딥시크-R1을 넘어선 새로운 강자? - 엔비디아 '라마-3.1 네모트론 울트라 253B'의 놀라운 성능과 특징 정리

 

🚀 AI 추론 모델, 지금 무슨 일이 벌어지고 있는가?

딥시크-R1이 등장했을 때만 해도, “이보다 더 나은 오픈소스 모델은 없을 것”이라는 반응이 많았습니다. 그러나 3개월도 채 지나지 않아, 엔비디아가 그 한계를 깼습니다.

**'라마-3.1 네모트론 울트라 253B(Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B)'**는

• 딥시크-R1의 절반 수준의 크기,
• 하지만 오히려 뛰어난 성능,
• 그리고 오픈소스 자유 라이선스를 내세워 기술 시장에 강한 충격을 줬습니다.

이 블로그에서는 이 모델이 왜 주목받고 있는지, 어떤 구조적 혁신을 이뤘는지, 그리고 실제 사용 환경에서 무엇이 가능한지를 차근차근 살펴보겠습니다.

반응형

---

🧠 ‘라마-3.1 네모트론 울트라 253B’란 무엇인가?

이 모델은 엔비디아가 오픈소스로 공개한 고성능 LLM입니다. 이름이 다소 길지만, 핵심은 이렇습니다.

• 라마-3.1 기반: 메타의 Llama-3.1-405B-Instruct를 바탕으로 개발
• 2530억개의 파라미터: 딥시크-R1(6710억개)의 절반 이하
• Dense 모델: 희소 모델이 아닌 밀집 구조로 정확도 유지
• 상업적 사용 가능: 기업도 자유롭게 활용 가능
• 다국어 지원: 영어 외에도 독일어, 프랑스어, 힌디어, 태국어 등 폭넓은 언어 대응

---

🏗️ 딥시크-R1과의 차별점: 작지만 강한 구조

단순히 “크기만 줄였다”는 게 아닙니다. 엔비디아는 아래와 같은 구조 최적화 기술을 적용했습니다.

1. NAS 기반 설계

**NAS(Neural Architecture Search)**를 활용해 자동화된 최적 구조를 설계. 성능과 효율의 균형을 잡았습니다.

2. 구조적 경량화 기술

• Attention 레이어 생략
• FFN(Feed-Forward Network) 통합 및 압축 조절
  → 이로 인해 연산 비용과 메모리 사용량이 크게 감소했음에도 성능 저하는 거의 없음.

3. Reasoning Toggle 기능 탑재

앤트로픽의 클로드 3.7에서 봤던 것처럼, 간단한 작업에서는 고비용 추론 모듈을 비활성화할 수 있음.
→ 비용을 아끼면서도, 복잡한 작업엔 정확도를 놓치지 않음.

---

📊 벤치마크로 본 실질 성능

모델이 정말 좋은지 알려면, 결국 숫자로 보여줘야 하죠. 엔비디아는 주요 벤치마크에서 다음과 같은 성능 향상을 입증했습니다.

테스트 항목	일반 모드	정확도 추론 모드	정확도 DeepSeek-R1
MATH500	80.40%	97.00%	97.3%
AIME25	16.67%	72.50%	79.8%
LiveCodeBench	29.03%	66.31%	-
GPQA	-	76.01%	71.5%

🔍 요약하자면:

• 수학에서는 딥시크-R1이 여전히 약간 우위
• 그 외 대부분의 지시 이행, 추론 능력에서 네모트론 울트라가 우위

---

🛠️ 어디에, 어떻게 쓸 수 있을까?

이 모델은 단순한 챗봇이나 질문응답용을 넘어서, AI 워크플로우 전체를 설계할 수 있는 기반이 됩니다.

✅ 활용 사례

• RAG (검색 기반 생성) 시스템
• AI 코드 생성기
• 대화형 에이전트
• 멀티랭귀지 AI 어시스턴트
• 수학 및 논리 기반 AI 튜터

✅ 사용 환경

• H100 GPU 8개 구성의 단일 서버에서 실행 가능
• 최대 12만 8000 토큰 입력/출력 지원
• HuggingFace에서 바로 다운로드 및 실험 가능

---

728x90

 

📌 요약하자면:

• 엔비디아는 작은 모델로 더 나은 성능을 실현하며, 오픈소스 시장에 강한 메시지를 전달했습니다.
• 추론 최적화 + 구조 경량화 + RL 기법 접목이라는 세 가지 축을 통해 성능과 비용 효율을 동시에 챙겼습니다.
• 다양한 AI 제품과 서비스에 즉시 적용 가능하다는 점에서 활용 범위가 넓습니다.

https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1#evaluation-results

nvidia/Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1 · Hugging Face