아랍에미리트 MBZUAI와 G42, K2-Think 출시: 320억 파라미터로 AI 추론 효율성의 새로운 기준을 정의

요약

아랍에미리트 무함마드 빈 자이드 인공지능 대학교(MBZUAI) 기초 모델 연구소와 G42는 9월 9일 오픈소스 AI 추론 시스템 K2-Think를 공동 발표했습니다. 이 모델은 320억 개의 매개변수만을 사용했음에도 불구하고 수학, 코드, 과학 추론 분야에서 매개변수 수가 최대 20배 많은 대규모 모델과 견줄 만한 성능을 보입니다. 여러 수학 벤치마크 테스트에서 K2-Think는 AIME 2024에서 90.8점, AIME 2025에서 81.2점, HMMT 2025에서 73.8점을 기록했으며, Cerebras 하드웨어에서 초당 2,000 토큰의 추론 속도를 달성했습니다.

기술적 돌파: 작은 모델, 큰 능력

K2-Think는 장기 체인 사고 지도 미세 조정, 검증 가능한 보상 강화 학습, 에이전트 계획, 테스트 시간 확장, 투기적 디코딩, 추론 최적화 하드웨어 등 6가지 핵심 기술 기둥을 기반으로 구축되었습니다. K2-Think는 전통적인 "클수록 좋다"는 개념과 달리, 스마트한 설계를 통해 매개변수 효율성에서 상당한 돌파구를 마련했음을 입증했습니다.

이 시스템은 Qwen2.5 기본 모델을 기반으로 하며, 고급 후처리 훈련 및 테스트 시간 연산 기술을 통해 더 작은 모델이 최고 수준에서 경쟁할 수 있도록 합니다. 훈련 과정에서 모델은 훈련 초기 3분의 1 단계(약 0.5 에포크) 내에 수학 벤치마크 테스트에서 빠르게 성능이 향상되어 AIME 2024에서 79.3%, AIME 2025에서 72.1%의 통과율을 달성했습니다.

뛰어난 성능

K2-Think는 여러 분야에서 탁월한 성능을 보여줍니다.

• 수학 추론: OMNI-MATH-HARD에서 60.7점을 기록하며 모든 오픈소스 모델의 수학 벤치마크에서 선두를 달립니다.
• 코드 생성: LiveCodeBench v5에서 64.0점을 기록합니다.
• 과학 추론: GPQA-Diamond에서 71.1점을 기록합니다.

진정한 오픈소스 투명성

모델 가중치만 공개하는 많은 "오픈소스" AI 모델과 달리, K2-Think는 훈련 데이터, 매개변수 가중치, 배포 소프트웨어 코드 및 테스트 시간 최적화 기술을 포함하여 완전한 오픈소스를 실현했습니다. 이러한 투명성은 모델이 추론을 학습하는 모든 단계를 전 세계 연구 커뮤니티가 연구, 재현 및 확장할 수 있도록 보장합니다.

초고속 추론 능력

K2-Think는 Cerebras 웨이퍼 스케일 추론 최적화 컴퓨팅 플랫폼에서 초당 2,000 토큰이라는 전례 없는 처리량을 달성할 수 있습니다. 이에 비해 Google의 Gemini 2.5 Flash는 타사 AI 성능 측정 웹사이트 Artificial Analysis에서 초당 258 토큰의 성능을 보여 K2-Think의 속도에 훨씬 못 미칩니다.

리더십 성명

MBZUAI 이사회 의장이자 인공지능 및 첨단 기술 위원회 위원인 할둔 칼리파 알 무바라크(Khaldoon Khalifa Al Mubarak) 각하는 "K2-Think가 설정한 새로운 글로벌 벤치마크는 MBZUAI 기초 모델 연구소 이니셔티브의 선구적인 우수성을 강조하며, 이는 글로벌 협력과 최첨단 연구의 빠른 길입니다"라고 말했습니다.

G42 그룹 CEO 펑 샤오(Peng Xiao)는 "K2-Think는 AI 추론 패러다임을 '클수록 좋다'에서 '더 스마트할수록 좋다'로 전환했습니다"라고 밝혔습니다.

MBZUAI 총장이자 대학교수인 에릭 싱(Eric Xing)은 "K2-Think는 글로벌 AI 연구 개발 커뮤니티의 중요한 진전입니다. 완전히 투명한 프레임워크 내에서 이러한 발전을 제공함으로써 우리는 비용 효율적이고 재현 가능하며 책임감 있는 AI의 새로운 시대를 열고 있습니다"라고 말했습니다.

모델 계보 및 미래 전망

K2-Think는 Jais(세계에서 가장 진보된 아랍어 LLM), NANDA(힌디어), SHERKALA(카자흐어)를 포함하여 아랍에미리트에서 개발된 성장하는 오픈소스 모델 패밀리를 기반으로 하며, 2024년에 출시된 세계 최초의 완전 재현 가능한 오픈소스 기초 모델 K2-65B의 선구적인 유산을 이어갑니다.

이 모델은 현재 https://www.k2think.ai/ 및 Hugging Face 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. MBZUAI는 K2-Think 레시피를 기반으로 미래 모델을 구축할 계획이며, 여기에는 의료 및 유전체학에 적합한 버전도 포함됩니다.

기술 사양

• 매개변수 규모: 320억 개 매개변수
• 기본 모델: Qwen2.5-32B
• 라이선스: Apache 2.0
• 추론 속도: 최대 초당 2,000 토큰 (Cerebras 하드웨어)
• 배포 플랫폼: k2think.ai, Hugging Face

요약

이번 발표는 아랍에미리트가 글로벌 AI 분야에서 중요한 이정표를 세웠음을 의미하며, 단순히 연산 규모에 의존하는 것이 아니라 스마트한 엔지니어링 설계를 통해 AI 돌파구를 마련하는 새로운 길을 제시합니다.