LG K-엑사원 2.0 공개, 국내 최대 7500억 매개변수 AI 모델의 성능과 특징

국내 최대 규모로 진화한 LG K-엑사원 2.0, 무엇이 달라졌을까?

LG AI연구원이 국내 최대 규모의 AI 파운데이션 모델인 K-엑사원(K-EXAONE) 2.0을 공개했습니다. 이번 모델은 7,500억(750B) 개의 매개변수를 갖춘 초대형 언어모델로, 이전 평가 모델보다 3배 이상 커진 규모와 함께 성능 또한 크게 향상되었습니다.

특히 장문 문맥 이해, 에이전틱 AI, 코딩, 지시 이행 등 다양한 영역에서 글로벌 선도 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능을 기록했으며, 누구나 상업적으로 활용할 수 있도록 아파치 2.0 라이선스로 공개되었다는 점도 주목할 만합니다.

이번 글에서는 K-엑사원 2.0의 주요 특징과 성능 향상 내용, 기술적 의미를 중심으로 살펴보겠습니다.

반응형

---

K-엑사원 2.0이란?

K-엑사원 2.0은 LG AI연구원이 과학기술정보통신부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 2차 평가를 위해 개발한 AI 파운데이션 모델입니다.

이번 모델은 허깅페이스를 통해 공개되었으며, 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스를 적용해 연구뿐 아니라 다양한 서비스와 산업 분야에서도 활용할 수 있도록 제공됩니다.

---

국내 최대 규모 750B 매개변수 모델

가장 큰 특징은 모델의 규모입니다.

기존 1차 평가 모델은 236B(2,360억) 매개변수였지만, K-엑사원 2.0은 750B(7,500억) 매개변수로 확장되었습니다.

이는 이전 모델 대비 3배 이상 커진 규모이며, 기사 기준으로 SK텔레콤이 공개한 A.X K2(688B)보다도 큰 규모입니다.

대규모 매개변수는 보다 복잡한 문맥을 이해하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 기반이 됩니다.

---

전반적인 AI 성능 향상

LG AI연구원은 총 9개 영역, 24개 벤치마크 평가 결과를 함께 공개했습니다.

평가 결과는 다음과 같습니다.

• 평균 점수 70.1점 기록
• 1차 모델(63.3점) 대비 10% 이상 성능 향상
• 코딩 및 에이전틱 코딩 주요 지표 평균 30% 향상

특히 단순히 모델 크기만 커진 것이 아니라 실제 성능 개선까지 이어졌다는 점이 특징입니다.

---

장문 문맥 이해 능력 강화

K-엑사원 2.0은 긴 문서를 이해하는 능력에서도 높은 성능을 기록했습니다.

주요 평가 결과는 다음과 같습니다.

• OpenAI-MRCR : 94.4점
• Ko-LongBench : 89.6점

기사에서는 해당 결과가 GLM-5.1보다 높은 점수를 기록했다고 소개됐으며, OpenAI-MRCR, AA-LCR, Ko-LongBench 등 주요 3개 지표 평균에서도 10% 이상 높은 성능을 보였습니다.

장문의 문서를 요약하거나 복잡한 정보를 이해해야 하는 업무에서 활용 가능성을 보여주는 결과입니다.

---

에이전틱 AI와 코딩 성능 향상

최근 AI 기술에서는 단순한 질의응답보다 여러 단계를 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)가 중요한 분야로 떠오르고 있습니다.

K-엑사원 2.0 역시 이러한 영역에서 성능 향상을 보였습니다.

대표적으로 Tau3-Bench Banking 평가에서는

• K-엑사원 2.0 : 14.2점
• GLM-5.1 : 11.5점
• 큐원 3.5 : 13.4점

을 기록하며 비교 모델보다 높은 점수를 얻었습니다.

또한 지시 이행을 평가하는 IFEval과 IFBench에서도 글로벌 선도 모델과 대등한 수준의 성능을 기록했다고 발표했습니다.

---

한국 환경을 고려한 안전성 강화

K-엑사원 2.0은 성능뿐 아니라 안전성도 함께 강화했습니다.

LG AI연구원은 한국의 특수성과 글로벌 윤리 기준을 반영하여 모델을 개발했으며,

• KGC-Safety
• ROK-Fortress

평가에서 평균 94.6점을 기록해 높은 안전성을 보였다고 밝혔습니다.

이는 한국 사회의 특수성과 지정학적 맥락을 고려한 AI 모델 개발에 중점을 두고 있음을 보여주는 부분입니다.

---

지원 언어 확대

이번 버전에서는 지원 언어도 크게 확대되었습니다.

기존 지원 언어에 더해

• 프랑스어
• 이탈리아어
• 포르투갈어
• 폴란드어

를 추가하여 총 10개 언어를 지원합니다.

기사에서는 이를 국내 AI 파운데이션 모델 가운데 가장 많은 언어를 지원하는 수준이라고 소개했습니다.

---

앞으로의 계획

LG AI연구원은 앞으로 K-엑사원 2.0의 실사용성을 검증하기 위한 국민 평가 사이트를 공개할 예정입니다.

또한 지난 4월 공개한 비전언어모델(VLM) '엑사원 4.5'에 이어, 다음 주에는 산업 특화 AI 파운데이션 모델도 추가 공개할 계획이라고 밝혔습니다.

이를 통해 범용 AI뿐 아니라 산업 현장에서 활용 가능한 AI 모델까지 확장해 나갈 계획임을 알 수 있습니다.

---

K-엑사원 2.0 핵심 특징 정리

구분	주요 내용
모델 규모	국내 최대 750B(7,500억) 매개변수
공개 방식	허깅페이스 공개, 아파치 2.0 라이선스
성능	24개 벤치마크 평균 70.1점
코딩 성능	주요 지표 평균 30% 향상
장문 이해	OpenAI-MRCR 94.4점, Ko-LongBench 89.6점
에이전틱 AI	Tau3-Bench Banking 14.2점
안전성	KGC-Safety, ROK-Fortress 평균 94.6점
지원 언어	총 10개 언어 지원

---

728x90

K-엑사원 2.0은 국내 최대 규모인 7,500억 개 매개변수를 기반으로 개발된 AI 파운데이션 모델로, 이전 모델 대비 규모와 성능 모두 크게 향상되었습니다.

특히 장문 이해, 에이전틱 AI, 코딩, 지시 이행, 안전성 등 다양한 평가에서 경쟁력 있는 결과를 공개했으며, 상업적 이용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 공개되어 활용 범위도 넓어졌습니다.

또한 지원 언어 확대와 향후 국민 평가 사이트 및 산업 특화 AI 모델 공개 계획을 통해 국내 AI 생태계 확대에도 의미 있는 행보를 이어가고 있습니다. 이번 공개는 국내 연구진이 초대형 AI 모델의 설계부터 데이터 학습, 분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 수행했다는 점에서도 중요한 의미를 갖습니다.

300x250

https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/k-exaone-20?fbclid=IwY2xjawTZJK5leHRuA2FlbQIxMABicmlkETE0aWJkcm8yOVVxVW5XMmZ1c3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHlh-iY-lifRyBAznRRCrK2F191xUsSXskodW8T4Zs15GjnScINLYxpmrbKrj_aem_PtNFENvt6B8xnKDE6WKOwA

K-EXAONE-2.0 - a LGAI-EXAONE Collection