LG AI 연구원이 엑사원 3.5를 공개했다.

LG AI연구원은 '엑사원 3.0'을 범용 목적 경량 모델만 공개한 것과는 달리 '엑사원 3.5'는 △온디바이스용 초경량 모델(2.4B, 24억 파라미터) △범용 목적의 경량 모델(7.8B, 78억 파라미터) △특화 분야에 활용할 수 있는 고성능 모델(32B, 320억 파라미터) 등 3종을 모두 오픈소스로 공개했다.

LG AI연구원은 AI가 엉뚱한 답변을 그럴듯하게 생성하는 환각을 최소화하고, 답변의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 실시간 웹 검색 결과나 업로드한 문서를 기반으로 답변을 생성하는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 고도화했다는 설명이다.

또한 AI가 사용자가 입력한 질문을 단계별로 분해해 논리적으로 추론한 결과를 생성하는 기술(MSR, Multi-step Reasoning)을 적용했다. 이에 ‘엑사원 3.5’는 입력하는 문장의 길이에 따라 다르지만 A4 용지 100페이지 분량의 장문도 한 번에 처리할 수 있다고 강조했다.

이번에 공개한 엑사원 3.5 기반 모델은 3가지 유형으로 구축되었다. 3개 모델 모두, 동일 사이즈의 글로벌 모델 대비 강력한 성능을 입증했다.

엑사원 3.5의 3가지 모델

먼저 온 디바이스용 초경량 모델인 2.4B 모델은 온 디바이스 환경이나 저사양 GPU에서도 학습과 추론이 가능한 경량화 모델로, 우수한 인프라 환경이 갖춰지지 않은 곳에서도 모델 구동이 가능하다.

다음으로 사용자의 목적에 맞춰 범용적 활용이 가능한 경량 모델인 7.8B 모델은 이전 버전의 오픈소스 모델과 크기는 동일하지만 성능은 더욱 향상되었다. 마지막으로 Frontier AI 급의 고성능 모델인 32B 모델은 성능을 최우선으로 고려하는 고객을 위한 강력한 모델이다.

LG AI연구원은 모델 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서(Technical Report)도 함께 공개하며 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술력에 대한 자신감을 보였다.

엑사원 3.5의 실제 사용성 성능 비교

LG AI연구원이 공개한 기술 보고서에 따르면 '엑사원 3.5'는 미국, 중국 등의 글로벌 오픈소스 AI 모델과의 성능 평가 비교에서 △실제 사용성 △장문 처리 능력 △코딩 △수학 등에서 세계 최고 수준이다. 또한 성능 평가에 활용한 지표 20개의 개별 점수와 영역별 평균 점수도 모두 공개했다.

엑사원 3.5의 가장 강력한 특징은 바로 Long Context에 대한 이해도와 처리 능력이 향상됐다는 점이다. 웹 검색 결과나 참조 문서 기반으로 답변을 생성하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 활용되면서, 모델의 Long Context 이해도가 중요해졌다. 이번에 공개한 엑사원 3.5 모든 모델들은 32K 토큰 Context를 처리할 수 있도록 모델링 되었고, 각각의 모델은 유사 사이즈의 글로벌 모델 대비 Long Context 처리 부분에서 가장 좋은 성능을 입증했다.

엑사원 3.5의 장문 처리 성능 비교

특히 일부 모델들의 경우 32K 토큰보다 더 긴 Context가 이해가 가능하다고 이야기하지만, 이는 모델 설계 시 확인한 이론적 수치에 불과한 경우가 많다. 반면 엑사원 3.5는 모델이 실제로 이해하고 처리할 수 있는 최대 토큰 길이인 Effective Context Length가 32K로, 최근의 AI 연구와 활용 흐름에 맞춰 가장 효과적으로 활용할 수 있는 모델이다. 특히 Bi-lingual 모델인 EXAONE은 영어뿐만 아니라 한국어에서도 Long Context Understanding 성능이 최고 수준임을 확인했다.

또한 3.5는 수학 능력, 프로그래밍 능력도 우수한 성능을 보인다. 총 9개의 단일 벤치마크를 사용했고, 특히 2.4B 모델은 평균 점수 1위를 기록하며 동일 사이즈의 글로벌 모델 대비 뛰어난 성능을 보였다. 7.8B 모델과 32B 모델 역시 평균 점수 상위권을 기록했다.

