'국가대표 AI'를 선발하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업의 2차 단계평가가 본격 막을 올렸다. 이번 평가에 참가하는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프 테크놀로지스 등 4개 기업은 일제히 글로벌 AI 오픈소스 플랫폼인 '허깅페이스(Hugging Face)'에 2차 심사용 모델을 공개하고 글로벌 검증에 나섰다.
이번 2차 평가의 핵심 화두는 '수백억 개 매개변수의 높은 지능을 유지하면서 얼마나 연산 효율성을 높였는가'이다. 4개사 모두 필요한 부분만 활성화해 연산하는 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 구조를 채택해 효율성을 극대화했다.
현재 허깅페이스에서 가장 뜨거운 관심을 받는 곳은 업스테이지다. 업스테이지의 '솔라2'는 공개 열흘 만에 다운로드 수 1만4863회를 기록하며 선두를 달리고 있다. 솔라2는 전체 매개변수가 2500억개(250B)에 달하지만, 추론 시에는 전체의 6% 수준인 150억개(15B)만 활성화되는 MoE 구조다. 거대 모델급 지능을 유지하면서도 전력 소모를 줄이고 응답 속도를 크게 개선했다. 특히 에이전트 성능과 100만 토큰에 달하는 초장문 문맥 처리 능력, 뛰어난 한국어 이해력에서 높은 평가를 받는다.
패자부활전으로 합류한 모티프 테크놀로지스의 '모티프-3-베타'는 다운로드 4616회를 기록하며 강력한 다크호스로 떠올랐다. 매개변수 3140억개(314B) 중 추론 시 4%인 130억개(13B)만 사용하는 높은 효율성을 자랑한다. 독자 개발한 GDLA(Grouped Differential Latent Attention) 어텐션 기법을 적용했으며, 앞서 공개된 프리뷰 버전은 글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스(AAII)에서 44점을 얻어 딥시크 최신 모델과 어깨를 견주는 성과를 냈다.
체급 면에서는 LG AI연구원이 가장 앞선다. 'K-엑사원 2.0'은 총 파라미터 수 7500억개(750B)로 4개 모델 중 최대 규모다. 1차전 모델(236B) 대비 3배 이상 스케일업해 추론 및 에이전트 지능을 크게 강화했다. 활성 파라미터는 5% 수준인 370억개(37B)로 낮춰 효율을 챙겼으며, 지원 언어도 10개로 확장하고 최대 26만여 토큰의 문맥 처리를 지원한다.
SK텔레콤의 'A.X K2'는 매개변수 6880억개(688B), 활성 파라미터 330억개(33B) 규모의 희소 MoE 아키텍처다. 직전 모델인 K1 대비 수학·과학 추론과 장문 이해 능력을 대폭 끌어올렸으며, 국내외 14개 벤치마크 평균 점수가 32.2%포인트 향상돼 최신 해외 모델들과 대등한 성능을 증명했다.
과학기술정보통신부는 이번 2차 평가부터 모델의 절대적 성능뿐만 아니라 서비스 확산 가능성과 국제 벤치마크 비중을 대폭 끌어올릴 방침이다. 허깅페이스 등 글로벌 개발자들의 평가에도 관심이 쏠린다.
한 업계 관계자는 "패자부활전으로 참가한 모티프가 국제 벤치마크에서 뛰어난 성능을 입증받은 것이 화제가 되고 있다"면서 "2차전도 치열한 분위기가 예상된다"고 전했다.