딥시크, 개선된 V3 모델 출시…MIT 라이선스로 전격 전환

딥시크가 대형 언어 모델 'DeepSeek-V3'의 개선 버전을 조용히 공개했습니다. 총 6710억 개 파라미터 중 한 번에 약 370억 개만 활성화하는 오픈소스 모델로, 일반 텍스트 작업은 물론 코드 생성과 수학 연산을 처리할 수 있습니다.

가장 결정적인 변화는 라이선스입니다. 딥시크는 기존의 독자적인 오픈소스 라이선스를 버리고 범용적인 MIT 라이선스로 전격 전환했습니다. 이에 따라 개발자와 기업은 상업용 프로젝트에서 제약 없이 모델을 수정하고 배포할 수 있게 되었습니다.

코딩 성능 향상과 R1 기반 미세조정

이번 업데이트는 공식 발표 없이 배포되었으며, 소프트웨어 개발자 사이먼 윌리슨이 가장 먼저 포착했습니다. 배포 직후 코드 저장소의 설명 파일은 비어 있었습니다.

VentureBeat가 전한 커뮤니티 벤치마크에 따르면, 파이썬 및 배시 코드 생성 테스트에서 신형 모델은 약 60%의 점수를 기록했습니다. 이는 기존 V3 대비 몇 퍼센트포인트 상승한 수치입니다.

이러한 개선은 추론 전문 모델인 DeepSeek-R1의 응답 데이터를 활용해 모델을 미세조정한 결과입니다. 다만 복잡한 추론 작업에서는 여전히 DeepSeek-R1이나 Qwen-32B 같은 추론 특화 모델에 뒤처집니다.

하드웨어 요구 사양과 맥 스튜디오 실측

DeepSeek-V3는 작업 시 전체 중 일부 파라미터만 활성화하는 구조 덕분에 인프라 비용과 추론 단가를 크게 낮췄습니다.

애플 머신러닝 연구팀의 연구원 아우니 한눈은 9499달러 상당의 고급 사양 맥 스튜디오에서 이 모델을 직접 구동했습니다.

메모리 사용량을 줄이기 위해 4비트 양자화 기법을 적용한 결과, 초당 약 20토큰의 속도로 출력을 생성하는 데 성공했습니다. 양자화로 인해 약간의 정확도 손실은 있지만, 대규모 모델을 로컬 워크스테이션에서 구동할 수 있음을 입증했습니다.

왜 중요한가

벤치마크 점수의 소폭 상승보다 훨씬 중요한 것은 MIT 라이선스 전환입니다. 독자 라이선스로 인해 상용 서비스 도입을 망설이던 기업들의 법적 리스크가 완전히 사라졌기 때문입니다.

자체 구축이 가능하면서 법적 제약이 없는 고성능 범용 기반 모델을 찾고 있다면 지금 바로 검토해 볼 만합니다. 다만 깊이 있는 다단계 추론이 핵심인 작업이라면 전용 추론 모델을 선택하는 편이 여전히 유리합니다.