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K-엑사원 2.5는 지난 8월 공개한 독자 AI 파운데이션 2차 모델에 추가 학습을 적용한 기술 검증 모델이다. LG AI연구원은 새로운 모델 개발에 앞서 자체 학습 방법론을 고도화해 성능 개선 가능성을 확인했다. 특히 AI가 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 분야에서 경쟁력을 입증했다는 설명이다.
LG AI연구원이 공개한 자체 평가 결과에 따르면 K-엑사원 2.5는 업무 자동화 능력을 평가하는 ‘오토메이션 벤치’에서 74.6점을 기록했다. 중국 딥시크 V4.1 Flash(74.9점)와 비슷하고 GLM 5.3(71.6점)을 웃도는 수준이다. 업무 환경에서 AI 에이전트의 문제 해결 능력을 평가하는 ‘클로 이밸(ClawEval)’ 77.3점을 기록해 딥시크 (75.8점)보다 높고 GLM (77.6점)보다 낮았다. 웹 탐색 능력을 평가하는 ‘브라우즈컴프’에서는 78.0점으로 딥시크(75.8점)를 앞섰다. 소프트웨어 개발·수정 능력을 측정하는 ‘SWE-벤치 프로’에서도 59.2점으로 딥시크(58.4점)를 넘어섰다. GLM 5.3보다는 낮았다.
김이른 LG AI연구원 엑사원랩장은 “내부 분석 결과 24개 평가 지표를 종합한 성능이 8월 공개 모델 대비 70% 이상 향상됐다”며 “프런티어급 성능을 구현할 기반을 마련했다”고 설명했다.
LG AI연구원은 이번에 검증한 데이터 설계와 강화학습 기술 등을 차기 3차 모델에 반영할 계획이다. 데이터 품질, 사후 학습, 강화 학습 등 데이터 설계부터 학습까지 ‘K-엑사원 2.5’로 검증한 독자 학습 기술을 독파모 3차수 모델 개발 과정에 반영하고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 파운데이션 모델 완성에 집중할 계획이다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “아번 API 공개로 더 많은 개발자와 기업이 달라진 성능을 직접 체감하길 기대한다”며 “내년 1월까지 프런티어급 성능의 엑사원 모델을 완성하는 데 집중하겠다”고 강조했다.
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