IFM, K2 Horizon 공개…가중치·코드·학습데이터까지 전부 오픈소스로

이번 주 AI 업계에서 가장 화제가 된 소식 중 하나는 IFM(Institute of Foundation Models)이 발표한 개방형 AI 모델 'K2 Horizon'이었습니다. 단순히 모델 가중치만 공개하는 기존 오픈소스 모델들과 달리, 학습 데이터와 훈련 코드, 중간 체크포인트까지 통째로 공개했다는 점에서 업계의 이목이 집중되고 있습니다. 오픈소스 AI 생태계에서 '진짜 개방'이 무엇인지를 다시 정의하려는 시도로 평가받고 있습니다.

이슈 개요

IFM은 9월 3일 K2 Horizon을 공식 발표했습니다. K2 Horizon은 하나의 단일 모델이 아니라, 서로 연결된 6개 모델로 이루어진 '함대' 형태의 포트폴리오입니다. 파라미터 규모는 엣지 디바이스에 탑재할 수 있는 9억(0.9B) 개부터, 기업용 대규모 작업에 쓰이는 3,750억(375B) 개까지 폭넓게 구성되어 있어, 개발자들이 배포 환경에 맞춰 적합한 모델을 선택할 수 있도록 설계되었습니다. IFM 측은 이를 두고 "업계에서 가장 큰 규모의 완전 개방형 AI 모델 함대"라고 소개했습니다.

구체적 내용과 배경

K2 Horizon을 구성하는 6개 모델은 각각 용도가 다릅니다. 0.9B와 3.7B 모델은 엣지 디바이스나 온디바이스 애플리케이션을 겨냥했고, 7B 모델은 로컬 환경에서의 배포에 적합하도록 만들어졌습니다. 32B 모델은 밀집(dense) 아키텍처를 채택해 워크스테이션급 환경에서 활용할 수 있으며, 36B-A4B 모델은 희소 주의(sparse attention) 기반의 신규 아키텍처인 'MoVA(Mixture-of-Value Attention)'를 적용했습니다. 가장 큰 375B-A23B 모델은 기업용 대규모 작업을 위해 설계됐으며, 실제 추론 시 활성화되는 파라미터는 230억 개 수준으로 효율성을 확보했습니다.

무엇보다 눈길을 끄는 부분은 공개 범위입니다. IFM은 Apache 2.0 라이선스로 모델 가중치를 공개하는 데 그치지 않고, 학습에 사용된 훈련 데이터와 상세한 데이터 구성 방법, 훈련 코드, 중간 체크포인트, 학습 로그까지 함께 배포했습니다. 이는 메타의 라마(Llama)나 여타 '오픈 웨이트' 모델들이 가중치만 공개하고 학습 데이터나 방법론은 비공개로 남겨두는 것과는 확연히 다른 접근입니다. 여기에 더해, 합성 데이터의 다양성을 측정하는 자체 도구 'Wzip'도 함께 공개해, 연구자들이 데이터 품질을 직접 검증할 수 있도록 했습니다.

의미와 전망

K2 Horizon의 등장은 '오픈소스 AI'라는 용어가 실제로 무엇을 의미해야 하는지를 둘러싼 업계 논쟁에 새로운 기준점을 제시할 것으로 보입니다. 그동안 많은 기업이 가중치만 공개하고도 '오픈소스'를 표방해 왔는데, 사전훈련부터 추론·에이전트 후훈련 과정까지 전 과정을 투명하게 공개한 K2 Horizon은 연구 재현성과 안전성 검증 측면에서 한 단계 더 나아간 사례로 꼽힙니다. 실제로 BARC 조사에서는 성숙한 컨텍스트 엔지니어링 역량을 갖춘 조직이 AI 선도 기업으로 분류될 확률이 4배 높다는 결과가 나오는 등, 모델 자체의 개방성뿐 아니라 이를 다루는 조직의 역량 또한 중요한 변수로 부각되고 있습니다.

다만 375B 규모의 대형 모델까지 학습 데이터와 코드를 통째로 공개하는 방식이 상업적으로 지속 가능할지에 대해서는 신중한 시각도 있습니다. 향후 K2 Horizon을 기반으로 한 파생 모델이나 실제 제품 적용 사례가 얼마나 활발히 나오는지가, 이 완전 개방형 접근 방식의 실효성을 가늠하는 척도가 될 것으로 전망됩니다.

참고 자료

• Introducing K2 Horizon: Frontier Performance, Radically Open - IFM
• Institute of Foundation Models Launches the Industry's Largest Fully Open-Source Fleet of AI Models - Morningstar

마무리

이번 주는 IFM이 가중치뿐 아니라 학습 데이터와 훈련 코드까지 전부 공개한 K2 Horizon을 선보이며 오픈소스 AI 모델의 개방 기준을 새롭게 제시했습니다. 0.9B부터 375B까지 6개 모델로 구성된 이 함대형 포트폴리오는 연구 재현성과 투명성 면에서 기존 오픈 웨이트 모델들과 뚜렷한 차별점을 보였습니다. 실제 활용 사례와 파생 모델 소식은 이후에도 계속 전해드리겠습니다.