우먼타임스 = 송현섭 기자
LG AI연구원은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE) 4.5’를 9일 전격 공개했다.
LG AI연구원 ‘엑사원 4.5’와 글로벌 동급 모델들과 STEM 벤치마크 성능 비교 (사진=LG AI연구원)
‘엑사원 4.5’는 지난 2021년 12월 국내 최초 멀티모달 AI 모델 ‘엑사원 1.0’을 개발 이래 자체 개발한 비전 인코더 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어모델(VLM)이다.
이번 모델은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 개발 중인 ‘K-엑사원’의 본격적인 모달리티 확장을 위한 준비 단계라는 것이 회사 관계자의 전언이다.
더나가 LG AI연구원은 오는 8월 프로젝트 2차수 종료 이후 3차수 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나설 계획이다. 궁극적으로 엑사원을 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 발전시키는 것을 목표로 잡고 있는 것이다.
실제로 ‘엑사원 4.5’는 계약서, 기술 도면, 재무제표, 스캔 문서 등 산업 현장의 복합 문서를 정확히 읽고 추론하는 능력을 갖췄다는 평가를 받는다. 이번 공개된 벤치마크 점수 결과에서 ‘엑사원 4.5’는 STEM(과학·기술·공학·수학) 성능을 측정하는 5개 지표 평균 77.3점을 받았다.
미국 오픈AI 지피티(GPT)5-mini(73.5점), 앤트로픽 클로드 소넷(Claude Sonnet) 4.5(74.6점), 중국 알리바바 큐웬(Qwen)3 235B(77.0점)를 모두 앞섰다. 일반 시각 이해를 측정하는 3개 지표, 이미지와 텍스트가 결합된 인포그래픽을 비롯해 전문 문헌 속 복합 정보를 읽어내는 문서 이해 및 추론 성능 평가 지표 5개를 포함한 13개 지표 평균 점수도 지피티(GPT)5-mini와 클로드 소넷(Claude Sonnet) 4.5, 큐웬(Qwen)3-VL을 웃도는 성능을 보였다.
특히 코딩 성능 대표 지표인 라이브코드벤치(LiveCodeBench) v6는 81.4점으로 구글의 최신 모델 젬마(Gemma) 4(80.0점)를 넘어섰다. 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ChartQA Pro의 경우 62.2점으로 동급 모델과 비교해 탁월한 글로벌 경쟁력을 입증했다.
LG AI연구원 관계자는 “시각 능력 평가 지표에서 높은 평균 점수를 기록한 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘은 것”이라며 “맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 의미”라고 설명했다.
아울러 ‘엑사원 4.5’는 효율성 측면에서 330억개 파라미터 규모(33B)로 작년말 공개한 ‘K-엑사원’의 7분의 1이지만 텍스트 이해, 추론 영역에서 같은 수준의 성능을 달성했다. 이는 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술 적용에 따른 성과다.
LG AI연구원은 한국어와 영어 외에도 스페인어, 독일어, 일본어, 베트남어까지 공식 지원 언어를 확장했으며 지난 2024년 8월 ‘엑사원 3.0’을 국내 최초로 오픈 웨이트 모델로 공개한 뒤 AI 연구 생태계 확장에 나서고 있다.
실제로 LG AI연구원은 이날 ‘엑사원 4.5’를 글로벌 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)에 연구·학술·교육 목적으로 사용토록 공개했다. 앞서 이달초에는 청년 AI 전문가 육성 프로그램 ‘LG 에이머스(Aimers)’ 해커톤을 진행하며 엑사원을 교육 자원으로 활용키도 했다.
이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “엑사원 4.5는 LG AI가 텍스트를 넘어 시각 정보까지 이해하는 멀티모달 시대로 진입했음을 보여준다”며 “음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들겠다”고 밝혔다.
이밖에도 LG AI연구원은 엑사원을 한국 역사와 문화, 사회적 맥락까지 깊이 이해하는 AI로 발전시키기 위해 노력하고 있다. 지난 1월 동북아역사재단에서 데이터를 제공받아 학습을 진행 중이며 고품질 데이터를 보유한 국내 다른 기관들과의 협업도 논의하고 있다.
김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 “한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있으나 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다르다”며 “엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 토대로 풍부한 표현력, 신뢰성의 AI로 진화해 나갈 것”이라고 강조했다.
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