DeepSeek이 연산 비용은 낮은데 성능은 높다고 평가받는 이유는 단순히 파라미터 수가 많거나 모델이 크기 때문이 아니에요. 어떻게 학습시키고, 어디에 연산을 집중하느냐를 정말 전략적으로 설계했기 때문입니다. 겉으로 보면 그냥 또 하나의 LLM처럼 보일 수도 있지만, 안을 들여다보면 똑똑하게 아껴 쓰는 구조라는 걸 알 수 있어요.
먼저 핵심은 MoE 구조입니다. Mixture of Experts라는 건 여러 개의 ‘전문가 블록’ 중에서 입력에 따라 일부만 골라서 사용하는 방식이에요. 모든 층을 매번 다 쓰는 게 아니라, 필요한 부분만 켜는 거죠. 그렇게 하면 모델 전체는 거대하게 유지하면서도 실제 연산은 일부만 사용하게 돼요. 예를 들어 모델 전체가 100억 파라미터라도, 한 번 입력을 처리할 때는 20억만 쓰이면 그만큼 연산량이 줄어드는 거예요. 비용도 줄고, 속도도 더 빨라지고요.
데이터도 아무거나 넣고 학습시키는 게 아니라, 선별된 고품질 데이터를 기반으로 학습했다는 점도 효율성을 높이는 요인이에요. 중복되거나 품질 낮은 샘플은 걸러내고, 의미 있는 샘플 위주로 학습을 돌렸기 때문에 연산 자원이 낭비되지 않아요. 많은 걸 배우는 게 아니라, 꼭 필요한 걸 제대로 배우는 식이죠.
구조적으로도 계산량을 아끼는 설계가 들어가 있어요. 파라미터 공유나 반복 계산을 줄이는 방식들이 적용되어 있고, 그 덕분에 플롭스 대비 성능이 더 좋아졌다는 평가도 많아요. 게다가 학습 자체를 언어 생성 하나에만 맞추지 않고, 코드 작성, 수학 문제, 추론 같은 여러 과업을 한꺼번에 학습시켜서 멀티태스크 효과도 누렸어요. 하나만 잘하는 모델이 아니라, 한 모델로 다양한 걸 해낼 수 있게 만든 구조라 활용 범위도 넓고, 결과적으로 후속 조정에 들어가는 비용도 덜어집니다.
실행 환경까지도 고려됐어요. DeepSeek 시리즈는 오픈소스로도 제공되는데, 로컬 추론이나 경량화를 위한 구조가 이미 반영돼 있어요. 양자화도 대응하고 있어서, 실질적으로 돌릴 때의 비용이 확 낮아진다는 의미예요. 서버 비용이 걱정되는 곳에서는 이런 점이 진짜 크게 작용해요.
결국 DeepSeek은 파라미터를 그냥 크게만 만든 게 아니라, 어디에 얼마나 쓸지를 명확하게 조절하면서 전체 연산 구조를 아예 다르게 설계한 모델이에요. 그래서 값은 덜 들면서도 결과는 탄탄한, 효율 잘 잡힌 모델이라는 평을 받는 거고요.