텐 디멘션 크러쉬 제미니 딥시크의 곡선을 구부리는 길 읽기

메타코스모스의 심장 편찬

인공지능(AI)은 전례 없는 속도로 기하급수적으로 성장하고 있습니다. 많은 유명 AI 모델 중에서도 DeepSeek가 눈에 띕니다.

안드로이드 휴대폰에서 딥시크 설치가 급증한 것은 일부 주요 틈새 시장에서 딥시크가 다른 어떤 제품과도 비교할 수 없는 사용자 경험을 제공한다는 사실을 입증하는 것입니다. 딥시크는 여러 가지 면에서 구글 제미니에 비해 고유한 기능과 상당한 이점을 보여줍니다.

01.DeepSeek의 콘텐츠 요약이 더 체계적입니다

DeepSeek와 Gemini 모두 요약 기능이 있지만 DeepSeek에서 생성한 요약이 더 가독성이 높습니다. 가 더 좋습니다.

"최근의 AI 혁신을 150단어로 요약해 주세요"와 같은 지시로 테스트했을 때, DeepSeek는 단어 수 제한이 약간 초과되긴 했지만 명확한 글머리 기호 형태로 핵심 결론을 제시했습니다. 그리고 DeepSeek는 추가 탐색을 위한 참조 자료와 함께 더 많은 정보를 분석합니다.

Gemini는 간결하고 정확한 요약을 제공하지만, 문단 형식으로 되어 있어 DeepSeek만큼 사용자 친화적이지는 않습니다.

02.DeepSeek의 무료 모델이 Gemini의 유료 솔루션을 능가합니다

< strong>DeepSeek는 구독료가 없는 무료 오픈소스 AI 모델입니다. 이와 대조적으로 Gemini는 부분 유료화 모델을 사용합니다. 기본 기능은 무료이지만 실험적인 2.0 Pro 모델, 심층 연구 및 대용량 파일 업로드와 같은 고급 도구를 사용하려면 Gemini 프리미엄 구독이 필요합니다.

03.DeepSeek의 로컬 처리는 Gemini에 존재하는 클라우드 지연 문제를 능가합니다

클라우드 기반 Gemini는 응답을 반환하기 전에 각 요청을 외부 서버로 전송하여 원격으로 처리하므로 지연 시간이 발생하며, 지연 시간은 네트워크 속도, 서버 부하 및 지리적 거리에 따라 달라집니다. 서버 트래픽이 많으면 대기 시간이 길어지거나 응답이 느려지거나 일시적으로 사용할 수 없게 될 수도 있습니다.

반면, 로컬 컴퓨터나 서버에서 DeepSeek를 실행하면 모든 계산이 로컬에서 수행되므로 클라우드 통신의 지연 시간을 없애고 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

04.DeepSeek는 훈련 비용이 저렴합니다

DeepSeek R1의 훈련 방법은 구조화된 보상 시스템을 갖춘 강화 학습을 사용하여 정확도와 형식을 최적화하는 방법으로 기존의 신경 보상 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

2,048개의 엔비디아 H800 GPU를 사용해 55일 만에 훈련을 완료했으며, 비용은 제미니의 예상치인 1억 9,100만 달러보다 훨씬 낮은 550만 달러로 낮춘 것으로 알려졌습니다. 그러나 전문가들은 딥시크의 비용 주장이 충분한 투명성이 부족하고 정확하지 않을 수 있다고 경고했습니다.

05.연결되지 않은 상태에서도 작동하는 DeepSeek

인터넷에 연결할 수 없는 상황에서 사용자가 가장 필요로 하지만 AI의 도움을 받을 수 없는 경우 AI 지원을 받을 수 없습니다. 클라우드 기반 AI는 질문에 답하거나 문서를 요약하거나 아이디어를 생성하기 위해 안정적인 인터넷 연결이 필요합니다.

제미니 나노는 오프라인 기능을 지원하지만, 클라우드 기반 버전의 잠재력을 완전히 실현할 수는 없습니다. 따라서 딥시크는 오프라인에서 AI를 사용해야 하는 시나리오에서 이점을 제공합니다. 자체 호스팅 딥시크를 사용하면 언제 어디서나 오프라인 AI 서비스에 액세스할 수 있기 때문입니다.

06.DeepSeek는 자체 호스팅이 가능하여 AI와의 모든 상호 작용을 비공개로 유지할 수 있습니다

대부분의 사람들은 자신의 검색 기록, 메모 및 상호 작용 기록을 비공개로 유지하기를 원합니다. 클라우드 기반 AI 모델은 처리를 위해 데이터를 원격 서버로 전송합니다.

Google이나 OpenAI와 같은 제공업체는 암호화 및 데이터 보존 정책을 사용하지만, 클라우드 기반 AI를 사용하면 사용자가 자신의 정보를 처리하는 제3자를 신뢰해야 합니다.

기밀 또는 독점 콘텐츠를 다루는 사용자는 자신의 데이터가 저장되고 사용되는 방식을 거의 제어할 수 없기 때문에 이는 위험합니다. 예를 들어 Google은 사용자의 개인 금융 데이터, 사적인 생각 또는 창의적인 프로젝트를 저장, 분석 및 사용하여 모델을 개선할 수 있습니다.

