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[Tech 스토리] '수학 천재'에 코딩도 잘하는 LG '엑사원 딥'

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수학·과학·코딩까지 섭렵…에이전트 AI의 새 기준 제시
작은 모델로도 AIME·GPQA 1위…'작지만 똑똑한' AI
추론 기반의 문제 해결 능력, 인간 연구 파트너 머지 않아

기업들의 신기술 개발은 지속 가능한 경영의 핵심입니다. 이 순간에도 수많은 기업은 신기술 개발에 여념이 없습니다. 기술의 진화는 결국 인간 삶을 바꿀 혁신적인 제품 탄생을 의미합니다. 기술을 알면 우리 일상의 미래를 예측해볼 수 있습니다. 각종 미디어에 등장하지만 독자들에게 아직은 낯선 기술 용어들. 그래서 뉴스핌에서는 'Tech 스토리'라는 고정 꼭지를 만들었습니다. 산업부 기자들이 매주 일요일마다 기업들의 '힙(hip)한' 기술 이야기를 술술 풀어 독자들에게 전달합니다.

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 사람이 시키지 않아도 스스로 생각하고, 가설을 세우고, 문제를 해결하는 똑똑한 인공지능(AI)이 등장하고 있습니다. 이런 AI를 '에이전트 AI(Agentic AI)'라고 부릅니다. 앞으로는 이런 AI가 점점 더 많아질 예정입니다. 하지만 이 AI가 정말 똑똑해지려면 '추론' 능력이 아주 중요합니다.

추론이란 주어진 정보를 바탕으로 새로운 사실을 알아내는 능력입니다. 예를 들어 "하늘이 흐리면 비가 올 수 있다"는 식으로 생각하는 것이죠. 그런데 이 능력을 높이기란 쉽지 않아서 세계에서도 아주 소수의 AI 회사만이 직접 이런 모델을 만들고 있습니다.

LG AI연구원은 최근 '엑사원 딥(EXAONE Deep)'이라는 아주 똑똑한 AI 모델을 공개했습니다. 이 모델은 수학 문제를 잘 풀고, 과학을 이해하고, 컴퓨터 코딩까지 잘하는 AI입니다. 엑사원 딥은 이렇게 '생각하는 힘'을 키우는 데 초점을 맞춰 개발됐습니다.

엑사원 딥과 타 AI의 수학 부문 성능 비교 [사진=LG AI연구원]

엑사원 딥은 수학 문제를 푸는 능력이 아주 뛰어납니다. 우리나라 고등학생이 보는 2025학년도 수능 수학 시험에서 최고 점수를 받았고, 미국의 어려운 수학 시험인 AIME 2024에서도 훌륭한 성적을 거뒀습니다.

특히 엑사원 딥 32B 모델은 AIME 시험에서 무려 90.0점을 받아서, 사람보다도 더 똑똑한 수학 실력을 보여줬습니다. 이 모델은 다른 AI보다 훨씬 작은 크기임에도 불구하고, 아주 복잡한 수학 문제도 척척 풀어냅니다.

작은 모델인 7.8B와 2.4B도 놀라운 성과를 냈습니다. 이 모델들은 스마트폰 같은 작은 기기에서도 돌아갈 수 있는 모델인데, MATH-500, AIME 2025 같은 시험에서 각각 1위를 차지했습니다.

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엑사원 딥은 수학뿐 아니라 과학과 컴퓨터 프로그래밍에서도 뛰어난 실력을 보입니다. 박사급 수준의 과학 시험인 GPQA 다이아몬드 테스트에서 66.1점을 받았고, 실시간으로 코딩 실력을 평가하는 라이브코드벤치(LiveCodeBench) 테스트에서는 59.5점을 기록했습니다. 이 정도면 사람과 함께 연구하거나 프로그래밍하는 일도 가능할 만큼 실력이 좋다는 뜻입니다.

엑사원 딥의 2025년 수능 수학 영역 평가 결과 [사진=LG AI연구원]

작은 모델인 7.8B와 2.4B도 GPQA와 라이브코드벤치에서 1위를 차지하며, 작은 몸집에도 뛰어난 능력을 보여줬습니다. 작년에는 엑사원 3.5 모델이 세계 최대 AI 모델 평가 사이트인 '허깅페이스(Hugging Face)'의 엣지 부문 1위를 차지한 데 이어, 엑사원 딥까지 좋은 성과를 냈습니다.

엑사원 딥은 수학, 과학, 코딩뿐 아니라 일반적인 문제도 잘 푸는 AI입니다. MMLU(멀티태스크 언어이해) 테스트에서 83.0점을 받아, 우리나라가 만든 AI 모델 중 최고 성능을 기록했습니다.

이 테스트는 여러 분야의 상식을 묻는 문제로 구성돼 있어서, AI의 전반적인 실력을 평가하는 데 사용됩니다. 엑사원 딥은 이 테스트에서도 뛰어난 추론 능력을 보이며, 다방면으로 똑똑한 AI임을 증명했습니다.

LG AI연구원이 만든 엑사원 딥은 단순히 문제를 푸는 것을 넘어, 스스로 생각하고 판단하는 새로운 시대의 AI입니다. 앞으로도 우리 생활을 더 편리하고 똑똑하게 만드는 데 기여하기를 기대해 봅니다.

엑사원 딥과 타 AI의 코딩 부문 성능 비교 [사진=LG AI연구원]

syu@newspim.com

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