딥시크 V4.1-Flash 공개와 메모리 효율 개선
인공지능 기업 딥시크가 메모리 효율을 극대화한 신규 모델 V4.1-Flash를 공개했습니다. 100만 토큰의 문맥을 처리하면서도 연산량과 메모리 점유율을 대폭 낮췄습니다. MIT 라이선스로 허깅페이스에 공개하여 생태계 확장을 도모합니다.
주장딥시크는 새로운 모델 V4.1-Flash를 통해 인공지능 에이전트의 운영 비용을 낮추는 기반을 마련했습니다.
팩트딥시크 V4.1-Flash는 5520억 개의 파라미터를 보유하고 있으며 최대 100만 토큰의 문맥을 처리합니다.
팩트해당 모델은 이전 모델인 V4-Flash와 비교해 그래픽 처리 장치 메모리 내 버퍼 공간을 약 4분의 1 수준으로 줄였습니다.
팩트입력 데이터 처리 시 80억 개의 파라미터를 활성화하고, 텍스트 출력 시에는 160억 개의 파라미터를 사용합니다.
팩트이러한 구조적 분할을 통해 입력 데이터 처리 시 필요한 연산량이 감소했습니다.
팩트딥시크는 키-밸류 캐시를 에프피팔 대신 에프피사 형식으로 저장해 메모리 점유율을 추가로 낮췄습니다.
팩트모델은 45조 개의 토큰으로 구성된 텍스트 및 이미지 데이터셋을 통해 처음부터 학습되었습니다.
팩트소프트웨어 테스트인 딥에스더블유이 브이일점일에서 74.2%의 점수를 기록했습니다.
주장딥시크는 이번 모델을 엠아이티 라이선스로 허깅페이스에 공개해 저렴한 인공지능 에이전트 개발을 지원합니다.
팩트딥시크는 지난 6월 첫 외부 투자 라운드에서 74억 달러를 유치하며 500억 달러 이상의 기업 가치를 인정받았습니다.
교차검증딥시크는 코딩 작업에서 우수한 성능을 보이지만 복잡한 과학적 과제나 정밀한 이미지 분석 작업에서는 성능 격차가 존재합니다.
출처The Decoder(https://the-decoder.com/new-deepseek-model-v4-1-flash-cuts-memory-needs-for-ai-agents/)의 보도를 교차 검증했습니다.
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