AI에서 "개방형"이 의미하는 바에 대한 새로운 표준이 목요일에 설정되었습니다. 아부다비에 위치한 AI 연구소인 IFM(Institute of Foundation Models)은 최종 가중치부터 교육 데이터, 중간 체크포인트, 교육 코드 및 세분화된 로그에 이르기까지 모든 것을 제공하는 6개 언어 모델의 연결된 함대인 K2 Horizon을 출시했습니다. Reuters는 이 패키지를 교육 데이터 및 코드와 함께 출시된 완전 오픈 소스 모델이라고 설명했습니다.

대부분의 공개 무게 릴리스는 여전히 무게 측정에서 멈추므로 외부인이 모델이 실제로 어떻게 제작되었는지 추측할 수 있습니다. K2 Horizon은 정반대의 접근 방식을 취하며, 이 출시는 업계 전반에서 개방형 AI 모델을 추적하는 모든 사람에게 중요한 순간입니다.

시계부터 기업용까지 6가지 모델

제품군에는 375B-A23B, 36B-A4B, 32B, 7B, 3.7B 및 0.9B 매개변수의 6가지 크기가 있습니다. IFM의 발표에 따르면 해당 모델은 관련 없는 6개의 릴리스가 아닌 하나의 연결된 시스템으로 설계되었습니다.

가장 작은 모델은 시계 및 안경과 같이 엄격하게 제한된 환경을 대상으로 하는 반면, 3.7B 및 7B 모델은 휴대폰 및 기타 온디바이스 애플리케이션용으로 포지셔닝됩니다. 밀도가 높은 32B 모델과 희박한 36B-A4B 모델은 로컬 워크스테이션과 효율적인 서비스 제공을 목표로 하며, 플래그십 375B-A23B는 까다로운 기업 배포에 제품군의 가장 강력한 기능을 제공합니다. 6개 모델 모두 양자화를 지원합니다.

모델은 더 작은 어휘를 사용하는 0.9B 모델과 핵심 아키텍처, 어휘, 교육 방법론, 인터페이스, 평가 인프라 및 배포 도구를 공유합니다. IFM은 일관성을 통해 크기 간 이동이 더 쉬워지고, 전체 차량에 걸쳐 작업을 동적으로 라우팅하고, 기능 확장 방법을 연구할 수 있다고 말합니다.

"완전 개방형"이 실제로 다루는 내용

이것이 바로 K2 Horizon이 업계 표준에서 벗어나는 지점입니다. IFM은 함대의 모든 모델에 대해 사전 훈련부터 추론 및 에이전트 사후 훈련까지의 훈련 수명주기를 열고 있다고 밝혔습니다.

릴리스에는 중간 체크포인트, 훈련 데이터 또는 상세한 데이터 구성 레시피, 개방형 아키텍처 문서, 혼합 구성, 훈련 코드, 구성, 세분화된 훈련 로그, 평가 결과 및 최종 가중치가 포함됩니다. 모델과 코드는 상업적 사용이 가장 허용되는 Apache 2.0 라이센스에 따라 릴리스됩니다. 데이터 세트는 ODC-BY와 같은 해당 라이선스에 따라 공개되며, IFM은 재배포가 불가능한 경우 데이터가 어떻게 구성되고 혼합되었는지 공개할 것을 약속합니다.

IFM은 또한 에이전트 사후 교육을 통해 전체 개발 프로세스를 공개하는 최초의 개방형 모델 제품군으로 릴리스를 구성합니다. 실제로 이는 연구자가 훈련 중에 추론, 도구 사용, 계획 및 에이전트 행동이 어떻게 나타나는지 연구하고, 방법을 재현하고, 이를 새로운 도구 및 영역에 적용할 수 있음을 의미합니다. 이는 최종 가중치만 게시할 때는 일반적으로 불가능한 작업입니다.

