AI 요약관련 정보

• DeepSeek V3.1 Terminus 모델은 이전 버전에 비해 코드 에이전트, 검색 에이전트 성능 및 언어 일관성이 향상되었습니다. 🚀
• 전반적으로 다양한 벤치마크에서 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 출력을 제공하며, 특히 reasoning 모드에서 성능 향상이 두드러집니다. 🤔
• Sway Verified 벤치마크 테스트에서 agentic tool 사용이 증가했으며, MMLU humanities last exam과 Live Codebench에서도 소폭 상승했습니다. 📈
• Code Force 및 ADR polygon과 같은 특정 벤치마크에서는 성능이 약간 감소했는데, 이는 최적화 과정에서 안정성 및 reasoning 기능 향상에 집중한 결과로 보입니다. ⚖️
• DeepSeek V3.1 Terminus는 성능과 효율성을 모두 갖춘 오픈 소스 모델로, 1백만 입력 토큰당 27센트, 1백만 출력 토큰당 1달러로 가격 경쟁력이 높습니다. 💰
• 컨텍스트 창 크기는 131k이며, 최대 출력은 65.6K로 다른 모델에 비해 크지 않지만, 강력한 agentic 성능과 reasoning 능력을 제공합니다. window
• DeepSeek의 챗봇 또는 API를 통해 모델에 접근할 수 있으며, Open Router와 같은 외부 제공업체를 통해서도 사용 가능합니다. 🌐
• SAS 랜딩 페이지 생성 테스트에서 필요한 구성 요소를 잘 갖춘 괜찮은 결과물을 생성했으며, 이전 버전보다 개선된 모습을 보였습니다. ✅
• 트럭 운전사의 은퇴 포트폴리오 제안 테스트에서 Open Router를 통해 얻은 답변이 챗봇보다 더 자세하고 구조화된 결과를 제공했습니다. 🚚
• Nexus 브라우저 생성 테스트에서 기본적인 구조를 갖춘 브라우저를 생성했으며, 확장 스토어 및 설정 탭과 같은 기능도 포함되었습니다. 💻
• SVG 코드를 사용한 나비 생성 테스트에서는 만족스러운 결과를 얻지 못했으며, 이전 버전보다 성능이 저하된 모습을 보였습니다. 🦋
• 마인크래프트 클론 생성 테스트에서는 기본적인 3D 구조와 일부 기능을 구현했지만, 맵에서 떨어지는 등의 문제점이 발견되었습니다. ⛏️
• DeepSeek V3.1 Terminus 모델은 비용 효율적이고 뛰어난 성능을 제공하므로 사용해 볼 가치가 있으며, 챗봇을 통해 쉽게 시작할 수 있습니다. ✨