SKT A.X K2, 수학·한국어 中모델 앞서…독자 모델 경쟁력 입증(종합) 작성일 07-29 16 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">SKT 독파모 모델, 큐원·딥시크와 벤치마크 대등<br>한국어 이해·수학 추론 최고 수준<br>독자 AI 아키텍처로 GPU 효율 극대화<br>제조·국방·바이오·기업 업무까지 적용 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="24q4W7UZD5"> <p contents-hash="143734f91ef3ead2da771db4038231323387fc910674c5dc3435e7fc4489d442" dmcf-pid="V8B8Yzu5mZ" dmcf-ptype="general"> [이데일리 윤정훈 기자]SK텔레콤(017670)의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘A.X K2’가 글로벌 최상위 오픈소스 AI 모델들과 대등한 성능을 입증하며 국내 독자 AI 경쟁에서 존재감을 키우고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="96fb4a9c09abb7b15e41d1d2ade80fbccd5fb8cf765398497ddc19d71ed5698c" dmcf-pid="f6b6Gq71EX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[본 이미지는 AI 기술을 활용해 제작되었습니다.]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155051326ubps.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="bOocKJe4EF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155051326ubps.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [본 이미지는 AI 기술을 활용해 제작되었습니다.] </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="615de15c7adcfc9accc07d108d2af708a5d9941166876a509f4501984e038abe" dmcf-pid="4PKPHBztIH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=SKT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155052601oaab.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="K5b6Gq71mt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155052601oaab.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=SKT) </figcaption> </figure> <div contents-hash="70408b94d81c11e70cd119d891c60e191f6ace04b603d4d444674db4028857bb" dmcf-pid="8PKPHBztOG" dmcf-ptype="general"> <strong>수학·한국어 강점...딥시크·키미 동급모델 앞서</strong> </div> <p contents-hash="0d80d1cc382804c4a8c45843dbc458dad94781f02cdcde81e704be51c075dc08" dmcf-pid="6Q9QXbqFEY" dmcf-ptype="general">29일 업계에 따르면 SKT는 이날 허깅페이스를 통해 매개변수 6880억개(688B) 규모의 초거대 AI 모델 ‘A.X K2’를 공개했다. 직전 모델인 A.X K1(5190억개)보다 규모를 확대하는 동시에 수학 추론, 과학 문제 해결, 한국어 이해, 장문 처리 능력을 크게 개선했다.</p> <p contents-hash="e2718372db2cfdc49885d2dd48946368c5f9b6eb0dfb37e68d181a5903f1859a" dmcf-pid="Px2xZKB3rW" dmcf-ptype="general">A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 대표 오픈소스 모델인 알리바바의 큐원(Qwen) 3.5, 딥시크 V4 플래시, GLM 5.1, 키미 K2.6 등과 비교한 14개 주요 벤치마크에서 동급 수준의 성능을 기록했다.</p> <p contents-hash="41dd89dc398a03cce014f0dbf397ceabe9c945d50155ef981cbcfcaddf147ff8" dmcf-pid="QMVM59b0Iy" dmcf-ptype="general">특히 한국어와 수학 분야에서는 경쟁 모델을 앞섰다. 수학 평가인 AIME26에서 97.1점을 기록했고, 한국어 이해 능력을 측정하는 KMMLU-Pro에서는 80.5점, CLIcK에서는 91.6점을 받아 비교 대상 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 통신 분야 전문 질의응답 성능을 평가하는 τ²-Bench(텔레콤)에서도 98점을 획득하며 최고 수준의 성능을 보였다.</p> <p contents-hash="d1ec98a48f1551f6f8aa6d04cc61b4b67905d2363a88069349dcb24d99ed55ab" dmcf-pid="xRfR12KpsT" dmcf-ptype="general">실제 체감 성능도 향상됐다. A.X K2는 국제수학올림피아드(IMO) 2025 기출문제에서 42점 만점 중 35점을 획득했고, 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 문제 8문항도 모두 해결했다. 약 25만6000토큰 분량의 장문 문서를 처리하는 환경에서도 특정 정보를 정확하게 찾아내는 성능을 유지해 기업용 AI 서비스 활용 가능성을 높였다.