수학·코딩 벤치마크에서 딥시크-V3.1 대비 성능 각각 102%, 110%로 앞서
연내 멀티모달 추가하고 조 단위 파라미터 규모로 모델 확장할 계획

[토요경제 = 이강민 기자] SK텔레콤이 제한된 자원과 짧은 개발기간에도 초거대 AI 모델 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’을 완성해 글로벌 모델과 대등 이상의 성능을 입증했다.
 

▲ SK텔레콤 사옥/사진=SK텔레콤

 
SK텔레콤 정예팀은 매개변수 519B(5190억개) 파라미터 규모의 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’의 기술 보고서를 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 7일 밝혔다.

SK텔레콤 정예팀은 4개월여의 짧은 개발기간과 제한된 GPU 자원에도 불구하고 다양한 기술과 효율성을 극대화한 설계로 국내 첫 500B(5000억개) 이상 파라미터 가진 초거대 모델 A.X K1을 완성했다.

한정된 시간 안에 519B 규모를 갖췄음에도 주요 벤치마크에서 ‘딥시크-V3.1’ 등 세계적으로 많이 활용되는 초거대 모델과 유사하거나 더 높은 성능을 달성한 점은 고무적이다.

특히 A.X K1은 수학과 코딩 등 초거대 인공지능 모델의 능력을 필요로 하는 분야에서 우수한 성능을 구현했다.

이번 보고서에 기술된 벤치마크 지표는 685B(6850억개) 파라미터의 ‘딥시크-V3.1’, 매개변수 357B(3570개) ‘GLM-4.6’ 오픈소스 모델과 비교해 규모 대비 성능을 비교할 수 있도록 했다.

수학은 ‘AIME25’ 벤치마크에서 89.8점을 받아 딥시크-V3.1 모델이 받은 88.4점 대비 102% 수준으로 앞선 성능을 확인했다. ‘AIME25’는 미국 고등학생 수학 올림피아드 문제로 AI의 수학 실력을 측정하며 창의적이고 복잡한 난이도의 문제가 출제된다.

코딩 활용도 측면에서 측정한 ‘LiveCodeBench’는 영어 기반 75.8점, 한국어 기반 73.1점을 기록하며 실시간 코딩 문제 해결 능력을 입증했다. 영어 기반 69.5점, 한국어 기반 66.2점을 받은 딥시크-V3.1 대비 각각 109%, 110% 수준의 높은 성능을 보였다.

‘LiveCodeBench’는 AI가 실시간으로 나오는 최신 코딩 문제를 얼마나 잘 푸는지 측정하는 시험으로 인공지능이 미리 볼 수 없는 최신 문제들로 구성돼 실제 코딩 능력을 테스트한다.

A.X K1은 519B 규모의 파라미터 가운데 33B(330억개)의 파라미터만 선택적으로 활성화하는 방식으로 효율성을 높였다. 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택해 AI 훈련 과정의 안정성과 효율을 동시에 확보한 것이 특징이다.

MoE란 여러 개의 작은 전문가 모델들이 모여서 하나의 큰 문제를 해결하는 방식으로 각 전문가 모델은 특정 유형의 데이터를 잘 처리하도록 특화되어 있고, 입력 데이터에 따라 가장 적합한 전문가가 선택되어 문제를 해결한다.

그 밖에도 A.X K1은 한 번에 128K 토큰의 긴 문맥도 처리할 수 있는 능력을 갖췄다. 이는 한국어 기준 약 10만 단어로서, 인공지능 모델이 소설책 한 권 또는 기업 연간 보고서 한 권도 동시에 검토할 수 있게 해 준다.

 

토요경제 / 이강민 기자 lgm@sateconomy.co.kr 

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