LG, 750B 모델을 통째로 풀었다 — K-엑사원 2.0 오픈소스
LG open-sources K-EXAONE 2.0, a 750B-parameter MoE model, under Apache 2.0
LG AI연구원이 750B 파라미터 K-엑사원 2.0을 아파치 2.0으로 전면 공개했다
3줄 요약
- LG AI연구원이 K-엑사원 2.0을 아파치 2.0 라이선스로 공개 — 상업 이용까지 허용된다
- 750B 전체 파라미터 중 37B만 활성화되는 MoE 구조, 26만 토큰 컨텍스트를 지원한다
- 한국 기업이 프런티어급 오픈 모델 경쟁에 이름을 올린 첫 사례급 공개다
핵심 질문
- K-엑사원 2.0이 뭐가 대단한 거야
- 규모와 개방 수준의 조합이다. 750B 파라미터 MoE 모델을 아파치 2.0 — 상업 이용·수정·재배포가 모두 허용되는 라이선스 — 로 풀었다. 이 규모의 전면 개방은 글로벌에서도 딥시크 등 소수뿐이고, 한국 기업으로는 처음이다.
- MoE가 뭔데 750B인데 37B만 쓴다는 거야
- 전문가 혼합(Mixture of Experts) 구조다. 모델 전체는 750B지만 질문마다 관련 '전문가' 블록 37B만 깨워 계산한다. 큰 지식 창고를 갖되 계산비는 중형 모델 수준으로 내는 설계로, 최근 프런티어 모델의 표준 구조가 됐다. 상세는 오늘 기준 문서에서 다룬다.
- 성능은 어느 정도야
- 공개된 자체 벤치마크로는 MMLU-Pro 83.5, AIME 2026 92.3, SWE-Bench Verified 68.2로 글로벌 상위권 오픈 모델과 견주는 수치다. 다만 자체 발표 수치라 독립 검증은 이제 시작이다 — 우리의 판별 원칙대로 '주장'과 '검증'을 구분해 두자.
오픈 모델 경쟁의 지도에 한국 좌표가 찍혔다. LG AI연구원이 K-엑사원(K-EXAONE) 2.0을 아파치 2.0 라이선스로 전면 공개했다 — 750B 파라미터 MoE 모델을 누구든 받아서 상업 서비스에 써도 되는 수준의 개방이다.
1. 무엇이 공개됐나
숫자부터. 전체 파라미터 750B(7,500억), 추론 시 활성 파라미터 37B, 컨텍스트 창 262,144토큰(책 수백 페이지 분량), 지원 언어 10개. 라이선스는 아파치 2.0 — 연구용 제한판이 아니라 수정·재배포·상업 이용이 전부 열린 조건이다.
자체 벤치마크는 MMLU-Pro 83.5, AIME 2026 92.3, SWE-Bench Verified 68.2. 액면 그대로면 글로벌 상위 오픈 모델과 한 테이블에 앉는 수치지만, 자체 발표라는 꼬리표는 남는다 — 독립 검증이 붙기 전까지는 '주장' 칸이다.
2. 왜 중요한가 — 오픈 모델 지형에서의 위치
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 규모 | 750B MoE (활성 37B) — 공개 모델 최상위권 |
| 라이선스 | 아파치 2.0 — 상업 이용 전면 허용 |
| 컨텍스트 | 262,144 토큰 |
| 언어 | 10개 (한국어 포함) |
| 벤치마크 | MMLU-Pro 83.5 · AIME 92.3 · SWE-Bench 68.2 (자체) |
| 의미 | 한국 기업의 프런티어급 전면 개방 첫 사례급 |
맥락을 붙이면 — 오픈 진영은 그간 딥시크 등 중국계가 속도를 냈고(지난주 V4 플래시), 미국 빅테크는 폐쇄 모델 중심이었다. 그 사이에 한국 대기업이 최상위 규모의 전면 개방으로 진입한 것이다. 국내 기업·공공이 해외 API 없이 쓸 수 있는 자국산 선택지가 생겼다는 실용적 의미도 작지 않다.
3. 남은 것
관건은 검증과 생태계다. 독립 벤치마크가 자체 수치를 추인하는지, 그리고 실제 서비스 도입(클라우드 제공·기업 채택)이 따라붙는지. 오픈소스 모델의 라이선스·구조 용어가 낯설다면 오늘 함께 발행한 기준 문서 「오픈소스 모델이란」에서 정리했다 — MoE 구조 설명도 그쪽에 있다. 이번 공개가 속도전·안전 논쟁(오늘 샌드박스 기사)과 어떻게 얽히는지도 지켜볼 대목이다.