</p> <p contents-hash="a3a3a84aa1cc597f61fa1fefd32316510b1facbadfc5f7d091e65f70d000e8db" dmcf-pid="yYCYLOmjOv" dmcf-ptype="general">이번 성과는 제한된 컴퓨팅 자원을 소프트웨어 기술로 극복했다는 점에서 더욱 주목된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4c4891dfca378c4c1c24cad09f30f4cb27a89aee812191bd9e81febd63411598" dmcf-pid="WCECxcjJIS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="A.X K2 및 파생 모델 특징(사진=SKT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155053822clxq.jpg" data-org-width="1035" dmcf-mid="9HECxcjJr1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/Edaily/20260729155053822clxq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> A.X K2 및 파생 모델 특징(사진=SKT) </figcaption> </figure> <div contents-hash="9d7b4d279904051ae48cbfbf537245102e8165978228177b4526e11dc79e1250" dmcf-pid="YhDhMkAiIl" dmcf-ptype="general"> <strong>B200 GPU 512대로 70일간 학습...독자 기술력으로 벤치마크 향상</strong> </div> <p contents-hash="294ae65f1e31ee841f96dddf3195523d2e5b052fdb1c4a4b30819d3721340d17" dmcf-pid="GlwlREcnmh" dmcf-ptype="general">최근 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “현재 지원되는 엔비디아 B200 GPU 735장 수준으로는 세계 최고 수준의 프론티어 AI 모델 개발에 한계가 있다”며 국가 AI 인프라 확충 필요성을 강조한 바 있다.</p> <p contents-hash="71470892dd29c388c876c82a6140404c07cc3b7cad19f03bbd8843791775b947" dmcf-pid="HSrSeDkLmC" dmcf-ptype="general">이 같은 환경에서 SKT는 엔비디아 B200 GPU 512대를 활용해 약 70일 동안 8조5000억 토큰을 학습시켰다. 전작인 A.X K1보다 학습 토큰 수는 줄었지만 국내외 벤치마크 평균 성능은 32.2%포인트 향상됐다.</p> <p contents-hash="36f76721378540c5835207a9eafe2b1779016e9df91dbb79fcd190c8f0948f80" dmcf-pid="XvmvdwEoII" dmcf-ptype="general">성능 향상의 배경에는 SKT의 독자 AI 아키텍처가 있다. 대표 기술인 ‘SGA(Sparse Gated Attention)’는 긴 문서를 처리할 때 필요한 정보만 선택적으로 참조하도록 설계해 연산 효율을 높인다. 여기에 학습 과정에서 발생하는 가중치 불안정을 줄이는 ‘게이티드 노름(Gated Norm)’ 기술을 적용해 모델 학습 안정성을 높였다. 또 별도의 경량화 과정을 거치지 않고 처음부터 FP8 형태로 학습해 저장 용량과 추론 비용도 절반 가까이 줄였다.</p> <p contents-hash="d063db25750fdbb073290b54d555978fc3202b87d5a4f1cd338d100b74bf8a50" dmcf-pid="ZTsTJrDgwO" dmcf-ptype="general">현재 정부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)에는 SKT, LG AI연구원, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이 2단계 평가를 진행 중이다. 다음 달 8일부터 11일까지 국민평가단 200명을 대상으로 실사용 평가를 실시한다. 기존 벤치마크 점수뿐 아니라 응답의 정확성, 활용성, 만족도 등 실제 사용 경험이 최종 평가의 중요한 기준이 될 전망이다. 이외 실제 산업현장에서 얼마나 확장할 수 있는지 여부 등을 전문가 평가 등을 통해 면밀하게 살펴볼 계획이다.</p> <p contents-hash="dc999d45d50e22f5b79a133e6deec04b953739164fc266f0e46f757294caff88" dmcf-pid="5717sZHlEs" dmcf-ptype="general">각 기업의 전략도 차별화되고 있다. SKT는 총 6880억개 매개변수 가운데 실제 추론에는 330억개만 사용하는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용해 성능과 효율을 동시에 확보했다. LG AI연구원은 멀티모달 확장성을, 업스테이지는 소규모 GPU 환경에서도 구동 가능한 실무형 AI를, 모티프테크놀로지스는 독자 아키텍처 기반의 자원 효율성을 앞세우고 있다.</p> <p contents-hash="080303cef93736ab900956f57f717cfccc900689554d38f17086b0f080e91df2" dmcf-pid="1ztzO5XSEm" dmcf-ptype="general">SKT는 A.X K2를 제조·국방·바이오 등 산업 현장으로 확대 적용한다. KG스틸과 코넥의 제조 AI 에이전트 실증을 추진하고 있으며, 국방부와는 양자화 모델을 개발해 군 업무 환경에 적용하고 있다. 에이닷에 AI 적용, SK하이닉스(000660) 업무용 AI에도 적용을 확대하고 있다. 또 현장 음성을 지원 인식하고 분석할 수 있는 A.X K2 ALM을 고객센터 음성통화에 활용하는 방안을 검토하고 있다.</p> <p contents-hash="5ad05bc79c50f3d665379bb3bb61d313c759fd45e07e5e0003464fc6f984eab8" dmcf-pid="tqFqI1ZvOr" dmcf-ptype="general">김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다”라고 말했다.</p> <p contents-hash="4c14b8e1da346dd1728488b87ae649c2fb7ffd922fd8d6aa6febee0f2a942c0d" dmcf-pid="FB3BCt5TIw" dmcf-ptype="general">윤정훈 (yunright@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 美 NASA "韓, 달 기지 핵심 협력국…다양한 기업 참여해야" 07-29 다음 인신윤위, AI 심의지원 시스템 시범운영…"최종 판단은 사람이" 07-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
