알리바바의 Qwen3가 DeepSeek의 R1을 제치고 오픈소스 AI 모델 부문 선두에 올랐습니다

- 알리바바의 Qwen3 AI 모델 제품군이 딥시크의 R1을 제치고 언어 교육, 수학, 코딩, 데이터 분석 등의 분야에서 세계 최고의 오픈 소스 모델로 등극했습니다.
- Qwen3는 100만 토큰당 0.55달러만 지불하면 실행할 수 있기 때문에 사용 비용이 저렴합니다.
- 미국의 반도체 제조업체인 엔비디아와 인텔이 Qwen3 지원을 시작했습니다.
알리바바의 새로운 AI 모델 제품군인 Qwen3가 딥시크의 R1을 제치고 세계 최고의 오픈소스 모델로 등극했습니다. 보도에 따르면 Qwen3는 언어 교육, 수학, 코딩, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 오픈소스 AI 모델의 성능을 측정하는 테스트에서 R1보다 우수한 성적을 거두었습니다.
알리바바의 클라우드 컴퓨팅 사업부는 지난주 Qwen3 제품군을 출시했습니다. 이 제품군은 6억에서 2,350억 개의 파라미터를 가진 8개의 개선된 모델로 구성되어 있습니다. 머신 러닝에서 파라미터는 AI 시스템이 학습되는 동안 사용되는 변수를 의미합니다.
에 따르면 LiveBench ,dent 이번 새로운 테스트 이전까지 DeepSeek의 R1은 1월 출시 이후 세계 최고의 오픈 소스 AI 모델이었습니다. 하지만 이제는 더 이상 그렇지 않습니다.
미국과 중국 기업들 모두 Qwen 3 도입에 박차를 가하고 있다
LiveBench 순위에서 Qwen3의 급상승은 중국에서 AI가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여줍니다. 중국 기술 산업은 오픈 소스 도구 덕분에 크게 성장했습니다. 알리바바의 오픈 소스 방법론 코드는 다른 제3자 소프트웨어 개발자들이 설계도를 공유하고, 깨진 링크를 수정하거나, 프로그램을 더욱 강력하게 만들 수 있도록 해주었습니다.
하지만 LiveBench 종합 결과에 따르면 Qwen3는 세계 최고의 비공개 소스 AI 모델인 OpenAI의 o3, Google의 Gemini Pro 2.5, Anthropic의 Claude 3.7에 비해 성능이 떨어지는 것으로 나타났습니다. LiveBench는 OpenAI의 가장 인기 있는 AI 모델인 o3-mini high가 전반적으로 세계 최고라고 평가했습니다. 마이크로소프트는 OpenAI를 지원하고 있습니다.
o3는 토큰 100만 개당 10달러의 비용이 듭니다. 반면 Qwen3는 토큰 100만 개당 0.55달러밖에 들지 않아 훨씬 저렴합니다. Qwen3가 더 저렴하고 성능도 뛰어나기 때문에 많은 기업들이 알리바바의 최신 AI 모델인 Qwen3가 출시되는 즉시 투자하겠다고 밝혔습니다.
화웨이 테크놀로지, 무어 스레드, 캠브리콘 테크놀로지, 하이곤 인포메이션 테크놀로지는 모두 Qwen3를 지원하겠다고 밝힌 칩 회사들입니다.
캠브리콘은 지난 화요일, 필리핀의 AI 개발자들이 중국산 칩을 원했기 때문에 자사의 그래픽 처리 장치(GPU)에서 Qwen3가 빠르게 실행되도록 최적화하는 데 성공했다고 밝혔습니다.
Qwen3는 AI 인프라 기업인 Hyperbolic과 Fireworks.ai의 클라우드 컴퓨팅 서비스에서도 사용되고 있습니다. 미국의 칩 제조업체인 엔비디아와 인텔도 Qwen3 지원을 시작했습니다.
베이징, 상하이, 항저우, 그리고 후베이성, 지린성, 산시성 북서부 지역에 위치한 많은 중국 대형 데이터 센터들이 알리바바의 3세대 Qwen AI 모델을 도입하겠다고 밝혔습니다. 중국 슈퍼컴퓨팅 네트워크 또한 Qwen3를 채택했습니다. 이 네트워크는 14개 성 20개 도시에 있는 20개 이상의 데이터 센터를 연결합니다.
앤트로픽 CEO는 딥시크가 "다소 과대평가되었다"고 말했다
클로드 AI 모델을 개발한 앤트로픽의 공동 창업자는 한 비즈니스 행사에서 딥시크가 여전히 "미국의 선두 기업들에 비해 6~8개월 정도 뒤처져 있다"고 말했습니다. 그는 또한 최근 이 중국 스타트업을 둘러싼 관심이 "다소 과장된 측면이 있다"고 덧붙였습니다
딥시크는 2024년 12월 말과 2025년 1월 초에 V3와 R1이라는 두 가지 고급 오픈 소스 AI 모델을 공개하여 전 세계의 주목을 받았습니다. 이 모델들은 대형 기술 기업들이 LLM 프로젝트에 일반적으로 필요로 하는 비용과 컴퓨팅 파워의 극히 일부만으로 개발되었습니다.
딥시크가 차세대 모델을 언제 출시할지는 불분명합니다. 항저우에 본사를 둔 이 회사는 4월. 이는 수학적 증명 처리에 특화된 모델의 업데이트 버전입니다. 하지만 오랫동안 기다려온 R2 추론 모델의 진행 상황에 대해서는 아무런 언급도 하지 않았습니다.
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