어제 뉴스 보도를 보신 분들은 아시겠지만, LG AI연구원 컨소시엄 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부의 'K-AI 독자 파운데이션 모델' 1차 평가서 압도적 1위를 차지하였습니다. 

그동안 알리바바 Qwen3와 같은 강력한 오픈소스 모델을 사용해 오셨던 개발자분들이라면, 이제는 "국산 모델이 정말 그 정도인가?"라는 의문을 직접 확인해 볼 최적의 타이밍입니다.

🔍 K-EXAONE vs. Qwen3: 무엇이 다른가?

단순히 "K-EXAONE이 좋다"가 아닙니다. 엔지니어링 관점에서 두 모델을 직접 붙여봐야 할 이유를 정리했습니다.

• 실전 리즈닝(Reasoning) 성능: 엑사원 236B는 Qwen3 235B을 뛰어넘는 리즈닝 성능을 보여줍니다.


• Zero-Setup 전환: 두 모델 모두 OpenAI 호환 API를 사용합니다. 기존 Qwen3용 코드를 그대로 둔 채 엔드포인트 URL만 바꾸면 바로 K-엑사원의 성능을 검증할 수 있습니다.