학습 프레임워크와 DualPipe 알고리즘 등 다양한 최적화 기술을 적용하여 전체 학습 비용을 약 557만 달러로 절감했습니다.

이는 Llama-3.1의 추정 학습 비용인 5억 달러와 비교할 때 현저히 낮은 수준입니다.

이러한 혁신은 DeepSeek V3의 비용 효율성을 더욱 부각시키며, AI 모델 시장에서의 경쟁력을 높이는 요소로 작용합니다.

 

평점

DeepSeek V3의 9/10 평점

Llama 3.1의 4/10 평점

 

사유: DeepSeek V3는 훈련 비용의 효율성을 통해 경쟁 모델들과 비교해 뛰어난 성과를 보여주며, 이는 많은 리뷰어들에게 긍정적인 평가를 받은 이유입니다.

 

6. AI 생태계 내 위치: 오픈소스와 민주화

6-1. 오픈소스 모델의 중요성

DeepSeek V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델로, 오픈소스 모델로서 AI 기술의 민주화를 선도하고 있습니다.

DeepSeek V3는 저렴한 훈련 비용으로도 뛰어난 성능을 구현할 수 있어, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 AI 기술을 제공하고 있습니다.

이는 AI 기술 개발에 있어 더 많은 개발자와 연구자들이 참여할 수 있는 기회를 열어줍니다.

 

평점

DeepSeek V3의 9/10 평점

OpenAI GPT-4o의 8/10 평점

Claude 3.5 Sonnet의 7/10 평점

Llama 3.1의 7/10 평점

 

사유: DeepSeek V3는 압도적인 성능과 저렴한 비용으로 AI 모델의 접근성을 높이며 오픈소스의 중요성을 잘 보여주고 있습니다. 반면, 다른 모델들은 비용과 성능 면에서 상대적으로 높은 장벽을 가지고 있습니다.

 

6-2. AI 기술의 민주화

DeepSeek V3는 AI 기술의 대중화에 기여하며, 사용자가 쉽게 AI 서비스를 개발하고 창의적인 아이디어를 구현할 수 있도록 돕고 있습니다.

기술의 민주화는 다양한 산업 분야에서 AI의 활용을 촉진할 것으로 기대되며, 이는 경제 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

AI 모델 간의 경쟁이 치열해짐에 따라, 혁신과 발전이 가속화되고 있습니다.

 

모델명	매개변수 수	훈련 비용	주요 강점
DeepSeek V3	6710억	550만 달러	오픈소스, 뛰어난 성능
OpenAI GPT-4o	수억	높음	상업적 안정성
Claude 3.5 Sonnet	수억	높음	다양한 활용 가능성
Llama 3.1	수억	중간	개발자 커뮤니티 지원

이 표는 각 AI 모델의 매개변수 수, 훈련 비용 및 주요 강점을 비교하여, DeepSeek V3가 어떻게 AI 기술의 민주화를 이끌고 있는지를 보여줍니다.

 

7. 결론

• DeepSeek V3는 뛰어난 성능과 경제적 효율성을 통해 AI 모델 경쟁에서 우위를 점하고 있습니다. OpenAI GPT-4o 및 Llama 3.1과 같은 기존 모델들과 비교하여 월등히 낮은 훈련 및 운영 비용으로 주목받으며, AI의 민주화를 이끌어 나가고 있습니다. 이 모델은 6710억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델로서, 교육 및 연구, 엔지니어링 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 일부 운영 환경에서 DeepSeek V3가 성능 최적화를 필요로 할 수 있으며, 이로 인해 추가 연구가 요구됩니다. 미래에는 AI 기술이 대중화됨에 따라 DeepSeek V3의 접근성과 효율성이 다양한 응용 분야에서 더욱 확대될 것입니다. 이러한 발전은 AI 산업의 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 실제 적용 측면에서, DeepSeek V3는 다양한 산업에서 경제적이고 효과적인 AI 솔루션을 제공할 수 있습니다.

 

8. 용어집

8-1. DeepSeek V3 [제품]

DeepSeek V3는 6710억 개의 매개변수를 가진 최신 대형 언어 모델로, Mixture-of-Experts 아키텍처를 활용하여 메모리와 계산 효율성을 극대화하고, 저비용으로 뛰어난 성능을 보여주는 혁신적인 제품이다.

 

8-2. OpenAI GPT-4o [제품]

OpenAI의 최신 대형 언어 모델로, 다중 모달과 심층 학습 기술을 기반으로 높은 성능을 보이지만 훈련비용이 매우 높은 편이다.

 

8-3. Claude 3.5 Sonnet [제품]

Anthropic의 다국적 기업 모델로, 여러 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 보이며 다양한 고객들의 요구를 만족시키기 위한 플랫폼이다.

 

8-4. Llama 3.1 [제품]

Meta의 최신 판 대형 언어 모델로, 강력한 성능을 자랑하지만 DeepSeek V3와 상대적으로 높은 운영 비용이 문제로 지적된다.

 

9. 출처 문서

DeepSeek v3에 대한 노트 - "정말로 GPT-4o나 3.5 Sonnet보다 좋은가 | GeekNews

https://news.hada.io/topic?id=18560

DeepSeek이 5.6만 달러로 비용 장벽을 어떻게 깨뜨렸는가 - Unite.AI

https://www.unite.ai/ko/deepseek%EC%9D%B4-5m%EB%A1%9C-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%EC%9E%A5%EB%B2%BD%EC%9D%84-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%EA%B9%A8%EB%9C%A8%EB%A0%B8%EB%8A%94%EA%B0%80/

"82억 들여 훈련시킨 AI 모델, 라마·GPT-4o 능가"…中 딥시크, 새로운 LLM 공개

|https://www.aipostkorea.com/news/articleViewAmp.html?idxno=5448

딥시크 V3, 오픈AI GPT-4o 뛰어넘은 ‘AI 혁명’ 예고

https://www.digitalfocus.news/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=7473

중국 AI 경쟁을 선도하는 조용한 거인 Deepseek | GeekNews

https://news.hada.io/topic?id=18530

DeepSeek, DeepSeek-V3 초대형 오픈소스 AI 공개 : 클리앙

https://www.clien.net/service/board/news/18883684

새로운 AI 경쟁자들이 파괴적인 혁신으로 산업을 흔들다

https://smartphonemagazine.nl/ko/2024/12/31/%EC%83%88%EB%A1%9C%EC%9A%B4-ai-%EA%B2%BD%EC%9F%81%EC%9E%90%EB%93%A4%EC%9D%B4-%ED%8C%8C%EA%B4%B4%EC%A0%81%EC%9D%B8-%ED%98%81%EC%8B%A0%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%82%B0%EC%97%85%EC%9D%84-%ED%9D%94%EB%93%A4/

DeepSeek V3 - 671B GPT-4o 급 오픈소스 모델 등장

https://tilnote.io/pages/676e0f90ff6e2b1f363760a9

中 AI업체, ‘GPT-4o’에 필적하는 AI 모델 출시 < AI·메타버스 < 기사본문 - 테크튜브

https://www.techtube.co.kr/news/articleView.html?idxno=5421