엑사원 3.5의 향상된 수학, 프로그래밍 능

오픈소스로 공개한 '엑사원 3.5'는 온디바이스부터 고성능까지 3가지 모델 모두 연구 목적으로 활용이 가능하며, 누구나 모델을 확인하고 검증할 수 있다.

LG AI연구원은 이번 오픈소스 공개가 개방형 AI 연구 생태계를 촉진하고 혁신의 속도 역시 높일 것으로 기대하고 있다. LG AI연구원 관계자는 "AI 기술이 국가별 주요 전략 자산이 되면서 자체 기술로 AI 모델을 개발하는 것은 국가 AI 경쟁력 제고에 기여한다는 데 의미가 있다"라고 말했다.

LG AI연구원이 임직원 대상으로 기업용 AI 에이전트 '챗엑사원(ChatEXAONE)' 정식 서비스를 시작하며 'AI의 일상화 시대'로의 진입을 본격화했다. 이와 관련 LG 임직원들은 전용 웹페이지에 접속해 가입하면 '챗엑사원'을 업무에 바로 활용할 수 있다.

'엑사원(EXAONE)'을 기반으로 만든 '챗엑사원'은 정보 암호화, 개인 정보 보호 기술을 적용해 임직원들이 사내 보안 환경 내에서 내부 데이터의 유출 걱정 없이 업무에 활용할 수 있는 기업용 AI 에이전트다.

LG AI연구원은 '챗엑사원'이 실시간 웹 정보 검색부터 문서 요약, 번역, 보고서 작성, 데이터 분석, 코딩까지 임직원들의 업무 생산성과 효율성을 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.

LG AI연구원은 '챗엑사원'에 '엑사원 3.5'를 적용하면서 성능을 고도화하고 '심층 분석(Deep)'과 '출처 선택(Dive)' 기능을 추가했다.

'심층 분석'은 여러 개의 질문이 섞여 있는 복합 질문을 했을 때 챗엑사원이 이를 단계별로 나눠 분석하고 추론한 뒤 종합적인 답변을 하는 기능으로 정확하고 깊이 있는 보고서 수준의 결과물을 원할 때 사용할 수 있다.

'출처 선택'은 △범용 △해외 사이트 △학술 자료 △유튜브 등 검색 범위를 선택해서 목적에 따라 정확한 출처에 기반한 답변을 확인할 수 있는 기능이다.

챗엑사원은 14개 직무, 133개 업무별 특화된 지시문을 추천하고 맞춤형 답변을 제공하며 임직원은 용도에 따라 관심 업무를 설정해 사용할 수 있다. LG AI연구원은 임직원들의 피드백을 받으며 직무와 업무 분류를 계속 늘려갈 계획이다.

챗엑사원은 현재 한국어 기준으로 단어 2만개(영어 단어 2만 3,000개)를 동시에 처리할 수 있는 3만 2,000 토큰(token)을 지원해 장문의 질문과 답변이 가능해졌고, 내년 상반기 중 12만 8,000 토큰으로 확장될 계획이다.

LG AI 연구의 싱크탱크인 LG AI연구원은 ‘엑사원 3.5’ 이후를 준비하고 있다. 스스로 행동을 하는 액션 AI 연구를 진행해온 LG AI연구원은 2025년 거대행동모델(LAM, Large Action Model)에 기반한 AI 에이전트(Agent) 개발을 목표로 하고 있다.

배경훈 LG AI연구원장은 "최근 생성형 인공지능 모델의 발전이 빨라져 업그레이드 속도전이 중요한 시기"라며 "산업 현장에 적용 가능한 초인공지능을 목표로 혁신의 속도를 높이고, 한국을 대표하는 프론티어 모델로 발전시켜 나갈 것"이라고 강조했다.

LG AI연구원은 △구글 클라우드(Google Cloud) △델 테크놀로지스(Dell Technologies) △미시간대(University of Michigan) △아마존웹서비스(AWS) △엔비디아(NVIDIA) △엘스비어(Elsevier) △유아이패스(UiPath) △인텔(Intel) △잭슨랩(Jackson Laboratory) △토론토대(University of Toronto) △파슨스(Parsons) △피츠버그대 메디컬 센터(UPMC, University of Pittsburgh Medical Centre) 등과 글로벌 파트너십을 맺으며 엑사원을 비롯한 AI 기술로 실질적 성과를 창출하기 위한 생태계 확장에 나설 계획이다.