[공유] 요란한 K-AI 판, 실질적인 '성능'으로 승부수 던진 K-엑사원 (1/28까지 무료 체험 팁)체

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.

2. 글로벌 벤치마크가 증명하는 실력

최근 오픈소스 모델 평가에서 글로벌 시장의 강자인 Qwen3 계열을 제치고 Top 10에 진입했다는 소식입니다. 단순한 '국산 모델' 마케팅이 아니라, 실제 데이터와 벤치마크 수치로 성능을 입증하며 조용히 칼을 갈아온 느낌입니다.

3. "코드 수정 없이 바로" - 압도적인 접근성

가장 체감되는 부분은 인프라입니다. 프렌들리AI의 추론 스택을 통해 서빙되는데, OpenAI 호환 API를 지원합니다. 즉, 기존에 짜놓은 LLM 호출 코드를 거의 수정하지 않고 엔드포인트와 API 키만 바꿔서 바로 엑사원의 성능을 테스트해 볼 수 있습니다.

4. 1월 28일까지 Free Tier 제공 (직접 검증의 기회)

백문이 불여일견이라고 하죠. 프렌들리AI에서 1월 28일까지 엑사원 사용을 무료(Free Tier)로 풉니다. 정부의 선정 결과나 업계의 루머를 기다릴 필요 없이, 지금 바로 내 프롬프트를 던져서 어느 정도 성능이 나오는지 직접 확인할 수 있는 기회입니다.

마치며 특정 기업의 위기설이나 부활론 같은 소모적인 논쟁보다 개발자에게 중요한 건 '내 프로젝트에 당장 꽂아 쓸 수 있는 강력한 도구'라고 생각합니다. K-AI의 진짜 실력이 궁금하신 분들은 이번 무료 기간을 활용해 직접 'Live Test'를 해보시는 걸 추천드립니다.

[테스트 해보기]