deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-DSpark • Huggingface
DeepSeek-V4-Pro-DSpark 모델과 추론 속도 향상을 위한 DSpark 논문이 공개되었습니다.
사용자들은 이번 딥시크 모델이 기존 플래시 모델의 개선판이자 MTP가 추가된 형태라는 점에 주목하며, 모델 명칭에 대한 농담을 주고받고 있습니다.
참고: DeepSeek-V4-Pro-DSpark는 새로운 모델이 아닙니다. 기존 체크포인트에 speculative decoding 모듈이 추가된 버전입니다.
그러니까... 딥시크 플래시인데, 더 플래시해졌다고?
수정: 젠장, 획기적인 모델인데 제작자들이 '체크포인트'라고 부르는 거 상상해 봐.
그게 스카이넷의 진짜 비하인드 스토리임.
이게 내 월드컵이다
또 해냈네. 이제 OpenRouter에서 가장 빠른 DeepSeek API 제공처가 됨.
API 모델들은 이미 이 아키텍처를 사용 중인가요?
아마도, 사고 과정이 이전보다 훨씬 빨라진 듯.
대단한 작업임! 근데 Qwen3-4B처럼 쪼만한 모델 드래프터 하나 학습시키는데 디스크 공간이 38TB나 필요하다니, 미쳤네!
Deepseek v4 pro 사이즈랑 비교하면 별거 아니네 :)
128GB 램 맥에서 ds4 돌리는 거랑 비교하면 어떰?
내가 제대로 이해한 거라면, 이건 기본적으로 MTP를 하나 더 추가하는 거네.
NVFP4 버전이 필요해 😍
내가 틀렸을 수도 있는데, 이거 서버를 최대로 돌린다고 가정했을 때 사용자당 속도가 같다면, 서빙 비용 면에서 Pro는 5배, Flash는 7.6배 더 저렴해진다는 뜻임?
이번 주에 플래시가 훨씬 빨라졌으니까, 아마 그럴 듯.
DeepSeek v4 Pro의 drafter 학습을 위해 target cache가 얼마나 컸을지 상상해 봐.
사용자가 자신의 타이핑 속도를 측정해 LLM의 토큰 생성 속도(t/s)와 비교하는 웹 도구를 만들어 공유했습니다.
사용자가 자신의 타이핑 속도를 측정해 LLM의 토큰 생성 속도(t/s)와 비교하는 웹 도구를 만들어 공유했습니다.
AI 에이전트들이 담배를 피우며 여유를 부리는 영상에 대한 유머러스한 반응과 원작에 대한 고찰이 이어짐.
AI 에이전트들이 담배를 피우며 여유를 부리는 영상에 대한 유머러스한 반응과 원작에 대한 고찰이 이어짐.
