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[IT뉴스]'독파모' 막차 탄 모티프, 벤치마크 1위…판도 뒤집나

온카뱅크관리자

2026-08-17 06:27:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> '추가합격' 5개월 만에 선보인 AI가 벤치마크 점수 1등 일각서는 벤치마크 한계론도 제기돼…2차 평가 발표 임박 
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 <img alt="임정환 모티프테크놀로지스 대표가 10일 오전 서울 영등포구 여의도 글래드호텔 블룸홀에서 열린 2026 뉴스1 테크포럼(NTF)에서 'AI시대, 인간의 역할'이라는 주제로 기조연설을 하고 있다. 2026.6.10 ⓒ 뉴스1 김진환 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/17/NEWS1/20260817062154519kgdt.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="VyPTbYPK1l" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/17/NEWS1/20260817062154519kgdt.jpg" width="658">
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 임정환 모티프테크놀로지스 대표가 10일 오전 서울 영등포구 여의도 글래드호텔 블룸홀에서 열린 2026 뉴스1 테크포럼(NTF)에서 'AI시대, 인간의 역할'이라는 주제로 기조연설을 하고 있다. 2026.6.10 ⓒ 뉴스1 김진환 기자
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 (서울=뉴스1) 이기범 기자 = 국가대표 인공지능(AI)을 선발하는 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 프로젝트에 추가 합류한 모티프테크놀로지스가 글로벌 성능 평가에서 가장 우수한 성적표를 받았다. 특히 1차 평가에서 가장 높은 점수를 받은 LG AI연구원이나 SK텔레콤 등 대기업의 AI 모델을 크게 앞선 벤치마크 점수를 받았다는 점에서 예상을 뒤엎은 결과다.
 지난 13일 글로벌 AI 모델 성능 종합 평가 플랫폼 'AAII'(Artificial Analysis Intelligence Index)는 독파모 4종의 점수를 공개했다. 모티프테크놀로지스의 '모티프3'는 47점으로 독파모 2차 단계 평가 모델 중 가장 높은 점수를 받았다. 현재 최상위 모델로 평가된 앤트로픽 '클로드 오퍼스5'(63점)와는 격차가 있지만 구글 '제미나이3.6 플래시'(52점)에 근접한 수준이다.
 업스테이지의 '솔라 오픈2'는 37점을 기록하며 독파모 중 2위에 올랐으며, 이어 SK텔레콤의 '에이닷엑스 케이투'(A.X K2)가 35점, LG AI연구원의 'K-엑사원 2.0'이 31점을 받았다.
 가장 늦게 프로젝트에 합류한 모티프가 경쟁사들과 10점 이상의 격차를 벌리며 벤치마크 점수상에서 가장 앞서는 이변을 일으켰다.
 이번 AAII 점수는 독파모 2차 평가 벤치마크 40점 중 25점을 차지하는 것으로 알려졌다. 나머지 15점은 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 자체 벤치마크가 반영된다. 2차 평가 배점은 벤치마크 평가 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다. 아울러 사용자 평가에는 국민 평가단 200명의 AI 모델 사용 평가가 반영된다.
 당초 모티프는 지난해 7월 독파모 사업 공모에 지원해 서면 평가를 거쳐 10개 팀 중 하나로 선정됐지만, 5개 팀으로 압축되는 정예팀에는 들지 못했다. 그러나 올해 1월 발표된 1차 단계 평가(단계별 1개 팀씩 탈락)에서 예정과 달리 5개 정예팀 중 네이버클라우드, NC AI 등 2개 팀이 탈락해 1개 팀 자리가 공석이 되면서 추가 공모를 거쳐 지난 2월 뒤늦게 독파모 정예팀에 합류했다.
 업계에서는 이미 고성능 그래픽처리장치(GPU) 지원을 많이 받은 1차 평가 통과 기업과 비교해 추가 합류 기업이 불리할 것으로 내다봤다. 이에 따라 모티프를 포함한 2개 컨소시엄만 지원하는 등 이른바 '독파모 패자 부활전'은 큰 호응을 얻지 못했다.
 모티프가 독파모 프로젝트에 합류해 약 5개월 만에 선보인 모티프3는 총 3140억(314B) 파라미터, 활성 132억(13.2B) 파라미터의 MoE(전문가 혼합) 구조 대규모 언어모델(LLM)이다. 314B 파라미터 규모의 작은 모델 크기로도 프런티어급 AI 성능을 입증했다는 점을 강조하고 있다. 1조 파라미터가 넘는 초대형 모델과의 경쟁 속에서, 실제 서비스 비용을 좌우하는 활성 연산량을 최소 수준으로 유지하면서 프론티어급 성능에 도달했다는 설명이다.
 반면 매개변수(파리미터) 7500억 개(750B) 규모의 국내 최대 모델 크기를 앞세운 LG AI연구원의 결과물이 가장 낮은 점수를 기록했다는 점에서 예상을 뒤엎는 결과라는 평가가 나온다. LG AI연구원은 지난 1차 평가에서 가장 우수한 성적을 거뒀다.
 이를 두고 일각에서는 '벤치맥싱' 논란이 제기되고 있다. 벤치맥싱은 벤치마크에서 높은 점수를 받기 위해 공개된 평가 방식이나 특정 문제 유형에 맞춰 모델을 최적화해 튜닝하는 행위를 말한다. 최근에는 이를 전문적으로 대행해주는 업체들도 나오고 있다. 벤치마크 점수가 실제 AI의 성능보다 과장됐을 수 있다는 얘기다.
 과기정통부 관계자는 "벤치마크 평가 한계론이 있지만 모델 성능을 객관적으로 볼 수 있는 지표 중 하나이고, 이를 보완하기 위해 전문가 평가, 사용자 평가 등을 병행하는 것"이라고 말했다.
 과기정통부는 조만간 평가 배점을 합산한 2차 단계 평가 결과를 발표할 계획이다. 이번 평가에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프 등 4개 기업 중 1곳이 탈락한다.
 Ktiger@news1.kr 
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