제가 봤을때는 반은 맞고 반은 틀린 내용 같은데요?
무슨 얘기나면, deepseek 논문의 핵심 내용은 deepseek이 자체적으로 개발한 모델에 포커스가 있기 보다는 강화학습에 대한 알고리즘과 그에 대한 결과에 보다 포커스를 맞춰져있습니다.
즉, distilled model이고 그 베이스가 deepseek의 자체 모델이 아니라고 해서 그게 deepseek의 혁신적인 논문 내용을 벗어난다고 하기에는 무리가 있어보입니다.
결과적으로 이 정도 파라미터로도 그거보다 훨씬 많은 파라미터를 가진 다른 모델을 성능면에서 앞설 수 있어가 핵심이니깐요.

그것도 반만 맞고 반은 틀린 내용입니다
현재로는 디스트릴 모델은 정식 모델로 취급해 주지 않고 있죠. 또 모르죠 딥시크 방식이 정식 모델을 만드는 방법으로 인정 될지도요. 하지만 지금 기준으로는 디스트릴 모델은 정식 모델이 아닌걸로 취급할 뿐입니다. 올라마는 정식 모델로 네이밍 했고 허깅페이스는 아니라고 네이밍 했으니 제말이나 님말이나 둘다 반은 맞고 반은 아닌게 맞습니다

참고로 올라마 네이밍은 욕 대차게 먹고 있습니다

허깅페이스가 아니라고 네이밍 했다는 말이 무슨 말인가요?
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-r1-678e1e131c0169c0bc89728d
이미 deepseek를 앞에 칭하고 distill이라고 명시한 다음에 베이스모델을 알려주고 있는데요?
하기사 둘다 명시가 되었으니 반만 맞다고 보는게 맞겠군요.
그나저나 deepseek로 인해 기존에는 없던 순혈주의 논란이 다있네요.

네 올라마는 베이스 모델을 알려주지 않고 허깅 페이스는 베이스 모델을 써주고 있습니다.