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서울 삼성동 코엑스에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 발표회가 열리는 동안, 네 팀의 향후 진출 여부를 가를 2차 평가 결과 발표가 다가오고 있다. LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스가 참여하는 이번 경쟁의 초점은 모델의 덩치에서 실제 추론 성능과 효율로 옮겨갔다. 2차 평가 결과는 조만간 발표될 예정이다.
As a project presentation event for the sovereign AI foundation model project takes place at COEX in Samseong-dong, Seoul, the announcement of the second evaluation results that will determine the four teams’ future advancement is approaching. The focus of this competition involving LG AI Research, Upstage, SK Telecom, and Motif Technologies has shifted from model size to real-world inference performance and efficiency. The results of the second evaluation are expected to be announced soon.
네 팀은 같은 목표를 서로 다른 방식으로 밀어붙였다. LG AI연구원은 기존 모델의 학습 결과와 가중치를 활용해 새 모델을 키우는 업사이클링을 택했고, K-엑사원 2.0의 규모를 이전 모델보다 3배 이상 확장했다고 설명했다. 새 모델을 처음부터 만드는 데 드는 시간과 비용을 줄이려는 접근이다.
The four teams pursued the same goal in different ways. LG AI Research chose upcycling, using the training results and weights of an existing model to build a larger one, and said it had expanded the size of K-EXAONE 2.0 by more than 3 times compared with the previous model. The approach is intended to reduce the time and cost required to build a new model from scratch.
SK텔레콤의 A.X K2는 전체 파라미터가 688B지만 추론 때 활성화되는 규모는 33B 수준이다. 혼합전문가 구조는 모델 전체의 지식 규모를 유지하면서 질문을 처리할 때 필요한 일부 파라미터만 작동시키는 방식이다. 업스테이지의 솔라 오픈2는 전작 가중치의 약 2.3%만 계승해 250B 모델을 만들었고, 긴 문맥에서 사무 생산성·문서 작업·코딩 같은 에이전트 활용을 겨냥했다.
SK Telecom’s A.X K2 has 688B total parameters, but the number activated during inference is about 33B. A mixture-of-experts architecture maintains the overall knowledge capacity of the model while activating only the parameters needed to process a question. Upstage’s Solar Open2 inherited only about 2.3% of its predecessor’s weights to build a 250B model, targeting agent applications such as office productivity, document work, and coding with long contexts.
모티프테크놀로지스의 모티프 3는 3140억개 파라미터 모델이지만 실제 추론에 활성화되는 규모는 132억개다. 자체 설계로 전체 모델은 크게 유지하고 연산량은 낮추는 데 초점을 맞췄다. 한국어와 추론 집약적 작업, 법률·금융 데이터에 중점을 뒀다는 설명이다. 앞서 공개된 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수에서는 모티프 3가 47점으로 네 모델 중 가장 높은 점수를 기록했다.
Motif Technologies’ Motif 3 is a 314 billion-parameter model, but only 13.2 billion parameters are activated during actual inference. Its proprietary architecture is designed to keep the overall model large while reducing the computational load. The company said it focused on Korean, inference-intensive tasks, and legal and financial data. In the previously released Artificial Analysis Intelligence Index, Motif 3 recorded the highest score among the four models, with 47 points.
구체적으로 달라지는 것은 답변의 품질과 사용 비용 사이에서 선택할 수 있는 폭이다. SK텔레콤은 복잡한 문제를 푸는 사고 모드와 짧고 지연 시간이 낮은 응답을 위한 비사고 모드를 지원한다고 밝혔다. 다만 지수 점수와 기술 자료는 각 모델의 가능성을 보여주는 자료이며, 실제 서비스에서 같은 결과가 재현되는지는 더 확인해야 한다. 2차 평가에서는 벤치마크가 100점 만점 중 40점, 전문가 평가가 35점, 사용자 평가가 25점을 차지한다. 최종적으로는 네 팀 중 세 팀이 다음 단계로 진출한다.
What changes in concrete terms is the range of choices available between answer quality and usage costs. SK Telecom said it supports a thinking mode for solving complex problems and a non-thinking mode for short responses with low latency. However, index scores and technical materials show each model’s potential, and whether the same results can be reproduced in actual services requires further confirmation. In the second evaluation, benchmarks account for 40 points out of 100, expert assessments for 35 points, and user assessments for 25 points. Ultimately, three of the four teams will advance to the next stage.