알트먼 대표는 28일 자신의 X 계정을 통해 "딥시크의R1 모델은 특히 가격 대비 성능에서 인상적"이라며 "우리는 당연히 더 나은 모델을 선보일 것"이라고 말했다.

이어 "새로운 경쟁자가 생겼다는 점이 정말 신선하다"고 강조했다.

샘 알트먼 오픈AI 대표가 딥시크의 'R1'모델을 긍정적으로 평가하며 더 나은.

추론 특화모델인 '딥시크-R1'은 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 79.

8%의 정확도를 기록해 오픈AI의 추론모델'o1'(79.

또 500개 수학 문제 테스트에서 정확도가 97.

다양한 주제의 복잡한 다중 질문 테스트(FRAMES)에서는 82%로 76.

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9%의 'o1'보다 뛰어났다.

하정우 네이버 클라우드 AI 이노베이션 센터장이 중국 인공지능(AI) 딥시크 AI모델'R1'과 관련해 "수집하는 정보가 매우 광범위하게 많다"며 주의를 당부했다.

28일 정보기술(IT) 업계에 따르면 하 센터장은 전날 자신의 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 “심지어 사용장비 정보는 물론 키보드 입력.

오픈AI,메타도 안한 기술 시도해 장벽 넘어 딥시크의 돌풍은 오픈AI의 o1에 필적하는 추론 모델인 R1을 출시하면서 가시화됐다.

R1 모델이 오픈소스로 글로벌 시장에 풀리면서 전세계 AI 개발자들이 적극적으로 사용하기 시작했고, 이들 사이에서R1모델의 성능과 추론 능력에 대한 호평이 나오면서.

딥시크는 미국 기업보다 훨씬 적은 비용으로 유사한 수준의모델을 만들었다.

특히 이번달 20일 내놓은 '딥시크-R1'는 오픈AI의 챗GPT보다 저렴한 그래픽처리장치(GPU)로 대형언어모델(LLM) 훈련을 마치고 챗GPT를 앞서는 결과가 나와 충격을 주고 있다.

딥시크는R1훈련에 600만 달러(86억여원)도 들지.

딥시크는 지난 20일 새 AI모델'R1'을 공개했는데 딥시크 측은R1이 오픈AI AI모델'o1'과 비교한 결과 미국 수학경시대회 벤치마크 등 일부 테스트에서 더 나은 성능을 보였다고 밝혔다.

시장이 주목한 부문은 딥시크의 AI 개발 비용이었다.

딥시크는 지난해 12월 공개한 AI모델'딥시크-V3' 개발비가.

딥시크가 개발한 생성형 AI모델R1이 오픈AI의 최고 경쟁자로 부상했다.

월스트리트저널(WSJ)에 따르면 딥씨크는 경쟁사보다 엄청나게 적은 수의 성능이 떨어지는 AI 칩을 사용, 훨씬 낮은 비용으로 짧은 시간에R1을 개발했다.

효과적인 생성형 AI모델을 저렴한 비용으로 구현한R1의 성공은 생성형 AI.

딥시크의 최신 추론모델R1은 기존모델의 미세 조정(fine-tuning) 단계를 건너뛰고 강화 학습(reinforcement learning)에 초점을 맞춘 창의적인 설계 등으로 주목받았다.

오픈AI의 전 임원이었던 잭 카스는 딥시크의 이런 사례가 “자원 제약이 종종 창의성을 촉진한다는 큰 교훈을 보여준다”고 말했다.

이어 딥시크-V3와 딥시크-R1을 차례로 내놓으며 세계에 이름을 각인시켰다.

딥시크는 두모델이 모두 미국의 주요 AI모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준이라고 공언했다.

딥시크-R1의 경우 미국 수학경시대회인 AIME 2024 벤치마크 테스트에서 79.

8%를 얻어 오픈AI ‘o1’의 79.