K-엑사원 2 /사진:LG AI연구원 [대한경제=심화영 기자]LG AI연구원이 국내 최대 규모인 750B(7500억개) 파라미터를 가진 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘K‑엑사원(K‑EXAONE) 2.0’을 공개하며 소버린 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 236B(2360억개) 규모였던 1차수 모델보다 체급을 3배 이상 키우고, 상업적 이용이 가능한 Apache 2.0 라이선스를 적용해 기업·스타트업·개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 텍스트 중심의 초거대 파운데이션 모델인 K-엑사원 2.0과 함께 텍스트·이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 모델 ‘엑사원 4.5’까지 병행하며, 범용 언어 모델부터 산업 현장에 특화된 비전·언어 모델까지 AI 포트폴리오를 확대하는 모습이다. LG AI연구원은 과학기술정보통신부 주관 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트’ 2차수 모델인 K-엑사원 2.0을 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 31일 공개했다. K-엑사원 2.0은 총 750B(7500억개) 파라미터 규모로, 1차수 모델의 236B보다 3배 이상 커졌다. 다만 실제 추론 과정에서 활성화되는 파라미터는 37B(370억 ) 수준으로, 대규모 모델의 성능과 추론 효율을 함께 고려한 구조다. LG AI연구원 자체 평가에 따르면 K-엑사원 2.0은 독파모 성능 평가 반영 항목을 포함한 9개 영역 24개 벤치마크에서 평균 70.1。을 기록했다. 전작의 63.3.보다 약 10.7% 높아진 수치다. 특히 코딩과 에이전틱 코딩 영역 주요 지표 3개의 평균 성능은 전작보다 30% 향상됐다 모바일 바다이야기 기계 . 장문 문맥 이해에서도 경쟁력을 확보했다. K-엑사원 2.0은 글로벌 장문 이해 평가인 OpenAI-MRCR에서 94.4., 한국어 장문 이해 평가인 Ko-LongBench에서 89.6.을 기록했다. 주요 장문 이해 지표인 OpenAI-MRCR, AA-LCR, Ko-LongBench의 평균 .수에서도 글로벌 경쟁 모델과 비교해 높은 수준을 보였다는 게 LG AI연구원의 설명이다. 에이전틱 툴 사용 능력을 평가하는 Tau3-Bench Banking에서는 14.2。을 기록해 GLM-5.1(11.5。), Qwen 3.5(13.4.)보다 높은 .수를 받았다. 지시 이행 능력을 평가하는 IFEval과 IFBench에서도 GLM-5.1, DeepSeek V4 Pro Max, Qwen 3.5 등과 경쟁할 수 있는 성능을 확보했다고 LG AI연구원은 설명했다. 10개 언어 지원…Apache 2.0으로 상업 활용 개방 K-엑사원 2.0은 지원 언어도 기존 6개에서 10개로 확대했다. 한국어·영어·스페인어·독일어·일본어·베트남어에 더해 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 지원한다. 한국어와 영어 중심에서 유럽 언어권까지 지원 범위를 넓히면서 다국어 소버린 AI 모델로서 활용도를 높였다. 라이선스는 Apache 2.0을 적용했다. 국내 연구진이 설계와 학습, 분산 학습, 추론 환경 구축까지 수행한 750B급 모델을 오픈 웨이트 형태로 공개하면서 기업과 스타트업, 개발자가 상업적 서비스에도 활용할 수 있도록 한 것이다 야마토게임하기 . 안전성과 윤리성 평가에서도 한국의 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 여부를 평가하는 KGC-Safety, 지정학적 맥락 판단 관련 안정성을 평가하는 ROK-Fortress에서 평균 94.6。을 기록했다고 LG AI연구원은 밝혔다. LG AI연구원은 GLM-5.1(71.3.), DeepSeek V4 Pro Max(65.2。), Qwen 3.5(89。) 등 주요 오픈 모델과 비교해 높은 수준이라고 설명했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “K-엑사원 2.0은 단순히 파라미터 수가 큰 모델이 아니라, 국내 연구진이 750B급 모델 설계부터 데이터 학습, 분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다는 데 의미가 있다”며 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 핵심 목표인 글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보한 것”이라고 말했다. LG AI연구원은 앞서 지난 4월 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 AI 모델 ‘엑사원 4.5’를 공개했다. K-엑사원 2.0이 범용 언어·에이전트 역량을 강화한 초거대 파운데이션 모델이라면, 엑사원 4.5는 복합적인 시각 정보를 이해하는 비전-언어 모델(VLM)로 산업 현장 활용에 초。을 맞췄다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 VLM이다. 야마토3 계약서·기술 도면·재무제표·스캔 문서 등 텍스트와 시각 정보가 함께 담긴 복합 문서를 읽고 추론하는 데 강.을 갖는다. 파라미터 규모는 33B(330억개)로, 지난해 말 공개한 K-엑사원보다 약 7분의 1 수준이다. 그럼에도 텍스트 이해·추론 영역에서는 대규모 모델과 동등한 수준의 성능을 확보해 효율성을 높였다는 게 LG AI연구원의 설명이다. LG AI연구원은 엑사원 4.5를 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI가 이해하는 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI로 발전시키겠다는 구상도 제시했다. 초거대 LLM·멀티모달 VLM으로 AI 포트폴리오 확대 K-엑사원 2.0과 엑사원 4.5는 같은 ‘엑사원’ 계열이지만 현재 맡고 있는 역할은 다르다. K-엑사원 2.0은 독파모 프로젝트와 연계해 소버린 AI의 기반이 되는 초거대 파운데이션 LLM으로서 장문 이해, 코딩, 에이전틱 툴 사용, 다국어 처리 등 범용 언어·에이전트 역량을 강화하는 데 초.이 맞춰져 있다. 반면 엑사원 4.5는 33B 규모의 VLM으로, 계약서·도면·재무제표·차트 등 텍스트와 이미지가 결합된 복합 정보를 이해하고 추론하는 데 특화됐다. 대규모 범용 모델을 만드는 것과 별개로 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 경량 멀티모달 모델을 병행하는 셈이다. 결국 LG AI연구원의 전략은 초거대 모델의 규모와 범용성을 확보하는 동시에, 상대적으로 작은 모델을 통해 실제 산업 현장에서 요구되는 문서·시각 정보 처리와 추론 능력을 고도화하는 방향으로 확장되고 있다. LG AI연구원은 이번 K-엑사원 2.0 공개에 이어 다음주 새로운 산업 특화 AI 파운데이션 모델도 추가로 공개할 계획이다. 상대적으로 작은