2025년 12월 30일, 한국 AI 역사에 획을 그을 날이 찾아왔습니다.
과학기술정보통신부와 NIA(한국지능정보사회진흥원)가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 국내 대표 기업 5곳의 자체 AI 모델이 동시에 공개되었습니다.
구글이나 오픈AI 같은 빅테크 기업에 의존하지 않고 우리만의 AI 기술 주권을 확보하겠다는 의지가 담긴 프로젝트입니다.
오늘은 갓 공개된 국산 AI 모델 5종의 핵심 스펙과 특징을 완벽하게 정리해 드립니다.
K-AI 5대장, 무엇이 다를까요?
이번에 공개된 모델들은 단순한 연구용이 아닙니다.
실제 산업 현장에 바로 투입할 수 있는 실전형 모델들이며, 대부분 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 가중치가 공개되거나 곧 API로 제공될 예정입니다. 특히 효율성을 극대화한 MoE(전문가 혼합) 아키텍처가 대세로 자리 잡은 점이 눈에 띕니다.
5개 모델 한눈에 비교하기
| 기업 | 모델명 | 파라미터 | 아키텍처 | 주요 특징 |
| 네이버클라우드 | HyperCLOVAX SEED Think | 32B | Dense (VLM) | 시각/텍스트 통합 추론, 에이전트 특화 |
| Upstage | Solar-Open-100B | 100B | Dense | 한국 문화/뉘앙스 완벽 이해, 실무 최적화 |
| SKT | A.X-K1 | 519B | MoE | 생각(Think) 모드 스위칭, 초대형 스케일 |
| NC AI | VAETKI | 112B | MoE | 산업용 AX 최적화, 도메인 특화 능력 |
| LG AI연구원 | K-EXAONE | 236B | MoE | 세계 1위급 오픈 웨이트 성능, 경제성 확보 |
모델별 상세 분석 & 다운로드 링크
네이버클라우드: 똑똑한 옴니모달의 정석
naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B · Hugging Face
Overview HyperCLOVA X SEED 32B Think is an updated vision-language thinking model that advances the SEED Think 14B line beyond simple scaling, pairing a unified vision-language Transformer backbone with a reasoning-centric training recipe. SEED 32B Think p
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- 모델명: HyperCLOVAX-SEED-Think-32B
- 특징: 32B의 상대적으로 가벼운 사이즈지만, 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상을 이해하는 VLM(Vision Language Model)입니다. 복잡한 추론 과정을 수행하는 'Think' 기능이 강화되어 있어, 단순히 말을 잘하는 것을 넘어 문제를 해결하는 에이전트(Agent) 역할에 최적화되어 있습니다.
Upstage: 가장 한국적인 AI
upstage/Solar-Open-100B · Hugging Face
Solar Open Solar Open is Upstage's flagship 102B-parameter large language model, trained entirely from scratch and released under the Solar-Apache License 2.0 (see LICENSE). As a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, it delivers enterprise-grade performan
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- 모델명: Solar-Open-100B
- 특징: 솔라(Solar) 시리즈로 글로벌에서 인정받은 업스테이지가 내놓은 100B급 대형 모델입니다. '가장 한국적인 AI'를 표방하며 한국어의 미묘한 뉘앙스와 문화적 맥락을 완벽하게 이해합니다. 기업들이 바로 가져다 쓸 수 있도록 라이선스 및 API 접근성을 높일 예정입니다.
SKT: 압도적인 스케일의 초대형 두뇌
skt/A.X-K1 · Hugging Face
A.X K1 Model Summary A.X K1 is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model designed for efficient high-capacity reasoning and instruction following. The model contains 519 billion total parameters, with 33 billion active parameters, enabling stro
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- 모델명: A.X-K1
- 특징: 무려 519B(5,190억 개) 파라미터를 가진 초대형 MoE 모델입니다. 흥미로운 점은 'Think Mode'와 'Non-Think Mode'를 선택할 수 있다는 것입니다. 깊은 추론이 필요할 때는 천천히, 빠른 응답이 필요할 때는 즉답하는 하이브리드 방식이 적용되었습니다.
NC AI: 게임을 넘어 산업 전반으로
NC-AI-consortium-VAETKI/VAETKI · Hugging Face
VAETKI 모델 소개 VAETKI는 NC-AI를 중심으로 총 13개 기관이 참여하는 NC-AI 컨소시엄에서 공동 개발한 대규모 언어 모델입니다. 대규모 협력 체계를 기반으로 구축된 VAETKI는 효율성과 확장성을 핵심
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- 모델명: VAETKI
- 특징: 엔씨소프트가 주도하는 컨소시엄의 모델로 112B 규모입니다. 단순히 언어 능력만 갖춘 것이 아니라, 복잡한 산업 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄습니다. 비용과 메모리 효율을 최적화하여 기업의 AX(AI 전환)를 돕는 도구로 포지셔닝했습니다.
LG AI연구원: 글로벌 톱티어 성능 입증
LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B · Hugging Face
Introduction We introduce K-EXAONE, a large-scale multilingual language model developed by LG AI Research. Built using a Mixture-of-Experts architecture, K-EXAONE features 236 billion total parameters, with 23 billion active during inference. Performance e
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- 모델명: K-EXAONE-236B
- 특징: LG의 '엑사원'은 이미 글로벌 벤치마크에서 최상위권 성능을 입증했습니다. 이번 236B 모델은 오픈 웨이트 모델 중 세계 최고 수준의 성능을 목표로 합니다. 자체 강화학습 알고리즘을 통해 메모리 사용량과 연산 비용을 30% 이상 절감한 고효율 고성능 모델입니다.
우리에게 주는 시사점
이번 공개가 중요한 이유는 '선택지'가 늘어났기 때문입니다.
API 비용 절감 측면에서 해외 모델(GPT-4 등)에 의존하던 기업들은 국산 모델 API를 통해 비용을 낮추고 한국어 성능을 높일 수 있습니다.
보안 강화 측면에서 금융권이나 공공기관처럼 데이터 유출이 민감한 곳은, 이번에 공개된 모델의 가중치를 다운로드 받아 자체 서버(On-Premise)에 구축할 수 있습니다.
파인튜닝(Fine-tuning) 기회도 주목할 만합니다.
각 산업 도메인(법률, 의료, 교육)에 맞춰 이 모델들을 재학습시키는 비즈니스가 2026년에 폭발적으로 성장할 것으로 예상됩니다.
이제 한국도 'AI 식민지'가 아닌 'AI 강국'으로서의 면모를 갖추게 되었습니다.
오늘 소개해 드린 5개 모델은 허깅페이스에서 바로 확인하실 수 있으니, 여러분의 프로젝트나 비즈니스에 딱 맞는 모델을 찾아보시기 바랍니다.
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