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허깅페이스에 개발 과정과 성능 비교 자료 업로드수학·코딩 테스트에서 딥시크-V3.1보다 각각 102·110% 우위
연내 멀티모달 기능 도입과 조 규모 확장 검토
4개월 개발·1천 GPU로 519B 모델 완성
정예팀은 4개월 동안 1000개 GPU를 동원해 약 10조 토큰 데이터를 처리했다고 한다.스케일링 이론(투입 자원에 따라 성능이 비례한다는 원리)을 적용해 모델 크기를 설계하고,무료 베팅 카지노 한국어 2022웹·코드·이공계(STEM: 과학·기술·공학·수학) 자료를 활용했다.정부 지원 없이 자체 자원으로 목표를 이뤘다.
수학 벤치마크 AIME25(미국 고교생 수학 올림피아드 문제 세트)에서 89.8점을 기록하며 딥시크-V3.1(88.4점)보다 102% 높은 점수를 냈다.코딩 테스트 LiveCodeBench(실시간 신규 문제 풀이 평가)에서는 영어 75.8점·한국어 73.1점으로,상대 모델(영어 69.5점·한국어 66.2점) 대비 109·110% 성능을 보였다.비교 대상은 딥시크-V3.1(685B)과 GLM-4.6(357B) 오픈소스 모델이다.
모델은 519B 중 33B만 선택 활성화하는 전문가 혼합(MoE: 여러 전문 모듈이 입력에 맞춰 동작하는 구조) 방식을 썼다.이를 통해 훈련 과정의 안정성과 효율을 높였다.128K 토큰(한국어 약 10만 단어) 문맥 처리도 가능해 긴 보고서나 책 한 권을 한 번에 분석할 수 있다.
SK텔레콤은 추가 연구로 컴퓨팅과 데이터를 늘려 성능을 끌어올릴 방침이다.올해 말 멀티모달(텍스트·이미지 등 다중 입력 처리) 기능을 넣고 조(1조) 단위 매개변수로 키울 계획이다.
무료 베팅 카지노 한국어 2022,그는 이어 "지배구조 개선은 지배주주가 아닌, 투자자 관점에서 바라봐야 한다"며 "순환출자, 일감 몰아주기 등 일반주주들과의 이해충돌을 일으켜서 문제다.