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Claude-3.5-sonnet 다음이 DeepSeek Coder V2. 하지만 곧 ‘벤치마크’가 목적이 아니라 ‘근본적인 도전 과제’를 해결하겠다는 방향으로 전환했고, 이 결정이 결실을 맺어 현재 DeepSeek LLM, DeepSeekMoE, DeepSeekMath, DeepSeek-VL, DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder-V2, DeepSeek-Prover-V1.5 등 다양한 용도에 활용할 수 있는 최고 수준의 모델들을 빠르게 연이어 출시했습니다. DeepSeek-Coder-V2 모델을 기준으로 볼 때, Artificial Analysis의 분석에 따르면 이 모델은 최상급의 품질 대비 비용 경쟁력을 보여줍니다. 글을 시작하면서 말씀드린 것처럼, DeepSeek이라는 스타트업 자체, 이 회사의 연구 방향과 출시하는 모델의 흐름은 계속해서 주시할 만한 대상이라고 생각합니다. 우리나라의 LLM 스타트업들도, 알게 모르게 그저 받아들이고만 있는 통념이 있다면 그에 도전하면서, 독특한 고유의 기술을 계속해서 쌓고 글로벌 AI 생태계에 크게 기여할 수 있는 기업들이 더 많이 등장하기를 기대합니다. 현재 출시한 모델들 중 가장 인기있다고 할 수 있는 DeepSeek-Coder-V2는 코딩 작업에서 최고 수준의 성능과 비용 경쟁력을 보여주고 있고, Ollama와 함께 실행할 수 있어서 인디 개발자나 엔지니어들에게 아주 매력적인 옵션입니다. 특히, DeepSeek만의 독자적인 MoE 아키텍처, 그리고 어텐션 메커니즘의 변형 MLA (Multi-Head Latent Attention)를 고안해서 LLM을 더 다양하게, 비용 효율적인 구조로 만들어서 좋은 성능을 보여주도록 만든 점이 아주 흥미로웠습니다. 다른 오픈소스 모델은 압도하는 품질 대비 비용 경쟁력이라고 봐야 할 거 같고, 빅테크와 거대 스타트업들에 밀리지 않습니다.

처음에는 경쟁 모델보다 우수한 벤치마크 기록을 달성하려는 목적에서 출발, 다른 기업과 비슷하게 다소 평범한(?) 모델을 만들었는데요. 다만, DeepSeek-Coder-V2 모델이 Latency라든가 Speed 관점에서는 다른 모델 대비 열위로 나타나고 있어서, 해당하는 유즈케이스의 특성을 고려해서 그에 부합하는 모델을 골라야 합니다. 어쨌든 범용의 코딩 프로젝트에 활용하기에 최적의 모델 후보 중 하나임에는 분명해 보입니다. Every new day, we see a new Large Language Model. Consider LLMs as a large math ball of information, compressed into one file and deployed on GPU for inference . In this blog, we shall be discussing about some LLMs which can be just lately launched. Here is the checklist of 5 recently launched LLMs, along with their intro and usefulness. GPT-5 isn’t even ready but, and listed below are updates about GPT-6’s setup. Perhaps, it too long winding to elucidate it here. DeepSeek-Coder-V2, an open-supply Mixture-of-Experts (MoE) code language mannequin that achieves efficiency comparable to GPT4-Turbo in code-particular tasks. In June, we upgraded DeepSeek-V2-Chat by replacing its base mannequin with the Coder-V2-base, considerably enhancing its code generation and reasoning capabilities.

If I am building an AI app with code execution capabilities, reminiscent of an AI tutor or AI data analyst, E2B's Code Interpreter can be my go-to instrument. OpenAI and its companions simply introduced a $500 billion Project Stargate initiative that will drastically speed up the development of green energy utilities and AI data centers across the US. There’s already a gap there and they hadn’t been away from OpenAI for that long before. There was latest motion by American legislators in the direction of closing perceived gaps in AIS - most notably, numerous payments search to mandate AIS compliance on a per-device basis as well as per-account, the place the ability to entry units capable of running or coaching AI systems will require an AIS account to be related to the device. Ultimately, the supreme courtroom ruled that the AIS was constitutional as using AI programs anonymously did not signify a prerequisite for being able to entry and train constitutional rights.

Like o1-preview, most of its performance positive factors come from an strategy often known as test-time compute, which trains an LLM to think at size in response to prompts, utilizing extra compute to generate deeper answers. Due to the efficiency of each the large 70B Llama three mannequin as well as the smaller and self-host-in a position 8B Llama 3, I’ve truly cancelled my ChatGPT subscription in favor of Open WebUI, a self-hostable ChatGPT-like UI that enables you to make use of Ollama and other AI providers while keeping your chat history, prompts, and different knowledge locally on any pc you control. It's designed for real world AI application which balances velocity, price and efficiency. And in it he thought he may see the beginnings of one thing with an edge - a thoughts discovering itself by way of its personal textual outputs, studying that it was separate to the world it was being fed. We validate the proposed FP8 combined precision framework on two model scales similar to DeepSeek-V2-Lite and DeepSeek-V2, coaching for roughly 1 trillion tokens (see more details in Appendix B.1). LMDeploy: Enables efficient FP8 and BF16 inference for local and cloud deployment.