DeepSeek는 모든 쿼리, 응답 및 처리를 사용자 디바이스에 보관하는 네이티브 AI 솔루션을 제공합니다. 따라서 데이터 유출, 무단 액세스 또는 서버 침해에 대한 우려가 없습니다.

07.DeepSeek는 Gemini보다 더 심층적인 AI 사용자 지정을 지원합니다

Gemini를 통해 사용자는 다음을 사용할 수 있습니다. Gemini에서는 사용자가 'Gems' 기능을 사용하여 맞춤형 AI 전문가를 만들 수 있지만, 사용자는 소스 코드나 모델 매개변수에 액세스할 수 없습니다. 따라서 사용자는 모델 처리를 근본적으로 변경할 수 없이 사전 설정된 조정만 할 수 있습니다. 따라서 사용자는 특수한 데이터 세트를 통합하거나 특정 애플리케이션 시나리오에 맞게 성능을 최적화할 수 없습니다.

반면, DeepSeek의 오픈 소스 프레임워크는 핵심 아키텍처에 대한 액세스를 완전히 개방하여 연구자들과 연구자, 기업 및 AI 애호가에게 강력한 옵션을 제공합니다. 사용자는 특정 산업, 전문 애플리케이션, 고유한 언어적 요구 사항에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

08.오픈 소스 협업을 지원하는 DeepSeek

기업 로드맵을 따르는 독점 모델과 달리, DeepSeek는 다음과 같은 이점을 제공합니다. 취약점 수정 및 보안 패치 배포를 가속화하는 집단 기여를 활용합니다. 그 결과, DeepSeek는 취약성, 편향성, 성능 병목 현상을 비공개 소스 모델보다 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다.

오픈 소스 에코시스템은 또한 기능 확장을 가속화합니다. 개발자는 누락된 기능 옵션을 추가하기 위해 공식 업데이트를 기다릴 필요가 없기 때문에 타사 플러그인, API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 통합 및 성능 향상으로 구성된 에코시스템이 성장하고 있습니다. 또한 개발자들은 독점적인 제약 없이 다양한 애플리케이션에 DeepSeek를 임베드할 수 있게 되었습니다.

09.DeepSeek의 자체 호스팅 모델로 AI 검열 감소

클로즈드 소스 모델은 사전에 정해진 콘텐츠 검토 정책을 시행하여 윤리적, 법적, 위험 완화 이러한 정책은 민감한 주제에 대한 토론을 제한합니다.

콘텐츠 필터링은 남용을 방지하지만, AI가 합법적인 연구 주제나 중요한 사회적 이슈를 거부할 경우 의도치 않은 검열 상황으로 이어질 수 있습니다. 이는 논란의 여지가 있거나 법적으로 민감한 이슈에 대한 대화를 필터가 차단하는 서구 AI 모델의 한계와 유사합니다.

DeepSeekR1 제거는 독특한 접근 방식을 제공합니다. <사용자가 모델을 로컬에 설치하거나 자체 호스팅하는 경우 제한 없는 버전을 사용할 수 있습니다. 이는 "제거"라는 프로세스를 통해 이루어지며, 내장된 거부 메커니즘을 제거하고 모델의 내부 메커니즘을 수정하여 거부 동작을 제거합니다.

10.DeepSeek AI는 Gemini와 같은 "블랙박스"가 아닙니다.

오픈소스 액세스를 통해 사용자, 연구자, 규제 기관은 DeepSeek를 독립적으로 검토할 수 있습니다. 이를 통해 편향성, 보안 결함, 윤리적 문제를 철저히 검토할 수 있습니다.

클로즈드 소스 모델은 사용자가 제공자가 제공하는 보증에만 의존하는 '블랙박스'처럼 작동합니다. 코드와 학습 데이터에 액세스하지 않으면 사용자는 모델이 어떻게 의사 결정을 내리는지, 편향적이거나 부정확하거나 악의적으로 조작되었는지 여부를 파악할 수 없습니다.

의료 분야에서는 AI 모델을 사용하여 질병을 진단하고, 치료 옵션을 추천하고, 환자 데이터를 관리합니다. 편향되거나 신뢰할 수 없는 AI 시스템은 오진 및 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다.

의료 전문가와 AI 윤리학자는 딥시크의 학습 데이터에 액세스하여 모델이 다양하고 대표적인 데이터 세트를 사용하는지 확인할 수 있으므로 시스템적 편향성을 줄일 수 있습니다.

금융 분야에서 AI 모델은 대출 승인과 사기 탐지에 영향을 미치고 알고리즘 트레이딩을 주도합니다. 투명성이 부족하면 사용자는 AI 시스템이 특정 그룹의 대출 신청을 부당하게 거부했는지, 투자 결정이 잘못된 데이터에 기반했는지 여부를 평가할 수 없습니다.

결국 딥시크의 등장은 서구에 경종을 울리고 있습니다.

훨씬 저렴하고 오픈소스이며 효율적인 대규모 언어 모델로서 독점적인 AI 솔루션의 지배력에 도전하고 있습니다. 모든 것이 순조롭게 진행된다면 딥시크의 성공 뒤에 숨은 알고리즘은 서구에 영감을 주어 보다 비용 효율적인 AI 제품을 개발하도록 유도할 수 있습니다.