성능 주장

IFM은 함대의 소형 모델이 각각의 규모에서 새로운 최첨단 결과를 제시한다고 말합니다. 0.9B, 3.7B 및 7B 모델은 수학, 추론, 일반 기능, 코딩 및 에이전트 작업 전반에서 규모 클래스를 주도하는 것으로 알려졌습니다.

발표 내용 중 일부 세부 사항: K2 Horizon 0.9B는 작은 모델에 대해 여전히 잔인한 경쟁 수학 벤치마크인 AIME 2026에서 48점 이상의 점수를 받았습니다. 3.7B 및 7B 모델은 강력한 SWE 벤치 및 BrowseComp 결과로 강조되었으며, 크기에 비해 특이한 소프트웨어 엔지니어링 및 다단계 탐색 기능을 나타냅니다. 36B-A4B 모델은 새로운 MoVA(Mixture-of-Value-Attention) 메커니즘을 도입합니다. IFM은 활성 매개변수 수가 제안하는 것보다 더 뛰어난 성능을 인정합니다. 32B 및 375B-A23B 모델은 해당 클래스의 상위 모델 중 순위로 설명됩니다.

실험실에서 발표한 평가와 마찬가지로 이러한 수치는 자체 보고되며 독립적인 검증에는 시간이 걸립니다. 그러나 수치가 유지된다면 제품군의 보급형 및 중형 계층은 개발자가 소비자 하드웨어에서 실행되는 모델에 기대하는 바를 바꿀 수 있습니다.

아부다비가 오픈AI에 계속 등장하는 이유

이번 출시로 아랍에미리트의 개방형 모델 개발 분야에서 성장하고 있는 입지가 더욱 강화되었습니다. 2025년 G42와 함께 K2 Think 추론 시스템을 출시한 MBZUAI를 비롯한 기관이 기반을 둔 아부다비의 AI 생태계는 공개 출판을 전략적 차별화 요소로 지속적으로 자리매김해 왔으며, 이는 로이터가 목요일 보도에서 포착한 패턴입니다.

또한 개방형 모델 시장이 변화하는 시기이기도 합니다. 이번 주에 발표된 약 129억 달러에 Hugging Face를 인수하기로 한 Nvidia의 합의는 개방형 모델 배포 플랫폼을 중심으로 얼마나 많은 상업적 가치가 축적되었는지를 강조했습니다. 한편 하이퍼스케일러는 중국 연구소의 개방형 중량 모델 라이선스를 받기 위해 줄을 섰고, 서구 AI 회사는 개방형 중량에 대한 조기 제한에 대해 경고하는 서한을 발표했습니다.

이러한 배경에서 전체 교육 파이프라인을 게시하는 국경에 인접한 함대는 연구원, 스타트업 및 정부에게 소수의 미국 제공업체의 폐쇄형 API에 의존하는 대안을 제공합니다.

다음에 볼만한 것

K2 Horizon이 헤드라인을 넘어 중요한지 여부를 결정하는 세 가지 질문이 있습니다. 첫째, 특히 주장이 가장 두드러지는 작은 모델에 대해 독립적인 평가자가 벤치마크 결과를 재현할 수 있습니까? 둘째, IFM이 일부 교육 데이터는 재배포할 수 없으며 대신 레시피로 문서화된다는 점을 인정한다면 실제로 데이터세트 라이선스는 얼마나 허용됩니까? 셋째, 기업은 실제로 주요 클라우드 외부에 375B 스파스 모델을 배포할 것인가, 아니면 실질적인 영향이 휴대폰과 노트북에서 실행되는 7B 이하 계층에 집중될 것인가?

가장 즉각적인 효과는 연구 투명성에 있습니다. 체크포인트, 로그 및 데이터 레시피가 공개된 K2 Horizon은 현대적인 추론 및 에이전트 지원 모델 제품군이 어떻게 구축되는지에 대한 완전한 작업 사례를 현장에 제공합니다. 이는 커뮤니티에서 이 규모로는 결코 볼 수 없는 것입니다.

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