- 딥씨크 R1의 저비용은 공식 트레이닝 비용만 고려한 결과이며, 사전 실험 및 데이터 생성 비용은 제외됨. 🏋️♂️
- 구글의 Gemini 2.0 Flash Thinking은 딥씨크 R1보다 저렴하고 성능도 우수함. 💡
- 딥씨크 R1의 개발에는 딥씨크 V3를 기반으로 한 강화 학습이 사용되었고, 이는 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 함. 🤖
- 딥씨크 R1의 오픈 소스 특성은 다양한 수정 및 파인튜닝 버전을 가능하게 하여 생태계 확장에 기여함. 🌐
- 딥씨크 R1의 저비용 논란은 GPU 사용량 감소보다는 강화학습 및 모델 아키텍처의 효율성 개선에 기인할 가능성이 높음. 📉
- AI 모델의 비용은 지속적으로 감소하고 성능은 향상되는 추세이며, 딥씨크 R1은 이러한 트렌드를 반영함. 🚀
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