같은 국가 과제, 두 개의 답안: SKT A.X K2와 업스테이지 솔라 오픈 2
정부 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 결과물이 일주일 사이에 두 개 나왔습니다. 7월 22일 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B), 그리고 7월 29일 SK텔레콤의 A.X K2(688B)입니다. 둘 다 가중치를 공개했고, 둘 다 상세한 테크니컬 리포트를 냈습니다.
같은 국가 과제에 제출된 두 답안인데, 접근이 뚜렷하게 다릅니다. 이 글은 A.X K2 테크니컬 리포트를 원문으로 정독하고, 앞서 심층 분석한 솔라 오픈 2와 축별로 비교합니다. 먼저 밝혀둘 것이 있습니다. 업스테이지는 저희가 투자한 포트폴리오 회사입니다. 그래서 이 비교는 의도적으로 더 엄격하게, 양쪽 리포트의 원문 수치만으로 진행합니다.
한눈에: 두 모델의 좌표
1. A.X K2는 무엇인가: 원문이 말하는 것
리포트(2026-07-28자, SK텔레콤) 기준으로 A.X K2의 정체성은 네 가지입니다.
첫째, 밑바닥부터 학습한 688B MoE입니다. 전작 A.X K1(519B)의 연장 학습이 아니라 처음부터 다시 학습했고, 전문가를 192개에서 256개로 늘려 총용량을 키우되 활성 파라미터는 33B로 묶었습니다. B200 GPU 512장으로 약 70일을 학습했다고 밝혔습니다(단순 환산 약 86만 GPU시간). 흥미로운 건 토큰 수입니다. 전작보다 적은 약 8.5조 토큰(전작 약 10조)으로 일부 벤치마크에서 30퍼센트포인트 이상 뛰었습니다. 16.2조 토큰 후보 풀에서 교육적 가치와 난이도를 채점해 상위만 골라 난이도 상승 커리큘럼으로 배열한, "덜 먹고 더 크는" 데이터 공학의 결과라는 주장입니다.
둘째, 긴 문맥을 싸게 만드는 장치가 SGA입니다. 백본은 딥시크 계열의 MLA(잠재 어텐션)이고, 그 위에 쿼리마다 관련 토큰 2,048개만 골라 읽는 희소 인덱서와 어텐션 싱크를 억제하는 출력 게이트를 얹었습니다. 여기에 활성값 이상치를 누르는 게이티드 놈(GN)을 더해, FP8은 물론 4비트(NVFP4) 서빙까지 견디는 수치 안정성을 확보했습니다. 학습 처리량 5퍼센트를 안정성과 저정밀 서빙성에 지불했다고 스스로 밝힙니다.
셋째, 생각 모드를 사용자가 스위치처럼 켜고 끕니다. Think-Fusion이라 부르는 방식인데, 같은 질문에 대해 "생각 버전"과 "비생각 버전" 답을 쌍으로 만들어 학습시켜, 하나의 모델이 제어 토큰만으로 두 모드를 오갑니다. 깊은 추론의 비용을 요청 단위로 조절하게 하려는 설계입니다.
넷째, 처음부터 FP8로 삽니다. 학습을 MXFP8로 하고, 공개 체크포인트도 FP8로 배포하며(647GiB), 강화학습 롤아웃도 같은 정밀도를 씁니다. 리포트는 학습기와 롤아웃의 정밀도가 어긋나면 RL이 붕괴하는 실험 그래프까지 공개했습니다. 실패 사례를 공개하는 리포트는 드물어서, 엔지니어링 문서로서의 정직성은 높게 평가할 만합니다.
2. 아키텍처 비교: 두 모델 모두 "수렴 레시피의 소화"입니다
흥미로운 공통점부터 보겠습니다. 두 모델 다 독자 발명이 아니라, 글로벌 오픈소스 프런티어가 수렴시킨 레시피를 빠르게 소화한 결과입니다. 그런데 고른 레시피가 다릅니다.
