한국어에 강한 멀티모달 AI, ‘하이퍼클로바X 씽크’가 주목받는 이유
네이버가 또 한 번 눈에 띄는 기술을 공개했습니다. ‘하이퍼클로바X 씽크’라는 이름의 이 추론 모델은 기존 AI와는 차별화된 강점을 가지고 등장했는데요. 특히 한국어 처리 성능과 시각 정보를 기반으로 한 추론 능력이 결합된 ‘멀티모달 AI’로 주목받고 있습니다.
이번 블로그에서는 하이퍼클로바X 씽크가 무엇인지, 어떤 성능과 특징을 가졌는지, 실제 활용 가능성은 어떤지를 꼼꼼히 살펴보겠습니다. 한국어 중심의 AI 기술에 관심 있는 분이라면 꼭 읽어보셔야 할 내용입니다.
하이퍼클로바X 씽크란 무엇인가?
하이퍼클로바X 씽크는 네이버가 자체 개발한 멀티모달 추론 AI 모델입니다. 기존의 ‘하이퍼클로바X’가 대형 언어모델로서 한국어 기반 대화 능력과 자연어 처리에서 강점을 보였다면, 이번 ‘씽크’ 버전은 여기에 추론(inference) 능력을 강화한 형태입니다.
네이버는 단순한 언어 생성이 아닌, 맥락 이해, 지시 수행, 시각 정보 해석까지 가능한 고도화된 AI를 목표로 삼고 있습니다. 다시 말해, 단순히 말을 잘하는 AI가 아니라 **‘이해하고 판단하는 AI’**로 진화한 셈입니다.
한국어 성능, 국내외 모델을 앞서다
하이퍼클로바X 씽크가 특히 주목받는 이유 중 하나는 한국어 성능 평가에서 뛰어난 결과를 냈기 때문입니다.
서울대 언어학과가 개발한 평가 시스템 ‘KoBALT-700’을 활용해 한국어 추론 능력을 테스트한 결과, 씽크는 동급 규모의 국내 모델은 물론, 글로벌 오픈소스 모델보다도 높은 성능을 보였습니다. 이 테스트는 단순한 단어 맞추기가 아니라, 대화 맥락 파악과 문장 구조 이해를 필요로 하는 전문가 수준의 문항들로 구성되어 있습니다.
또한, ‘HAERAE-벤치’라는 또 다른 한국어 이해도 평가에서도 알리바바의 큐원 시리즈와 GPT 계열 모델을 상회하는 점수를 기록했습니다. 이는 단순히 수치상의 성능이 아닌, 실제 서비스에서의 적용 가능성을 뒷받침하는 결과로 평가받고 있습니다.
멀티모달 추론: 시각 정보도 이해하는 AI
텍스트만 이해하는 AI는 이제 기본입니다. 하이퍼클로바X 씽크는 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 멀티모달 추론 기능을 갖추고 있습니다.
예를 들어, 대학수학능력시험의 생명과학 문제처럼 그래프나 그림으로 출제된 문제의 시각 정보를 분석하고, 여기에 해당 분야의 지식을 결합해 적절한 선택지를 추론해내는 수준까지 가능해졌습니다.
실제 벤치마크에서 **한국어로 된 STEM 문제(과학, 기술, 공학, 수학)**를 이미지로 입력했을 때, 평균 46.4%의 정답률을 기록했습니다. 이는 추론형 모델인 오픈AI의 o1 모델에는 약간 못 미치지만, GPT-4.1, GPT-4o 등 비추론형 모델보다는 오히려 높은 수치입니다. 특히, 해당 테스트는 한국어 기반의 KCSAT STEM 데이터셋을 사용해 이뤄졌기 때문에 더욱 의미가 깊습니다.
글로벌 기술과의 비교에서 입증된 경쟁력
성능 비교에서 가장 흥미로운 점은, 씽크가 글로벌 모델과의 대결에서도 한국어 영역에서 경쟁력을 보였다는 것입니다.
- GPT-4.1: 40.3%
- GPT-4o: 32.0%
- 하이퍼클로바X 씽크: 46.4%
- 오픈AI o1: 50.9%
이 수치는 씽크가 단순히 국산 기술로 만족할 수준이 아닌, 실제 글로벌 시장에서도 활용 가능한 수준의 AI임을 보여줍니다. 특히 언어 처리 중심의 기존 LLM(대형언어모델)이 아닌, 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로서 의미 있는 성과를 냈다는 점은 기술적 진보를 증명합니다.
경량화·오픈소스 공개 계획: 실사용 확산 기대
네이버는 하이퍼클로바X 씽크를 경량화(pruned) 및 증류(distilled) 버전으로 오픈소스화할 예정입니다. 이는 단순한 기술 자랑이 아닌, 실제 스타트업이나 학계가 제한된 자원으로도 AI 기술을 활용할 수 있게 한다는 의미를 가집니다.
즉, 기술을 닫아두는 것이 아니라 생태계를 함께 키우는 방향으로 전략을 세운 것입니다. 앞으로 더 많은 연구와 비즈니스 환경에서 하이퍼클로바X 씽크가 사용될 수 있는 기반이 마련된 셈입니다.
“이해하고 추론하는 국산 AI의 가능성”
하이퍼클로바X 씽크는 단순한 대형 언어모델의 진화를 넘어, 언어와 시각 정보를 함께 다루며 추론할 수 있는 ‘생각하는 AI’로의 도약을 보여줍니다. 특히 한국어 기반의 평가에서 입증된 높은 성능은, 그동안 영어 중심 AI에 아쉬움을 느꼈던 사용자들에게 강력한 대안이 될 수 있습니다.
국내 AI 생태계에 있어 씽크의 등장은 하나의 분기점이 될 수 있습니다. 더 작고 효율적인 모델을 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스화하면서도, 기술력은 글로벌 수준과 어깨를 나란히 하는 이 모델은 앞으로 더 주목받을 가능성이 큽니다.
앞으로 하이퍼클로바X 씽크가 실제 어떤 서비스와 접목되며 발전해나갈지, 그 행보를 지켜볼 필요가 있습니다.
https://arxiv.org/pdf/2506.22403
