DeepSeek는 특히 API 및 운영 효율성의 맥락에서 128K 토큰 한도와 관련된 몇 가지 과제에 직면 해 있습니다. 다음은 주요 과제입니다.
1. API 제한 **
DeepSeek의 아키텍처는 이론적으로 128k 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하지만 API는 최대 32k 토큰으로 제한되었습니다. 이 제한은 효율적인 서비스 제공을 보장하기 위해 시행되지만 사용자는 모델의 기능을 완전히 활용하는 것을 제한합니다. 출력 토큰 한계는 4K 토큰으로 제한되며, 이는 사용자가 모델을 더 큰 출력 또는 더 긴 컨텍스트가 필요한 응용 프로그램에 통합하려고 시도 할 때 문제를 일으킬 수 있습니다 [1] [2].2. 사용자 혼란 및 통합 문제 **
사용자는 다양한 응용 프로그램에서 DeepSeek를 구현하려고 할 때 최대 토큰 한도와 관련하여 혼란을보고했습니다. 예를 들어, 개발자는 허용 된 한계를 넘어`max_tokens`를 설정하려고 시도 할 때 오류가 발생하여 Langchain [1]과 같은 프레임 워크와 통합 문제가 발생했습니다. 개발자가 모델의 잠재력을 최대한 활용하기가 어려울 수 있으므로 사용자 경험과 채택을 방해 할 수 있습니다.3. 성능 상충 **
컨텍스트 길이를 32k 토큰으로 제한하기로 한 결정은 주로 운영 효율성을 유지하는 것을 목표로합니다. 그러나이 트레이드 오프는 사용자가 광범위한 데이터 분석 또는 장기 컨텐츠 생성이 필요한 응용 프로그램의 성능을 향상시킬 수있는 전체 컨텍스트 기능을 활용할 수 없음을 의미합니다. 한계는 더 긴 컨텍스트 유지가 유리한 요약 또는 복잡한 대화 시스템과 같은 작업에 영향을 줄 수 있습니다 [2] [3].4. 자원 관리 **
높은 토큰 제한으로 인해 리소스를 효과적으로 관리하는 것이 더 어려워집니다. DeepSeek은 이론적으로 큰 맥락을 처리 할 수 있지만 그렇게하려면 중요한 계산 리소스 및 메모리 관리 전략이 필요합니다. 컨텍스트 길이 최대화와 하드웨어 리소스의 효율적인 사용 보장 사이의 균형은 특히 계산 용량이 제한된 환경에서 배치하는 데 중요합니다 [4] [5].요약하면 DeepSeek의 아키텍처는 상당한 토큰 한도를 지원하지만 API를 통한 실제 구현은 사용자 경험, 통합 기능, 성능 최적화 및 리소스 관리에 영향을 미치는 중대한 제한을 부과합니다.
인용 :[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-deepseek-the-gising-ai-powhouse-challenging-industry-giants/
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925