솔라 오픈 2는 선형 하이브리드 노선입니다. 층의 4분의 3을 "요약 메모" 방식으로 채워 긴 문맥의 메모리 장부 자체를 없앴고, 그 덕에 100만 토큰을 내겁니다. A.X K2는 정밀 유지 + 희소화 노선입니다. 장부(KV 캐시)를 잠재 벡터로 압축해 유지하되, 쿼리마다 관련된 2,048개만 골라 읽어 연산을 줄입니다. 전자는 더 새롭고 과감하며(장문 원가에서 유리하나 정밀 회수가 태생적 숙제), 후자는 더 검증된 조합입니다(딥시크 V3.2와 GLM-5가 먼저 프로덕션에 넣은 방식).
장문 실측의 태도가 정확히 반대라는 점이 눈에 띕니다. 솔라 오픈 2는 100만 토큰을 주장하되 그 길이의 표준 실측(건초더미 바늘 찾기)을 공개하지 않았습니다. A.X K2는 25만 6천 토큰이라는 더 짧은 주장을 하되, 그 길이에서 바늘 찾기 만점(100) 히트맵을 4비트 양자화 조건까지 공개했습니다. 더 크게 말하고 증거를 아낀 쪽과, 작게 말하고 증거를 다 깐 쪽. 도입을 검토하는 쪽에서는 이 태도 차이가 스펙 숫자만큼 중요합니다.
3. 한국어 성적: 겹치는 시험만, 조심스럽게
두 리포트가 공통으로 치른 시험이 몇 개 있습니다. 반드시 전제할 것: 각자 자기 하니스로 잰 자체측정이라 직접 비교는 참고용입니다. 다만 두 리포트가 딥시크 V4 플래시 같은 제3의 모델에 매긴 점수가 서로 거의 일치해(예: KMMLU-Pro 78.9 대 78.8), 측정이 아주 어긋나 있지는 않다는 방증은 있습니다.
| 벤치마크 (한국어·수학) | 솔라 오픈 2 (250B/A15B) | A.X K2 (688B/A33B) | 참고: 딥시크 V4 플래시 |
|---|---|---|---|
| KMMLU-Pro (종합지식) | 78.4 | 80.5 | 78.8~78.9 |
| CLIcK (한국문화) | 90.7 | 91.6 | 89.2~89.6 |
| AIME (수학, 각사 표기 기준) | 95.7 | 97.1 | 96.7~97.0 |
| Ko-GDPval (사무 산출물) | 86.8 | 미보고 | 85.0 |
| 토크나이저 한국어 효율 | 1위 주장 (4.41바이트/토큰) | 별도 효율 수치 미공개 | · |
각사 리포트 자체측정. 하니스가 달라 가로 비교는 참고용. 딥시크 열은 두 리포트가 같은 모델에 매긴 값의 범위.
숫자만 보면 한국어 지식·문화 시험에서 A.X K2가 반 발짝 앞섭니다. 다만 두 가지를 함께 봐야 공정합니다. 첫째, A.X K2는 활성 파라미터가 2.2배(33B 대 15B)입니다. 계산량을 감안하면 "체급빨"의 몫이 있습니다. 둘째, 시험의 종류가 다릅니다. KMMLU-Pro와 CLIcK은 알고 있는가를 묻는 시험이고, 솔라가 내세우는 Ko-GDPval은 해내는가(요양급여 신청서를 엑셀과 PDF로 완성하는가)를 묻는 시험입니다. A.X K2는 후자 유형의 실물 산출물 평가를 보고하지 않았습니다. 대신 통신 도메인 에이전트 시험(타우제곱벤치 텔레콤)에서 98.0으로 비교군 1위를 보고했는데, 통신사가 통신 에이전트 시험에서 1위인 것은 자연스러운 동시에, 자기 홈그라운드라는 점도 감안해야 합니다.
정리하면 이렇습니다. 지식을 묻는 시험은 A.X K2가, 업무 실물을 만드는 시험은 (보고된 범위에서) 솔라 오픈 2가 각자의 근거를 갖고 있습니다. 어느 쪽도 상대의 시험지를 아직 치르지 않았습니다.
4. 서빙과 라이선스: 도입 문턱의 대비
기술 스펙보다 도입 현장에서 더 크게 갈리는 두 축이 있습니다.
