deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 on Huggingface
DeepSeek-V4-Flash-0731 모델이 허깅페이스에 공개되어 뛰어난 성능과 효율성으로 커뮤니티의 큰 관심을 받고 있습니다.
DeepSeek-V4-Flash와 K3의 성능 비교에 대한 기대감과 라이선스 정책에 대한 논의가 주를 이룸.
DeepSeek-V4-Flash-0731이 DeepSeek-V4-Pro를 능가함 🤯
뭐, DeepSeek-V4-Pro 프리뷰보다는 확실히 성능이 좋음. 그래도 최종 버전 DeepSeek-V4-Pro가 나오면 기대해 볼 만함!
Hy3를 압도하네 (이 사이즈 모델 중 가장 강력했던 것 같은데, 나온 지 얼마 안 됐고 여기 Flash 프리뷰보다는 낮지만 다른 지표에선 더 높음). 근데 진짜 충격적인 건 에이전트 지표에서 GPT-5.5를 이긴다는 거임 🤯
어떻게 이런 성능을 냈는지 진짜 궁금하네! 예전 V4 Flash를 내 커스텀 에이전트 하네스에서 테스트했을 땐 이미 대형 모델만큼 유능했지만, 결과 도출까지 턴 수가 훨씬 많이 필요했거든.
어떻게 이런 성능을 냈는지 진짜 궁금하네!
완전히 똑같은 아키텍처임.
프리뷰 버전은 그냥 학습이 덜 됐던 것뿐이야.
이거 보니까 기분 좋네.
그럼 DeepSeek-V4-Pro-0807이 K3보다 성능이 더 좋은 거야?
그럴 것 같진 않지만, 더 저렴하긴 하겠지. 그게 지금 DeepSeek의 핵심 철학이니까. 아키텍처 측면에서 보면, 순수 ML 관점에서는 K3가 더 우월하다고 봐. 모델의 기반이 된 기초 연구가 정말 훌륭하거든. K3는 이제 막 나온 초기 버전이야. 이건 그들의 프리뷰 버전인데도 많은 모델을 압도하고 있어. 그 점을 잠시 생각해 봐야 해. 그들은 모델 출시하고, 돌릴 서버 확보하느라 바쁜 와중에도 계속 학습시킬 시간을 찾아내고 있으니까. 축복이자 저주지. 충분한 사람들이...
두고 보면 알겠지. 내 짧은 소견으로는 성능이 비슷할 것 같아.
오픈 웨이트가 또 이겼다! B200/B300 같은 거 집에 굴러다니지 않는 사람들한테는 VRAM 훨씬 적게 먹으면서 GLM-5.2랑 비비는 이 모델이 게임 체인저임.
B200 하나쯤 집에 안 굴러다니는 사람이 어딨음?! 😿
192gb DDR5 + 5090 게이밍 PC에서 읽는 속도보다 빠르게 돌아감. 풀 퀄리티(162gb) 기준으로.
RTX 3060 2개에 128gb ddr4로 초당 12토큰 나오네.
이게 정답이지.
이거 보니까 희망이 생기네. 어떤 퀀트(quant)랑 컨텍스트 사이즈, 그리고 컨텍스트 퀀트 쓰고 있어?
Qwen이 Jev 경쟁 모델을 급히 출시했으나 오픈 웨이트는 공개하지 않아 커뮤니티의 비판과 분석이 이어짐.
Qwen이 Jev 경쟁 모델을 급히 출시했으나 오픈 웨이트는 공개하지 않아 커뮤니티의 비판과 분석이 이어짐.
