뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 D스파크 오픈소스 공개" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-29 tags: [ai-news] source: "https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=212191" sidebar: order: 0

제목(한글): 딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 D스파크 오픈소스 공개 원문 제목(영문): 딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 ‘D스파크’ 오픈소스 공개 원문: 딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 ‘D스파크’ 오픈소스 공개 소스: aitimes-kr MD 파일: content/2026-06-29/aitimes-kr-llm-85-d.md

핵심 내용

딥시크가 LLM 추론 속도를 최대 85% 높이는 오픈소스 프레임워크 'D스파크'를 공개했어요.

핵심 기술은 '반 자기회귀' 구조예요. 기존 방식은 정확도 높이면 느리고, 빠르면 뒤쪽 토큰 품질이 떨어지는 딜레마가 있었는데, D스파크는 병렬로 토큰을 먼저 쫙 뽑은 뒤 경량 모듈이 문맥을 다시 보정해서 두 마리 토끼를 다 잡은 거거든요. GPU 여유에 따라 검증 토큰 수를 자동 조절하는 스케줄러까지 붙었어요.

실제 서비스 적용 결과, 딥시크-V4-플래시는 6085%, 프로 모델은 5778% 속도 향상이 확인됐어요. 기존 모델 가중치는 그대로 두고 초안 모델만 추가 학습하면 되니까, 이미 딥시크 계열 쓰는 곳이라면 바로 적용 가능한 게 포인트예요.

잡돌쌤의 한마디

기존 모델 가중치 유지하면서 추가 학습만으로 적용 가능해요. 오픈소스 공개라 누구든 직접 붙여볼 수 있는 게 진짜 포인트예요.

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출처: 딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 ‘D스파크’ 오픈소스 공개