모티프, 국산 sLLM 첫 공개…미스트랄·구글·메타 제쳤다

인공지능(AI) 스타트업 모티프테크놀로지스가 자체 개발한 소형언어모델(sLLM) '모티프(Motif) 2.6B'를 공개했다.

이 모델은 구글, 메타, 미스트랄 등 글로벌 빅테크의 동급 혹은 중대형 모델들을 뛰어넘는 성능을 기록해 관심을 모았다.

임정환 모티프 대표는 10일 서울 강남구 조선 팰리스에서 열린 '레노버 테크데이 2025' 현장에서 모티프 2.6B를 처음 소개했다. 그는 "AI는 크기보다 얼마나 잘 만들었는지가 중요하다"며, 소형 모델의 전략적 가치와 기술 완성도를 강조했다.

임정환 모티프 대표(사진=남혁우 기자)

모티프 2.6B는 총 26억 개의 파라미터를 가진 국산 sLLM으로 AMD의 MI250 GPU 한 장만으로도 추론이 가능하다.

임 대표는 "일반적인 대형언어모델(LLM)이 수십~수백 개의 GPU를 요구하는 것과 대비되는 경량구조를 갖췄다"며 "엔비디아 기반 인프라 대비 약 60% 수준의 비용으로 학습과 운영이 가능하다"고 설명했다.

특히 그는 70억 파라미터 규모의 미스트랄 7B보다 높은 벤치마크 점수를 기록하는 등 낮은 요구사항에도 높은 성능을 제공한다고 강조했다.

현장에서 공개된 벤치마크 결과에 따르면 모티프 2.6B는 프랑스 미스트랄의 70억 파라미터 모델 '미스트랄 7B'보다 134% 높은 점수를 기록했다. 구글의 젬마 2B와 비교해 191%, 메타의 라마 3.2(1B) 대비 139%, AMD 인스텔라(3B)보다 112%, 알리바바 첸(Qwen) 2.5(3B)와는 104% 성능 우위를 보였다.

임 대표는 각 모델의 공식 테크니컬 리포트에서 공개한 설정값과 지표를 그대로 적용해 비교했다며 벤치마크의 신뢰성과 투명성을 동시에 확보했다고 강조했다.

또한 모티프 2.6B는 문장 내 문맥 파악과 응답 정확도 향상에 초점을 맞춘 설계가 특징이다. 핵심 문맥에 집중하고 흐름에서 벗어난 단어 선택을 줄이기 위해 어텐션 메커니즘을 정밀하게 조정했다. 이로써 단순한 언어 생성 능력을 넘어, 실제 사용에 적합한 AI 성능을 확보했다.

임 대표는 이 sLLM이 단순한 파인튜닝 모델이 아니라 모델 구조 설계부터 학습 데이터 구성, 학습 파이프라인까지 처음부터 끝까지 전부 독자적으로 개발했다고 밝혔다.

그는 "남이 만든 모델을 조금씩 바꾸는 방식으로는 세계 수준에 도달할 수 없다고 판단했다"며 "그래서 처음부터 끝까지 전부 직접 만들었다"고 말했다.

모티프는 이번 모델을 계기로 온디바이스 AI와 에이전틱 AI 분야로 확장을 본격화한다. 경량화를 통해 슈퍼컴퓨터 없이도 구동이 가능해, 산업 현장에서의 적용성이 높기 때문이다.

또한 올해 말에는 텍스트 투 이미지(T2I), 텍스트 투 비디오(T2V)와 같은 멀티모달 생성형 AI 모델도 오픈소스로 공개할 계획이다. 이들 모델 역시 AMD 기반 인프라에서 학습 및 서비스가 가능하도록 설계되고 있다.

현재 모티프는 이미지·비디오 생성, AI 챗봇, 의료 상담형 모델 등 다양한 서비스형 AI를 직접 운영하고 있으며 AMD 기반의 102B 모델 호스팅 서비스도 병행하고 있다.