최근 K-AI 독자 파운데이션 모델 선정을 앞두고 업계가 참 시끌시끌합니다. 주요 기업들의 선정 여부를 두고 여러 추측이 오가면서 정작 "그래서 개발자가 쓰기에 진짜 좋은 모델이 무엇인가?"라는 본질적인 질문은 소음 속에 묻히는 느낌인데요.

이런 와중에 LG AI 연구원 컨소시엄의 'K-EXAONE(K-엑사원)'이 프렌들리AI(FriendliAI)의 서버리스 플랫폼에 탑재되며 꽤 흥미로운 승부수를 던졌습니다. 단순한 홍보를 넘어 개발자 입장에서 주목할 만한 포인트 몇 가지를 정리해 공유합니다.
 

1. 2,360억 파라미터, 하지만 효율적인 MoE 아키텍처

엑사원은 2360B(2,360억)라는 거대한 파라미터급 모델임에도 불구하고 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 채택했습니다. 덕분에 추론 효율이 상당히 높습니다. 특히 한국어 특화 모델들의 고질적인 약점이었던 긴 문맥(Long Context) 이해와 복잡한 추론(Reasoning) 단계에서 글로벌 모델들과 견줄만한 우위를 보여주고 있습니다.