서빙 무게. 솔라 오픈 2는 H200 4장(권장 8장), 양자화 시 2장을 제시합니다. A.X K2는 FP8 상태로 647GiB, KV 캐시까지 GPU 메모리 800GiB 이상을 요구합니다. B200이나 H100급 8장 이상의 클러스터 이야기입니다. 금융·공공 폐쇄망처럼 GPU가 귀한 곳에서는 이 차이가 사실상 선택을 결정합니다. 거꾸로 대형 인프라를 이미 가진 제조 대기업이나 국방 쪽에는 A.X K2의 체급이 매력이 됩니다. 포지셔닝(솔라: 사무·폐쇄망 / A.X: 제조·국방·바이오)이 서빙 무게와 정확히 맞물려 있습니다.
라이선스. A.X K2는 아파치 2.0입니다. 표기 의무도, 파생 모델 이름 규칙도 없이 상업적 이용이 자유롭습니다. 솔라 오픈 2는 자체 라이선스로, 파생 모델에 "Solar" 접두어와 "Built with Solar" 표기를 요구합니다. 생태계 전략의 차이입니다. SKT는 "기술 독점 대신 생태계 상생"을 내걸고 문을 활짝 열었고(후속 조 단위 모델까지 예고), 업스테이지는 브랜드 귀속을 지키는 쪽을 골랐습니다. 기업 법무팀 입장에서 아파치 2.0의 낮은 검토 비용은 실질적인 채택 우위입니다.
5. 종합: 같은 시험지, 다른 답안
두 답안을 나란히 놓고 보면, 한국 소버린 AI의 지형에 대해 세 가지가 보입니다.
첫째, 같은 예산 제약이 같은 결론을 낳았습니다. 두 리포트 모두 "무한정 긁어 학습"이 아니라 정제된 커리큘럼(솔라: 20조를 10조로, A.X: 16.2조를 8.2조로)을 택했고, A.X K2는 전작보다 적은 토큰으로 더 큰 모델을 더 잘 만들었다는 것을 핵심 성과로 내세웁니다. GPU가 부족한 소버린 사업의 제약이 양쪽 모두에서 데이터 공학 혁신을 강제한 셈입니다.
둘째, 두 모델 다 중국 오픈소스 레시피 위에 서 있습니다. 솔라는 키미 리니어 계열의 선형 하이브리드를, A.X는 딥시크·GLM 계열의 MLA와 희소 어텐션을 골랐고, 두 리포트 모두 이를 숨기지 않고 인용합니다. 중국 랩들이 공개한 효율 레시피가 한국 소버린 모델의 공통 인프라가 됐다는 사실은, 오픈소스 프런티어의 지정학적 의미를 다시 생각하게 합니다.
셋째, 지금은 경쟁보다 분업에 가깝습니다. 가볍게 폐쇄망에 들어가 사무 산출물을 만드는 자리와, 대형 인프라 위에서 제조·국방급 체급을 요구하는 자리는 겹치는 면적이 생각보다 작습니다. 진짜 시험은 다음 라운드입니다. 솔라가 1M 실측과 지식형 시험의 반 발짝을 메울지, A.X가 사무 실물 평가와 서빙 경량화를 가져올지, 그리고 양쪽 모두 각사 자체측정이 아닌 독립 등재 성적을 언제 받을지입니다.
업스테이지는 인터베스트가 투자한 포트폴리오 회사이며, 이 사실이 본 비교의 서술 기준을 더 엄격하게 만드는 방향으로 작용하도록 했습니다. SK텔레콤은 상장사이나 본 글은 산업·기술 분석일 뿐 특정 종목에 대한 어떠한 투자 판단도 담고 있지 않습니다. 모든 벤치마크는 각사 리포트의 자체측정으로 하니스가 서로 달라 직접 비교는 참고용이며, 독립 검증 전입니다.
주요 출처: A.X K2 Technical Report(SK텔레콤, 2026-07-28, 원문 정독)·허깅페이스 모델카드(skt/A.X-K2), 솔라 오픈 2 테크니컬 리포트(arXiv 2607.20062)·허깅페이스 모델카드(upstage/Solar-Open2-250B), 출시 보도(ZDNet·아주경제·블로터 등).