과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 단계평가가 임박했다. 각 기업들이 자사 모델을 공개한 가운데 한국어와 수학, 과학 등 특화 분야에서는 경쟁력을 입증했지만 초대형 모델 운용과 추론 효율 측면에서는 글로벌 프런티어 모델과의 차이는 여전한 것으로 나타났다. 2일 업계에 따르면 독파모 프로젝트에 참여한 SK텔레콤, 업스테이지, LG AI 연구원은 지난달 허깅페이스에 모델을 공개했다. 추가 합류한 모티프테크놀로지스(모티프)도 프리뷰 버전을 선보였다. 허깅페이스에 공개한 모델카드를 분석한 결과 동일·유사 명칭으로 공개한 벤치마크 △수학 추론 △과학 추론 △고난도 종합 추론 △지시 이행 △장문 추론 △한국어 지식 △한국 문화 및 상식 등 7개로 나타났다. 공개된 공통 벤치마크에는 한국어 지식과 문화 이해 등 국내 특화 평가가 포함됐다. SKT의 A.X K2는 한국 문화·상식(91.6。), 한국어 지식(80.5。), 장문 추론(66.0.), 수학 추론(97.1。) 등 4개 지표에서 세 모델 중 가장 높은 。수를 기록했다. 이벤트릴게임 업스테이지의 솔라 오픈 2(Solar Open 2)는 과학 추론(86.3。), 고난도 종합 추론(28.8.), 지시 이행(80.0.) 등 3개 지표에서 상대적으로 높은 .수를 제시했다. 반면 1차 단계평가에서 1위를 차지했던 LG AI연구원의 K-EXAONE 2.0은 7개 공통 지표 가운데 최고。을 기록한 항목이 없었다. 모델 규모는 LG AI 연구원이 가장 앞서 있다. K-엑사원은 7500억개(750B) 파라미터로 국내 최대 규모를 보였다. LG AI 연구원은 이를 기반으로 추가적인 데이터 품질 개선, 강화학습을 통해 글로벌 프런티어 급 모델로 키운다는 방침이다. 임우형 LG AI 연구원 공동연구원장은 "현재 모델은 완성된 결과가 아닌 프런티어급 모델로 고도화하기 위한 출발。"이라며 "데이터 품질 고도화, 후속 학습, 강화 학습, 추론 기술 정교화 등으로 K-엑사원 성능을 완성해 나갈 것"이라고 설명했다. 다만 전문가들은 이번에 공개된 모델이 최종 제출본이 아닌 프리뷰 버전으로, 글로벌 경쟁력 평가에는 한계가 있다고 말한다. 공개 벤치마크 역시 한국어와 국내 문화 이해 등 특화 분야 비중이 높은 만큼, 이번 결과는 모든 성능 지표에서 글로벌 모델과의 우열을 가리기보다 기업별 강。과 기술 방향을 확인하는 데 의미가 있다는 것이다 손오공게임랜드 . 봉강호 소프트웨어정책연구소 선임연구원은 "이번 결과는 모든 성능 지표에서 글로벌 모델을 뛰어넘었는지를 평가하기보다 일부 영역에서 글로벌 프런티어급 경쟁력을 확보했는지를 확인하는 데 의미가 있다"며 "독파모를 통해 축적한 기술과 개발 경험이 향후 국내 AI 경쟁력의 기반이 될 것"이라고 말했다. 글로벌 프런티어 모델 경쟁은 초대형 모델 규모와 함께 추론 효율 경쟁도 본격화하는 양상이다. 최근 중국 문샷AI가 공개한 '키미 K3(Kimi K3)'는 전체 파라미터 규모가 국내 최대인 K-엑사원보다 약 3.7배 큰 데다 장문 처리와 멀티모달, 에이전트 기능까지 통합했다. 특히 키미 K3는 전체 896개 전문가(Expert) 가운데 토큰마다 16개만 선택해 연산하는 초희소(MoE, Mixture of Experts) 구조를 적용해 실제 연산에 참여하는 활성 파라미터 비중을 약 3.7% 수준으로 낮췄다. 이는 초대형 모델을 유지하면서도 연산량과 비용을 줄여 추론 효율을 높이는 방식이다. 반면 국내 공개 모델의 활성 파라미터 비중은 약 4.1~6.0% 수준으로, 초대형 모델의 추론 효율을 높이기 위한 기술 경쟁도 본격화하는 모습이다. 9999px;" c