[뉴스해설]딥시크 5% 규모로 성능·효율 압도…추론AI 판도 변화 예고 작성일 03-18 103 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ufJrXfqywK"> <p contents-hash="3506cdcbbb8ecb6481cf8e1f31e4184362efb81b6f70fdc68974cb7dfb66bfbb" dmcf-pid="7HuQcHSgOb" dmcf-ptype="general">LG AI연구원의 '엑사원 딥'은 인공지능(AI)의 학습 가중치를 의미하는 매개변수를 획기적으로 줄이면서도 성능은 높인 모델이 얼마나 높은 효율과 성능을 발휘하는 지 입증한 한국 첫 추론AI다.</p> <p contents-hash="648673aab89226f6f1c592b323f78eb1c3e15639973386437655583e32c66ad0" dmcf-pid="zX7xkXvaDB" dmcf-ptype="general">매개변수가 많을수록 원하는 결과값을 얻는 데 드는 시간과 비용이 많이 소요된다. 이에 생성형AI의 최대 단점으로 지적되는 비효율성을 최소화하는 게 핵심이다. 천문학적 비용을 투입하지 않고도 고성능 AI를 개발한 LG AI연구원의 '엑사원 딥' 공개로 글로벌 추론AI 시장 판도 변화가 예상된다.</p> <p contents-hash="aaf83774f99a7446f80ed038e885a630af5db8d085adcfb880a5e9cc6c8f6020" dmcf-pid="qZzMEZTNDq" dmcf-ptype="general">국내 기술로 만든 첫 추론 AI 모델 공개는 '지식 AI' 단계를 넘어 '에이전틱(Agentic) AI' 단계에 합류한다는 의미다. 독자 기술로 구현했다는 점은 물론, 세계 최고 성능이라는 점에서 주목할 만하다는 평가다.</p> <p contents-hash="bd6160e0b19b2d7529b4d986e1523fa7cb9c59e05cf3d1b4db7cf138298e6982" dmcf-pid="B5qRD5yjOz" dmcf-ptype="general">세계적으로 미국의 오픈AI와 구글, 중국의 딥시크와 알리바바 등 파운데이션 모델을 보유한 소수의 기업만이 추론 AI를 개발하고 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="61acd9e661d725d56967093b58e8d855082d8ecc72078383f868129e1999a9df" dmcf-pid="b1Bew1WAD7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="배경훈 LG AI 연구원장이 지난 1월 14일 서울 여의도 LG트윈타워에서 열린 챗엑사원 팝업 스토어에서 체험하며 설명하고 있다. 박지호기자 jihopress@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160128219gxab.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="3eXzRsc6Df" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160128219gxab.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 배경훈 LG AI 연구원장이 지난 1월 14일 서울 여의도 LG트윈타워에서 열린 챗엑사원 팝업 스토어에서 체험하며 설명하고 있다. 박지호기자 jihopress@etnews.com </figcaption> </figure> <p contents-hash="626a9f109a1ce7572193f370c6ea4530642ed94ebb4114cceb57a05f01a58796" dmcf-pid="KtbdrtYcwu" dmcf-ptype="general">LG AI연구원이 공개한 성능평가에서 엑사원 딥은 32B, 7.8B, 2.4B의 3가지 매개변수 모델에서 모두 경쟁사보다 높은 성능을 기록했다.</p> <p contents-hash="3839d31ef981510201fc3b24495400093bdeda839d163edb6c02b685e18cb43a" dmcf-pid="9FKJmFGkwU" dmcf-ptype="general">320억개 매개변수를 적용한 '엑사원 딥-32B' 모델은 2025학년도 수능 수학영역에서 94.5점으로 최고점을 기록했다. 동일한 매개변수를 적용한 알리바바 QwQ-32B는 94.4점, 딥시크-R1 671B 모델은 89.9점, 오픈AI o1-mini 모델은 84.4점을 각각 기록했다.</p> <p contents-hash="20706dade8266ba37c661897be19e18cbe785b76315f24dfa3706cd2a63653e0" dmcf-pid="239is3HEwp" dmcf-ptype="general">LG AI연구원 관계자는 “엑사원 딥-32B는 딥시크 R1(671B) 대비 매개변수가 5% 규모임에도 미국·중국 모델 대비 우수한 성능을 보였다”고 설명했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4e62c8212ef03e43c684d8dc1a443d9fffad6d01b0eaf550356cb511baca8a85" dmcf-pid="V02nO0XDr0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG AI 연구원 '엑사원 딥32B'와 '딥시크-R1' 추론 성능 평가 결과" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160129526kibi.png" data-org-width="700" dmcf-mid="0gPghu1mmV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160129526kibi.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG AI 연구원 '엑사원 딥32B'와 '딥시크-R1' 추론 성능 평가 결과 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c623498d8117c1f65848c4aabb482b4d65836f2a44c1697194f4ed3895cc80e6" dmcf-pid="fpVLIpZws3" dmcf-ptype="general">'엑사원 딥-32B'는 오픈소스 공개와 함께 미국의 비영리 AI 연구기관인 에포크(Epoch) AI가 선정하는 주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models) 리스트에 등재되며 기술 경쟁력을 인정받았다.