아크리, 4.5억 파라미터 경량 AI 모델 기업 대상 무료 공개…'AI 접근성 게임체인저'

기업용 경량 AI 모델 개발사 아크리(ai)는 4억 5천만 개 파라미터를 갖춘 자사 최신 언어모델 AFM-4.5B를 소규모 기업에 한해 무료로 공개했다. 연 매출 175만 달러(약 25억 2,000만 원) 미만의 기업은 'Acree 모델 라이선스' 조건 아래 해당 모델 가중치에 자유 접근할 수 있게 됐다. 이를 통해 비영리 스타트업이나 초기 AI 도입을 고려하는 기업들이 수천억 원대 사설모델 대비 저렴하면서도 유연한 대안을 확보할 수 있을 전망이다.

AFM-4.5B는 특히 고성능 LLM에 대한 기업 수요를 반영해 설계된 모델로, 파라미터 수는 대형 모델에 비해 적지만 추론 속도, 배포 유연성, IP 준수 측면에서 뚜렷한 장점을 갖는다. 클라우드 환경은 물론 로컬, 엣지 디바이스, 임베디드 환경까지 아우르며, 낮은 메모리 사양에서도 실행 가능한 양자화 지원 기능을 제공한다는 점이 돋보인다.

모델은 명령어 추론, 질의응답, 창작 응용에 즉시 활용 가능한 구조로 튜닝됐으며, 그 외 커스터마이징이 가능한 베이스 모델도 상용 라이선스로 제공 중이다. 아크리 측은 향후 분석력과 도구 사용에 특화된 별도 모델도 공개할 예정이라고 밝혔다.

AFM-4.5B가 특히 주목받는 이유는 데이터 처리 방식에서 확인된다. 모델은 6.5조 토큰의 일반 데이터를 사전 학습하고, 수학과 코드 중심의 1.5조 토큰 중간 학습을 거친 후 선호 기반 RL 피드백을 활용해 명령어 튜닝까지 마쳤다. 전 과정에서 저작권 우려를 원천 차단하기 위해 DatologyAI와 협업해 데이터 정제 작업을 마쳤으며, 임베딩 기반 필터링, 품질 점검, 혼합 소스 전략 등을 통합해 IP 리스크를 최소화했다.

기술적 측면에서는 Decoder 구조 기반에 Grouped Query Attention(GQA)와 ReLU² 활성함수를 도입해 추론 성능을 높이면서도 희소성 최적화가 가능토록 설계됐다. 오픈 프레임워크 호환성도 뛰어나 Hugging Face Transformers, llama.cpp, 곧 출시 예정인 vLLM 등 다양한 인프라와 안정적으로 연동된다.

이 모델은 이미 주요 벤치마크 평가에서도 경쟁력을 입증한 바 있다. MMLU, TriviaQA, Agieval 등 시험군에서 평균 50.13점을 기록하며 유사 크기의 타 모델과의 경쟁 구도에서 꿇리지 않는 성능을 보였고, 10개 이상의 언어도 안정적으로 지원한다. 실제 사용자 피드백을 기반으로 한 챗봇 모델 순위에서도 3위를 기록하며, 0.2초 추론 지연과 1초당 179토큰 생성 속도를 기록한 바 있다.

이 같은 기업친화적 전략은 아크리의 장기 비전과도 맞닿아 있다. 작고 유연한 언어모델(SLM) 기반으로 조직 내 도메인 특화 AI 에이전트를 구축하는 전략을 고수해온 이 회사는 지난해 2,400만 달러(약 345억 6,000만 원)의 시리즈A 투자 유치에 성공했다. 대표 마크 맥퀘이드(Mark McQuade)는 "업무용 AI는 크기가 전부가 아니다"며 기업 환경에 초점을 맞춘 모델 설계 철학을 재차 강조하기도 했다.

AFM-4.5B는 초대형 모델의 복잡성과 제약에서 벗어나 ‘낮은 비용-높은 확장성’의 균형을 구현하려는 시도의 산물이다. 커스터마이징, 라이선스 명료성, 규제 대응 등 다양한 차원에서 고심한 결과물이기도 하다. 기업이 빠르게 자사에 적합한 AI 에이전트를 구축하고, 총소유비용(TCO)을 줄이면서도 정확하고 빠른 응답을 요구하는 오늘날, AFM-4.5B는 그 해답이 될 수 있다는 기대를 모은다.

아크리는 이 모델을 통해 ‘기업형 경량 AI’라는 새로운 분류를 정립하고자 한다. 대규모 모델로 인한 비용, 규제, IP 갈등에 피로감을 느끼는 기업에게 선택지를 넓혀주겠다는 것이다. 빠르게 진화하는 생성형 AI 시장 내에서 아크리가 이 비전을 지속적으로 실현해낼 수 있을지 주목된다.