DeepSeek V4의 1.6T MoE 구조와 GPT-5.5 아키텍처 전면 재설계 분석

Context

기존의 Post-training 중심 모델 업데이트 방식에서 벗어나, 기본 아키텍처와 Pretraining Corpus를 완전히 재구축하려는 시도가 가속화되는 단계임. 특히 비용 효율적인 고성능 추론을 위해 활성 파라미터를 최적화한 MoE 구조의 도입이 핵심 쟁점으로 부상함.

Technical Solution

• 1.6T 전체 파라미터 중 49B만 활성화하는 Mixture-of-Experts(MoE) 구조를 통한 추론 효율성 극대화
• 1M-token Context Window 확보를 통한 대규모 사이트 전체 콘텐츠의 단일 프롬프트 주입 가능 구조 설계
• GPT-5.5의 경우 Pretraining Corpus 및 Training Objectives의 원점 재설계를 통한 모델 근본 거동 변화 유도
• MIT License 기반의 모델 배포로 도메인 특화 데이터 기반의 Fine-tuning 가능성 확보
• GitHub 중심의 Frontier Model 배포 방식을 통한 Cloud API 의존성 제거 및 Self-hosting 생태계 확장