</p> <p contents-hash="1aa5fa11cc51cea923aa27a84f2470f4ad2a8a45fab087b1e703649867c9f096" dmcf-pid="4UfoCU5rDF" dmcf-ptype="general">경량모델과 온디바이스 모델군에서도 엑사원 딥은 탁월한 성능을 입증했다.</p> <p contents-hash="ea933c36019d642c60405984b88968a0ee7bc08036a09a195a100add2650dba7" dmcf-pid="8u4ghu1mmt" dmcf-ptype="general">경량모델군에서는 엑사원딥-7.8B가 89.9점, 딥시크-R1-Distill-Qwen-7B 모델이 79.7점으로 격차가 컸다. 온디바이스 모델군에서는 엑사원 딥-2.4B가 79.2점, 딥시크-R1-Distill-Qwen-1.5B가 65.6점을 기록했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="68114b06576efcc27d93353a00ec3718bf26a1f47d958a5ef61469189e33f699" dmcf-pid="6asZ9adzD1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2025학년도 수능 수학영역 평가 결과 비교" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160130868zlwd.png" data-org-width="700" dmcf-mid="pRqQcHSgI2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160130868zlwd.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2025학년도 수능 수학영역 평가 결과 비교 </figcaption> </figure> <p contents-hash="61df2bdae5b53e81fa8bce317dabadff213f7b86a26261f086c03dfa84f59c50" dmcf-pid="PNO52NJqE5" dmcf-ptype="general">물리학, 화학, 생물학 등 박사 수준의 과학 추론 능력을 평가하는 GPQA 다이아몬드 테스트, 코딩 능력을 평가하는 라이브코드벤치((LiveCodeBench)에서도 엑사원 딥 모델은 높은 성능과 효율성으로 경쟁력을 입증했다.</p> <p contents-hash="eefa7f93d07f33a62df0682a048090ba4c538cc7ce3e27303a020a3215302489" dmcf-pid="QjI1VjiBIZ" dmcf-ptype="general">GPQA 다이아몬드 테스트에서는 가장 큰 매개변수를 적용한 딥시크-R1(671B)이 71.5점으로 1위를 기록했고 엑사원 딥-32B가 66.1점으로 두 번째 높은 성능을 기록했다. 엑사원 딥과 동일 규모 매개변수를 적용한 QwQ-32B는 63.3점으로 5개 모델 중 4위, 딥시크-R1-Distill-Qwen-32B는 62.1점으로 가장 낮았다.</p> <p contents-hash="f18cc0aac434b32de14fd3a7a83cd0cffc4d05d863d63f06769022e038a16af1" dmcf-pid="xACtfAnbIX" dmcf-ptype="general">라이브코드벤치에서 딥시크-R1(671B)이 65.9점으로 가장 높았고 QwQ-32B가 63.4점으로 2위였다. 엑사원 딥-32B는 59.5점으로 3위를 기록했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="33efbb5c1fb0300e1f0598c0c27f5a1e550505f38031d3a1397634a6e25ce150" dmcf-pid="yUfoCU5rmH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="과학과 코딩 영역의 성능 비교 (자료=LG AI연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160132352dbak.png" data-org-width="674" dmcf-mid="UvvpPDaVD9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/etimesi/20250318160132352dbak.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 과학과 코딩 영역의 성능 비교 (자료=LG AI연구원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7757a4cec8118d2d735288b2c3bb8c0cefab47d8477925f5f73f230ecb93b09e" dmcf-pid="Wu4ghu1mEG" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 수학, 과학, 코딩 등 전문 분야 평가지표에서 엑사원 딥이 고도의 성능을 기록함에 따라 향후 전문분야 뿐만 아니라 과학연구와 교육 현장에서도 활용할 수 있을 것으로 기대했다.</p> <p contents-hash="b529eb819b4421a298d8f4ded007b7f7bc0f6b8f3bf62f7f3d94eacfbfb4ba49" dmcf-pid="Y78al7tsOY" dmcf-ptype="general">LG AI연구원의 추론 AI 개발은 한국형 피지컬 AI 개발에도 일조할 것으로 예상된다. 피지컬 AI 연구에는 '두뇌' 역할을 하는 추론 AI 개발이 필수다.</p> <p contents-hash="6e08db324e2ca6525abeb388f427179000f0b860cf5b69d75bc13e8229908385" dmcf-pid="Gz6NSzFODW" dmcf-ptype="general">배옥진 기자 withok@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [지역경제 활력, 강소기업] 차경래 심비스타 대표 “의료시뮬레이터·의료로봇 개발 전문기업 발돋움” 03-18 다음 [단독] 홍범식, 체질 개선 칼 뺐다…LG U+ 콘텐츠 전담조직 분사 03-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
