DeepSeek의 새로운 이미지 모델 : Affordable AI의 승리?

DeepSeek의 모멘텀이 Janus-Pro 출시로 급등

중국의 AI 스타트업 DeepSeek은 확실히 그 모멘텀을 잃지 않고 있다. 앱스토어에서 가장 많이 다운로드된 무료 앱 1위를 ChatGPT로부터 빼앗은 직후, 이 회사는 월요일에 최신 혁신인 Janus-Pro 다중모달 텍스트-이미지 AI 모델을 공개했다. 주력 모델인 R1과 마찬가지로 Janus-Pro는 오픈소스 MIT 라이선스 하에 제공되어 무료로 접근 가능할 뿐만 아니라 상업적으로도 활용 가능하다. 열정적인 사용자와 개발자들은 HuggingFace와 GitHub에서 이를 다운로드할 수 있다.

또한: 나는 DeepSeek의 R1과 V3 코딩 기술을 테스트해봤으며, 개선의 여지가 있지만 아직 AI 종말에 직면한 것은 아니라는 것이 분명하다.

R1의 뒤를 이어 DeepSeek은 Janus-Pro의 단일 버전에 그치지 않았다. 그들은 10억에서 70억 매개변수에 이르는 여러 버전을 출시했다. DeepSeek의 내부 테스트에 따르면, 더 무거운 모델인 Janus-Pro-7B는 GenEval과 DPG-Bench 벤치마크에서 Stable Diffusion과 DALL-E 같은 잘 알려진 이미지 생성기를 능가한다. 이 회사는 Janus-Pro가 사용하는 "자기회귀 프레임워크"가 통합 모델을 "초월한다"고 주장한다.

성공의 기반: Janus-Pro의 기능

Janus-Pro는 작년에 출시된 전임자 Janus에서 진화했다. 이 새로운 모델은 이미지를 생성할 뿐만 아니라 분석도 한다. 그러나 매개변수가 적은 모델에는 한계가 있다; 이들은 384 x 384 해상도에서만 이미지를 분석할 수 있어 일부 사용자에게는 제한 요소가 될 수 있다.

그럼에도 불구하고 Janus-Pro는 특히 DeepSeek의 훈련 비용이 미국 경쟁사들에 비해 낮다고 보고된 점을 고려할 때 인상적인 성과를 유지한다. 12월의 연구 논문에 따르면 V3 모델은 단지 560만 달러로 개발되었으며, 이는 Google과 OpenAI의 선도 모델 예산에 비하면 미미한 수치다. 그러나 회의적인 사람들은 이 비용 추정에 R&D, 데이터, 인력 비용 등이 포함되지 않았을 가능성을 지적하며 완전성에 의문을 제기한다.

산업 영향과 미래 전망

Nvidia조차도 가세하여 대변인이 CNBC에 Janus-Pro가 "훌륭한 AI 발전"을 나타낸다고 말했다. DeepSeek의 빠른 출시 주기를 고려할 때 Janus-Pro에 대한 초기 피드백은 엇갈렸지만 대체로 긍정적이다. 더 많은 사용자가 이를 사용하고 다른 이미지 모델과 비교하면서 이러한 인상은 바뀔 수 있다.

또한: Apple 연구원들이 DeepSeek AI의 성공 비결을 밝혀내며 그들의 혁신적인 접근 방식에 빛을 비췄다.

ZDNET은 현재 DeepSeek의 방법이 미국 경쟁사들보다 에너지 효율적이라는 주장을 조사하고 있다. 만약 사실이라면, 이는 AI 산업과 투자가 향하는 방향에 있어 판도를 바꿀 수 있다. Janus-Pro의 출시는 또한 트럼프 행정부가 추진한 5000억 달러 규모의 다중 AI 거대 기업 간 협력 프로젝트인 Stargate의 필요성에 대한 의문을 제기한다. Janus-Pro 같은 경쟁력 있는 AI 모델이 있다면, Stargate의 제안된 데이터 센터의 에너지 집약적이고 거대한 규모의 필요성이 의문시된다.