LG AI연구원이 정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트의 3차 모델 발표를 앞두고 기존 모델을 추가로 학습시킨 'K-엑사원 2.5'를 공개하고, 응용프로그램 인터페이스(API)를 무료로 개방했다.

내년 1월 프런티어급 모델 완성을 목표로 잡은 상황에서 개발자들의 실사용 피드백을 최대한 끌어모으려는 의도로 풀이된다.

LG AI연구원은 11월9일 서울 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에 참여해 성능을 개선한 ‘K-엑사원 2.5’의 API를 무료로 개방한다고 밝혔다.

K-엑사원 2.5는 LG AI연구원이 7월 말 공개한 독파모 2차 모델 'K-엑사원 2.0'에 추가 학습을 적용한 기술 검증 모델이다. 새 3차 모델을 개발하기 전에 기존 모델의 학습 방법론을 고도화해 성능이 얼마나 오르는지 확인할 수 있다.

LG AI연구원이 비교 잣대로 삼은 것은 중국의 프런티어급 오픈웨이트 모델인 딥시크 V4.1 플래시와 GLM 5.3(맥스)이다. 오픈 데이터셋을 기반으로 자체 측정한 에이전틱 AI 지표 네 가지로 K-엑사원 2.5를 평가했다. 

딥시크와 견주면 네 지표 가운데 셋에서 앞섰다. 업무 환경에서 AI 에이전트가 문제를 풀어내는 능력을 재는 '클로 이밸'에서 77.3점으로 딥시크(75.8점)를 넘었고, 웹을 뒤져 필요한 정보를 찾는 '브라우즈컴프'(78.0점 대 75.8점)와 소프트웨어 개발·수정 능력을 보는 ‘SWE-벤치 프로'(59.2점 대 58.4점)에서도 근소하게 앞섰다. 

반면 서비스형 소프트웨어(SaaS) 도구로 업무를 자동화하는 '오토메이션벤치'만 74.6점으로 딥시크(74.9점)에 0.3점 뒤졌다.

GLM 5.3과의 비교에서는 오토메이션벤치(GLM 71.6점)에서만 앞섰다. 클로 이밸과 브라우즈컴프는 각각 0.3점, 1.0점 차이로 사실상 같은 수준이었지만, SWE-벤치 프로는 GLM(64.0점)과 4.8점 차이가 났다. 

다만 직전 모델과 견주면 발전이 뚜렷하다. LG AI연구원이 API 플랫폼에 함께 올린 자료를 보면 K-엑사원 2.0은 같은 지표에서 오토메이션벤치 16.9점, 브라우즈컴프 50.9점, 클로 이밸 62.1점, SWE-벤치 프로 47.1점이었다.

김이른 LG AI연구원 엑사원랩장은 "내부 분석 결과 24개 평가 지표를 종합한 성능은 8월 공개 모델 대비 70% 이상 향상된 것을 확인했다"며 "이번 기술 검증 모델을 통해 빠르게 변하는 글로벌 벤치마크 환경에 대응할 핵심 학습 기술을 자체 확보했고, 프런티어급 성능을 구현할 기반을 마련했다"고 설명했다.

LG AI연구원은 K-엑사원 2.5로 검증한 데이터 품질 관리, 사후 학습, 강화 학습 등 독자 학습 기술을 독파모 3차 모델 개발에 반영할 계획을 세웠다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "현재 3차수 모델 개발에 역량을 모으고 있으며, 이번 API 공개로 더 많은 개발자와 기업이 달라진 성능을 직접 체감하길 기대한다"며 "내년 1월까지 프런티어급 성능의 엑사원 모델을 완성하는 데 집중하겠다"고 강조했다.