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기존 ‘야누스’(왼쪽)와 ‘야누스-프로 7B’의 생성 이미지 비교. [사진=딥시크]

추론에 특화된 대규모언어모델(LLM) ‘R1’으로 글로벌 AI 생태계에 충격을 안긴 딥시크가 연이어 이미지 생성 모델을 내놓으며 오픈AI를 능가했다고 주장했다.

딥시크는 27일(현지시간) 이미지 이해 및 생성 모델 ‘야누스 프로 7B’를 출시했다. 이날 딥시크는 기술 보고서를 통해 오픈AI의 ‘달리3’와 스태빌리티AI의 ‘스테이블 디퓨전’을 능가했다고 밝혔다. 딥시크는 지난달 V3, 지난주 R1에 이어 야누스 프로 7B까지 최근 한달새 3번째 신모델을 선보였다.

경쟁이 심화되고 있는 생성형 AI시장에서 언어모델에 이어 이미지 분야에서도 기세를 높이려는 의도로 풀이된다.

딥시크측 기술 보고서에 따르면 야누스 프로 7B 모델은 효율성 및 다양성이 장점으로 사실적 이미지 생성과 복잡한 시각 추론, 이미지 캡션 생성 등 여러 시각 작업에서 탁월하다. 딥시크 연구진은 “성능과 계산 비용 간의 균형을 이루는 것을 목표로 하며, 광범위한 비전 작업에서 최첨단 성능을 달성했다”라고 자평했다. 방대한 계산 리소스를 요구하지 않고도 높은 수준의 성능을 제공할 수 있다는 것이다.

야누스 프로 7B 모델은 기존 야누스 모델을 업그레이드한 것이다. 연구진은 최신버전에 추가된 7200만개의 고품질 합성 이미지를 실제 데이터와 균형 있게 결합해 시각적으로 더 매력적이고 안정적인 이미지를 생성할 수 있게 됐다고 강조했다. 또 10억~70억개의 매개변수로 복잡한 입력과 다양한 작업을 처리하는 능력을 끌어올렸다고 덧붙였다.

딥시크는 이 모델을 AI개발 플랫폼인 허깅 페이스 등을 통해 체험할 수 있도록 공개했다.

딥시크가 최근 출시한 오픈소스 추론 모델 R1은 오픈AI의 o1에 필적하는 성능을 갖춘 것으로 평가되고 있다. 딥시크는 R1 훈련에 600만 달러(약 86억7600만원)도 들지 않았다고 밝혔다. AI 모델 구축에 수십억 달러를 쏟고 있는 오픈AI 등 미국기업과 대조적이다.

이는 중국의 AI 엔지니어들이 미국의 첨단 반도체 수출 금지를 우회할 방법을 찾았으며, 제한된 자원으로 더 큰 효율성을 얻는데 집중하고 있음을 시사하기도 하는 대목이다.

다만 AI 업계에서는 딥시크가 언급한 벤치마크의 기준이나 테스트 환경이 편향되지 않았는지 살펴보고 실제 활용사례와 안정성 등을 검증해야 한다는 반론도 제기되고 있다.