개발자·기업에 API 개방...자체 평가서 업무 자동화·웹 탐색 성능 개선
독자 학습 기술 차기 모델에 반영...내년 1월 프런티어급 엑사원 완성 목표
LG AI연구원이 8주간 추가 학습으로 성능을 높인 'K-엑사원 2.5'를 무료로 공개했다. 개발자와 기업이 각자의 서비스에 연결해 써볼 수 있도록 API를 개방한 것이다. 연구원 자체 평가에서는 지난 8월 모델보다 종합 성능이 70% 이상 높아졌다.
LG AI연구원은 9일 서울 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에서 K-엑사원 2.5의 API 무료 개방을 발표했다. 개발자와 스타트업, 기업, 연구기관 등 누구나 자체 플랫폼에서 API 키를 발급받으면 서비스 개발과 연구에 활용할 수 있다.
이번 모델은 지난 8월 공개한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 모델에 추가 학습을 적용했다. 새로운 3차 모델을 개발하기에 앞서, 기존 모델의 학습 방법을 바꿔 성능 개선 효과를 확인한 기술 검증 모델이다.
업무 자동화부터 코드 수정까지...글로벌 모델과 성능 비교
연구원이 주요 평가 결과로 내세운 분야는 '에이전틱 AI'다. 질문에 답하는 데서 그치지 않고, AI가 계획을 세우고 도구를 사용해 실제 업무를 끝내는 능력이다.
공개 데이터셋을 활용한 자체 평가에서 K-엑사원 2.5는 업무 자동화 능력을 측정하는 '오토메이션 벤치'에서 74.6점을 기록했다. 비교 대상인 딥시크 'V4.1 Flash'는 74.9점, 'GLM 5.3(max)'는 71.6점이었다.
업무 환경의 문제 해결 능력을 평가하는 '클로 이밸' 점수는 77.3점이었다. 딥시크 75.8점보다 높고 GLM 77.6점보다 낮았다. 웹에서 필요한 정보를 찾는 '브라우즈컴프'에서는 78.0점으로, 딥시크 75.8점과 GLM 79.0점 사이에 들었다.
소프트웨어를 개발하고 수정하는 능력을 평가한 'SWE-Bench Pro'에서는 59.2점을 받았다. 딥시크 58.4점을 웃돌았지만 GLM 64.0점에는 미치지 못했다.
공개된 네 지표 가운데 세 개에서 딥시크를 앞섰고, GLM에는 한 개에서 앞섰다. 연구원은 이를 근거로 에이전틱 AI 영역에서 글로벌 프런티어급 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 확보했다고 설명했다.
'8주 만에 70% 이상 향상'은 별도의 비교다. 경쟁 모델과의 격차가 아니라, 총 24개 평가 지표를 종합해 지난 8월 공개한 자사 모델과 비교한 결과다.
김이른 LG AI연구원 엑사원랩장은 "이번 기술 검증 모델을 통해 빠르게 변하는 글로벌 벤치마크 환경에 대응할 핵심 학습 기술을 자체 확보했고, 프런티어급 성능을 구현할 기반을 마련했다"고 말했다.
무료 API로 실제 업무에 적용...내년 1월 차기 모델 목표
평가 지표에서 확인한 성능은 이제 실제 사용 환경에서 검증받는다. 연구원은 API를 무료로 열어 외부 개발자와 기업이 K-엑사원 2.5를 직접 서비스에 적용할 수 있도록 했다.
AI 서비스를 운영하는 데 필요한 추론 처리 효율도 높일 계획이다. 이를 위해 엔비디아의 '다이나모(Dynamo)' 기술 적용을 검토하고 있다. 엔비디아는 앞서 K-엑사원에 맞춘 다이나모 활용 가이드를 공개한 바 있다.
이번 모델에서 검증한 학습 기술은 독파모 3차 모델 개발에 반영한다. 데이터 품질을 높이는 작업부터 사후 학습, 강화 학습까지 개발 과정 전반에 활용한다는 계획이다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "현재 3차수 모델 개발에 역량을 모으고 있으며, 이번 API 공개로 더 많은 개발자와 기업이 달라진 성능을 직접 체감하길 기대한다"고 말했다. 차기 모델의 목표 시점에 대해서는 "내년 1월까지 프런티어급 성능의 엑사원 모델을 완성하는 데 집중하겠다"고 밝혔다.