이미지 확대보기SKT는 총 6,880억 개(688B)의 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델 ‘A.X K2’를 공식 선보였다고 밝혔다. 이전 모델인 A.X K1 대비 수학·과학 추론, 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 대폭 강화한 것이 특징이다. 국내외 14개 주요 벤치마크 평가에서 A.X K1보다 평균 32.2%p 향상된 성능을 기록했으며, 특히 장문 이해 및 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p의 비약적인 개선 폭을 보였다.
초고난도 추론 능력 대폭 끌어올려… SGA 구조로 대용량 데이터 처리 최적화
A.X K2는 초고난도 수학 벤치마크인 ‘Apex’에서 A.X K1(1.0점)을 뛰어넘는 45.8점을 기록했으며, AIME26 평가에서도 97.1점을 얻어 글로벌 최상위권 수준에 진입했다. 한국어 및 한국 문화 이해도 평가인 KMMLU-Pro(80.5점)와 CLIcK(91.6점), 에이전트 도구 활용 성능을 측정하는 τ²-Bench Telecom(98.0점) 등에서도 최고 수준의 성과를 거두었다.
모델의 전체 매개변수 규모는 688B로 확장했으나, 실제 추론 과정에서 활성화되는 매개변수는 33B 수준으로 유지해 고성능을 유지하면서도 서빙 비용과 자원 소모를 최소화했다.
기술적 핵심은 SKT가 독자 개발한 어텐션 구조인 ‘SGA(Sparse Gated Attention)’다. 장문 이해 및 복잡한 업무 처리에 특화된 SGA 구조를 적용해, 300페이지 분량(120K)의 장문 입력 시 기존 대비 전체 토큰 처리량을 67.7% 향상시켰다. 이를 통해 대화나 문서 참조가 길어지는 실제 에이전트 구동 환경에서도 신속하고 안정적인 처리가 가능해졌다.
비전·음성 멀티모달 라인업 확장… 제조·국방 현장 적용 본격화
SKT는 텍스트 중심의 대형 모델 외에도 현장에 즉시 투입할 수 있는 멀티모달 파생 모델 라인업을 동시에 갖췄다. 독자 개발한 비전 인코더 기반의 ‘A.X K2 VL Light-Preview’를 통해 제조 도면과 문서, 차트 등을 구조화할 수 있도록 지원하며, 오디오 언어모델인 ‘A.X K2 ALM’과 크래프톤과 공동 개발한 ‘A.X K2 Raon-Speech’로 음성 영역까지 범위를 넓혔다.
이러한 멀티모달 기술을 바탕으로 산업 현장 실증에도 속도를 내고 있다. 철강기업 KG스틸과 자동차 부품사 코넥을 대상으로 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 안내하는 제조 특화 AI 에이전트 실증을 추진 중이다. 또한 SK하이닉스 사내 AI 도구인 ‘LLM Chat’과 연동해 반도체 지식 검색 및 정보 정리를 지원하고 있다.
오픈소스 전격 개방 및 조 단위 매개변수 후속 모델 추진
SKT는 A.X K2 메인 모델의 가중치와 추론 코드를 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스로 개방해 국내 AI 생태계 조성에 기여할 방침이다. 개발자와 스타트업이 자유롭게 상업적으로 활용할 수 있도록 무료 라이선스 정책을 유지하며, ‘SKTCH with AI’ 및 ‘모두의 챌린지 AX-LLM’ 프로젝트를 통해 기술 지원과 사업화 검증을 동시에 지원한다.
향후 SKT는 정부 지원 GPU 인프라와 추가 투자를 결합해 후속 모델을 ‘조 단위’ 매개변수 규모로 확장 개발할 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처(mHC) 선행 연구를 이어가는 한편, 국내 반도체 기업 리벨리온과의 협력을 통해 국산 NPU 기반의 서빙 최적화도 지속 추진한다.
SKT 관계자는 “A.X K2는 설계부터 학습까지 자체 기술로 구축한 모델이 세계 최상위권 수준에 도달할 수 있음을 증명한 사례”라며 “개방과 협력을 통해 독자 AI 기술을 국가적 자산으로 키우고, 산업 현장과 국민 일상에서 체감할 수 있는 실질적 가치를 만들어내겠다”고 밝혔다.
[글로벌에픽 이성수 CP / wow@globalepic.co.kr]
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