중국 AI 경쟁 심화에 따라 텐센트, T1 추론 모델 공개

텐센트 홀딩스는 딥시크의 R1과 성능과 가격 경쟁력 모두에서 경쟁하기 위해 설계된 새로운 인공지능(AI) 추론 모델인 후위안 T1(Hunyuan T1)을 출시했습니다.

금요일 공개된 T1는 딥시크가 1월에 출시한 R1 모델에서 사용한 것과 동일한 대규모 강화 학습 기술을 활용합니다. 1월. 

T1는 벤치마크 전반에서 강력한 성능을 보여줍니다.

공식 릴리스는 텐센트의 챗봇 위안바오(Yuanbao)에서 진행된 T1 프리뷰 베타 테스트에 이어 이루어졌습니다. 이 모델은 대규모 다중 작업 언어 이해(MMLU) Pro 벤치마크에서 87.2점을 기록하여 딥시크-R1의 84점을 능가했지만, 89.3점을 기록한 오픈AI의 o1에는 미치지 못했습니다.

T1은 다른 평가에서도 강력한 결과를 보였으며, 2024년 미국 수학 초청 시험(AIME)에서 78.2점을 기록했습니다. 이는 R1의 79.8점과 o1의 79.2점과 비교됩니다. 텐센트에 따르면, 이 모델은 중국어 능력에서 뛰어나 C-Eval 스위트에서 91.8점을 기록하여 R1과 동점을 기록했고, o1의 87.8점을 능가했습니다.

텐센트 모델은 가격 경쟁력에서도 딥시크와 맞먹는데, 이는 인기 있는 중국 스타트업의 주요 장점입니다. T1은 입력 토큰 100만 개당 1위안(약 0.14달러)을 청구하는 반면, 출력은 100만 토큰당 4위안입니다.

입력 요금은 낮 시간대에 100만 토큰당 1위안을 청구하고 밤에는 0.25위안을 청구하는 R1과 동일합니다. 출력 가격도 R1의 낮 시간대 100만 토큰당 16위안, 밤에는 4위안으로 비교 가능합니다.

텐센트에 따르면, 이 모델은 업계 최초로 구글의 트랜스포머와 카네기 멜론 대학교 및 프린스턴 대학교가 개발한 생성자 제공 시스템인 맘바(Mamba)를 포함한 하이브리드 아키텍처를 채택했습니다. 회사는 이 아키텍처가 완전한 트랜스포머 기반 아키텍처에 비해 훈련 및 추론 비용을 크게 줄이고 훈련 중 메모리 사용을 최적화한다고 밝혔습니다.

회사는 T1을 "리소스 소비를 크게 줄이면서도 긴 텍스트 정보를 포착할 수 있는 능력을 보장"한다고 홍보하며, 디코딩 속도를 200% 빠르게 한다고 강조합니다.

전 JD닷컴 빅데이터 전문가가 기술 블로그 NCJRYDS를 통해 T1과 R1을 동일한 작업으로 테스트했습니다. 이 사람은 클로드(Claude)와 오픈AI의 챗지피티(ChatGPT)를 포함한 다른 대형 언어 모델들에게 결과를 평가하도록 요청했습니다.

텐센트의 모델은 고대 중국 시를 쓰는 경쟁에서 패배했지만, 딥시크는 다른 문맥에서 중국어를 해석하는 데 있어 승리했습니다.

또 다른 블로그 GoPlayAI는 텐센트 모델에게 수학 문제 4개를 제시했고, 5분간 고민한 끝에 가장 어려운 문제는 잘못 풀었습니다.

텐센트, AI 전략을 듀얼 코어 방식으로 확장

중국 최대 소셜 미디어 앱 위챗(WeChat)과 세계 최대 수익 비디오 게임 사업을 운영하는 텐센트는 AI를 새로운 핵심 수익원으로 positioning하고 있습니다. 이 회사는 딥시크-R1을 클라우드 플랫폼과 위안바오 챗봇에 통합하여 자체 후위안(Hunyuan) 모델과 함께 대안을 제공하고 있습니다.

텐센트 의장兼 CEO 마후옌(Pony Ma Huateng)은 최근 "독립적이고 진정한 오픈소스이며 무료인 제품"을 만든 딥시크에 대해 큰 존경을 표했다고 언급했습니다.

마는 텐센트가 딥시크와 자체 위안바오 모델을 모두 사용하는 AI에 대한 "듀얼 코어" 전략을 채택했다고 말했습니다. 이 접근 방식은 자체 개발 타이틀과 독립 스튜디오의 타이틀을 홍보하여 비디오 게임 산업에서 지배력을 유지해 온 방식과 유사합니다.