딥시크보다 한 수 위 코난테크놀로지, 추론모델 출시 임박
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[이데일리 김현아 기자]인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지대표 김영섬가 이달 말 자사의 최신 거대언어모델LLM ‘ENT-11’을 출시할 예정이라고 밝혔다.
이번 모델은 특히 추론모드가 통합된 혁신적인 기능을 탑재해 기존 모델들과 비교해 우수한 성능을 입증하고 있다.
‘ENT-11’ 모델, 딥시크 R1을 능가하는 성능
코난테크놀로지가 새롭게 선보이는 ‘ENT-11’ 모델은 기존의 일반 모드와 추론 모드를 하나의 엔진으로 통합했다.
이를 통해 일반적인 질의응답부터 복잡한 추론 작업까지 하나의 모델로 효과적으로 처리할 수 있다. 또한, 별도의 일반용 및 추론용 모델을 제공하는 다른 기업들의 제품들과 달리 ‘ENT-11’은 훨씬 낮은 GPU 자원으로 고성능 AI 서비스를 구현할 수 있다는 점에서 차별화된다.
이 모델은 한국어 최적화가 돋보인다. Qwen, LLaMA, Gemma, DeepSeek 등의 모델에 비해 ‘ENT-11’은 사전 학습 단계에서 더 많은 한국어 토큰을 포함해 한국어 기반 질의에 대한 처리 정확도와 응답 속도에서 우위를 점하고 있다.
MT-Bench 벤치마크 평가 결과, 성능 우위 입증
‘ENT-11’ 모델은 출시 전 자체 벤치마크 테스트에서도 뛰어난 성능을 보였다.
이 모델은 32B 매개변수를 가지고 있으며, 대형 모델인 딥시크 R1671B보다 매개변수 크기가 20배 작다. 그럼에도 불구하고, ‘ENT-11’은 멀티턴 대화 및 복잡한 추론 작업을 포함한 여러 분야에서 딥시크 R1과 대등한 성과를 보였다.
코딩 성능에서는 ‘ENT-11’이 4.75% 높은 성능을 기록하며 큰 차이를 보였다.
코난테크놀로지는 ‘ENT-11’의 성능을 평가하기 위해 자체적으로 ‘Konan MT-Bench’를 구축했다. 이 벤치마크는 직접 번역, 검수, 교정을 통해 평가의 정확성을 높였으며, 그 결과 ‘ENT-11’은 동일 크기의 딥시크 R1 대비 평균 5.38% 더 높은 성능을 기록했다.
특히 복잡한 추론과 수학 성능에서 큰 우위를 보였다.
확장된 컨텍스트 처리 능력
‘ENT-11’은 기존 모델인 ‘ENT-10’보다 한층 향상된 컨텍스트 처리 능력을 자랑한다.
‘ENT-10’은 최대 16K 컨텍스트까지 지원했으나, ‘ENT-11’은 최대 128K 토큰까지 확장되어 더 긴 대화와 복잡한 정보를 처리할 수 있다. 이는 A4 용지 기준 128장 분량, 영어 토큰으로는 320장 분량에 해당하는 방대한 텍스트 데이터를 처리할 수 있다는 것을 의미한다.
김영섬 코난테크놀로지 대표이사는 “LLM 모델의 평가 기준이 다양해지고 있는 가운데, 특정 평가 지표에만 맞춰 성능을 높인 모델보다 전반적인 성능과 효율성을 고려한 모델이 중요하다”고 강조했다.
그는 “딥시크 R1보다 20배 작은 모델이지만, 더 나은 추론 성능을 입증한 만큼 향후 코난테크놀로지의 LLM 기술이 생성형 AI의 성능 기준이 될 수 있도록 지속적으로 노력할 것”이라고 덧붙였다.
‘ENT-11’ 모델은 이달 말 공식 출시될 예정이다. 멀티턴 대화 및 고도화된 AI 에이전트 환경에서 우수한 성능과 효율성을 확인해줄지 주목된다.
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이번 모델은 특히 추론모드가 통합된 혁신적인 기능을 탑재해 기존 모델들과 비교해 우수한 성능을 입증하고 있다.
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코난테크놀로지가 새롭게 선보이는 ‘ENT-11’ 모델은 기존의 일반 모드와 추론 모드를 하나의 엔진으로 통합했다.
이를 통해 일반적인 질의응답부터 복잡한 추론 작업까지 하나의 모델로 효과적으로 처리할 수 있다. 또한, 별도의 일반용 및 추론용 모델을 제공하는 다른 기업들의 제품들과 달리 ‘ENT-11’은 훨씬 낮은 GPU 자원으로 고성능 AI 서비스를 구현할 수 있다는 점에서 차별화된다.
이 모델은 한국어 최적화가 돋보인다. Qwen, LLaMA, Gemma, DeepSeek 등의 모델에 비해 ‘ENT-11’은 사전 학습 단계에서 더 많은 한국어 토큰을 포함해 한국어 기반 질의에 대한 처리 정확도와 응답 속도에서 우위를 점하고 있다.
MT-Bench 벤치마크 평가 결과, 성능 우위 입증
‘ENT-11’ 모델은 출시 전 자체 벤치마크 테스트에서도 뛰어난 성능을 보였다.
이 모델은 32B 매개변수를 가지고 있으며, 대형 모델인 딥시크 R1671B보다 매개변수 크기가 20배 작다. 그럼에도 불구하고, ‘ENT-11’은 멀티턴 대화 및 복잡한 추론 작업을 포함한 여러 분야에서 딥시크 R1과 대등한 성과를 보였다.
코딩 성능에서는 ‘ENT-11’이 4.75% 높은 성능을 기록하며 큰 차이를 보였다.
코난테크놀로지는 ‘ENT-11’의 성능을 평가하기 위해 자체적으로 ‘Konan MT-Bench’를 구축했다. 이 벤치마크는 직접 번역, 검수, 교정을 통해 평가의 정확성을 높였으며, 그 결과 ‘ENT-11’은 동일 크기의 딥시크 R1 대비 평균 5.38% 더 높은 성능을 기록했다.
특히 복잡한 추론과 수학 성능에서 큰 우위를 보였다.
확장된 컨텍스트 처리 능력
‘ENT-11’은 기존 모델인 ‘ENT-10’보다 한층 향상된 컨텍스트 처리 능력을 자랑한다.
‘ENT-10’은 최대 16K 컨텍스트까지 지원했으나, ‘ENT-11’은 최대 128K 토큰까지 확장되어 더 긴 대화와 복잡한 정보를 처리할 수 있다. 이는 A4 용지 기준 128장 분량, 영어 토큰으로는 320장 분량에 해당하는 방대한 텍스트 데이터를 처리할 수 있다는 것을 의미한다.
김영섬 코난테크놀로지 대표이사는 “LLM 모델의 평가 기준이 다양해지고 있는 가운데, 특정 평가 지표에만 맞춰 성능을 높인 모델보다 전반적인 성능과 효율성을 고려한 모델이 중요하다”고 강조했다.
그는 “딥시크 R1보다 20배 작은 모델이지만, 더 나은 추론 성능을 입증한 만큼 향후 코난테크놀로지의 LLM 기술이 생성형 AI의 성능 기준이 될 수 있도록 지속적으로 노력할 것”이라고 덧붙였다.
‘ENT-11’ 모델은 이달 말 공식 출시될 예정이다. 멀티턴 대화 및 고도화된 AI 에이전트 환경에서 우수한 성능과 효율성을 확인해줄지 주목된다.
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