LG AI연구원이 9일 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 AI 모델 '엑사원(EXAONE) 4.5'를 공개했다.
엑사원 4.5는 LG AI연구원이 2021년 12월 국내 최초 멀티모달 AI 모델 '엑사원 1.0'을 개발하며 축적한 기술력을 바탕으로, 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다.
이번 모델은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 개발 중인 'K-엑사원'의 모달리티 확장을 위한 준비 단계로 계약서, 기술 도면, 재무제표, 스캔 문서 등 산업 현장에서 실제로 다루는 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력에 강점이 있다.
테스트 결과 STEM(과학·기술·공학·수학) 성능을 측정하는 5개 지표 평균 77.3점을 기록해 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 지표와, 이미지와 텍스트가 결합된 인포그래픽을 비롯해 전문 문헌 속 복합 정보를 읽어내는 문서 이해 및 추론 성능 평가 지표 5개를 포함한 13개 지표 평균 점수에서도 지피티(GPT)5-mini와 클로드 소넷(Claude Sonnet) 4.5, 큐웬(Qwen)3-VL을 상회했다.
특히 코딩 성능 대표 지표인 라이브코드벤치(LiveCodeBench) v6에서는 81.4점으로 구글의 최신 모델 젬마(Gemma) 4(80.0점)를 넘었으며, 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ChartQA Pro에서는 62.2점으로 동급 모델과의 비교에서 글로벌 경쟁력을 입증했다.
또 엑사원 4.5는 330억 개 파라미터 규모(33B)로 지난해 말 공개한 'K-엑사원'의 약 7분의1 크기지만, 텍스트 이해 및 추론 영역에서 동등한 수준의 성능을 달성했다. 이는 LG AI연구원이 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반의 고속 추론 기술을 적용한 결과다. 공식 지원 언어도 한국어와 영어 외에 스페인어, 독일어, 일본어, 베트남어까지 확장했다.
LG AI연구원 관계자는 "시각 능력 평가 지표에서 높은 평균 점수를 기록했다는 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘어, 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 의미"라고 설명했다.
한편 LG AI연구원은 2024년 8월 '엑사원 3.0'을 국내 최초로 오픈 웨이트 모델로 공개한 이후 AI 연구 생태계 확장에 기여하기 위한 행보를 이어가고 있다. 엑사원 4.5도 글로벌 오픈소스 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)에 연구·학술·교육 목적으로 사용할 수 있도록 공개했다. LG는 이달 초 엑사원 경량화 모델 개발을 주제로 청년 AI 전문가 육성 프로그램인 'LG 에이머스' 해커톤을 진행하며 엑사원을 청년들의 AI 역량 강화를 위한 교육 자원으로 활용하기도 했다.
올해 1월에는 동북아역사재단으로부터 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있으며, 고품질 데이터를 보유한 국내 다른 기관들과의 협업을 논의하고 있다. LG AI연구원은 올해 8월 프로젝트 2차수 종료 이후 3차수 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나설 계획이며, 궁극적으로 엑사원을 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다.
이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 "엑사원 4.5는 LG AI가 텍스트를 넘어 시각 정보까지 이해하는 멀티모달 시대로 진입했음을 보여주는 모델"이라며 "이번 모델을 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들어가겠다"고 밝혔다.
김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 "한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있지만, 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다른 문제"라며 "엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 기반으로 풍부한 표현력과 신뢰성을 동시에 확보한 AI로 진화해 나갈 것"이라고 말했다.
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