728x90 반응형 MoE 아키텍처2 DeepSeek V4 완전 해부: 1조 파라미터 '가성비' AI, GPT-5의 대항마가 될 수 있을까? (테크, 벤치마크, 이슈 총정리) Key Takeaways (핵심 요약)지식과 추론의 분리, 혁신적 MoE: 1조 개의 파라미터를 가졌으나 'Engram 조건부 메모리'와 MoE 아키텍처를 결합, 토큰당 320억 개의 활성 파라미터만 사용하여 소비자용 GPU에서도 구동 가능한 압도적 효율을 달성했습니다.100만 토큰의 광활한 문맥: '동적 희소 어텐션(DSA)' 기술로 100만 토큰을 처리하며 연산 오버헤드를 50% 절감했습니다. 단, 80만 토큰 이후 발생하는 '밀도 손실(정보 검색 정확도 저하)'은 사용 시 주의가 필요합니다.풀스택 코드 에이전트의 완성: 단순 코드 생성을 넘어 프로젝트 전체 구조를 파악하는 '저장소 수준 버그 수정(Repository-Level)'과 파일 간 의존성을 계산하는 'mHC 추론' 능력을 갖춰 Claude.. 2026. 2. 19. Gemini 3 Deep Think 심층 분석: 과학 연구의 패러다임을 바꿀 AI의 등장 Key Takeaways핵심 기술: 과학 및 공학 분야에 최적화된 '특화 추론 모드'를 탑재하여, 표준 모델을 뛰어넘는 깊이 있는 분석 능력을 제공합니다.압도적 성능: 인간 수준의 추상적 문제 해결 능력을 측정하는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 84.6%의 높은 점수를 기록하고, Codeforces Elo 3455점 수준의 경쟁 프로그래밍 능력을 입증했습니다.혁신적 활용: 2D 스케치를 3D 프린팅 가능한 CAD 파일로 변환하고, 전문가가 놓친 과학 논문의 미묘한 논리적 오류를 탐지하는 등 실용적인 워크플로우를 지원합니다.주요 한계점: 첨단 과학 분야에서 '과학적 환각' 현상이 발생할 수 있으며, 결론 도출 과정이 불투명하다는 비판이 존재합니다.접근성 이슈: Google AI Ultra 구독자와 일부 연.. 2026. 2. 14. 이전 1 다음 반응형
