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[IT뉴스]반복 업무용 가성비AI 경쟁… 업스테이지도 '솔라 미니 4'로 참전

온카뱅크관리자

2026-11-11 18:37:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">뮤즈 엠버·클로드 미소스 5.2 등<br>글로벌 빅테크 저가 모델 승부수<br>카카오도 매개변수 경량화 집중</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8zl3JnEocX">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="97c0ec275c5a8ac242117c19d81e6411f1ca9d6c6dc42d844ef1759c76e2ff0c" dmcf-pid="6qS0iLDgjH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="메타 뮤즈 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111183242227nzoj.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="Umh5MejJNq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111183242227nzoj.jpg" width="658"></p>
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            메타 뮤즈 연합뉴스
           </figcaption>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="40d598507110afaf59234d272712e1ff9b5ef9cda2eceac9000107ed63224fea" dmcf-pid="PBvpnowaoG" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="앤스로픽 클로드 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111183243513zasl.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="4ysZxRNdcZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/fnnewsi/20261111183243513zasl.jpg" width="658"></p>
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            앤스로픽 클로드 연합뉴스
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          </figure>
          <div contents-hash="5d395013b8afe2bef4dcb0dd2f479340bff103ca7a520574f33745dfe4c6bfea" dmcf-pid="QbTULgrNNY" dmcf-ptype="general">
            글로벌 빅테크가 고성능 인공지능(AI) 모델의 이용료를 내리고 반복 업무용 저가 모델을 내놓으면서 AI 가격 경쟁이 본격화되고 있다. 국내 AI 기업들도 저가 모델을 공급하는 한편, 연산 부담을 줄이는 경량화 기술 고도화에 주력하고 있다. AI가 기업의 일상 업무로 확산되면서 건당 처리 비용이 고객 확보를 가르는 핵심 경쟁력으로 자리잡는 모양새다. 
          </div>
          <p contents-hash="c0c8477ba7eadabe9c2263b68e6a5034eb264de997f82df3e851693b311c4653" dmcf-pid="xj2nWGpXkW" dmcf-ptype="general">11일 업계에 따르면 메타는 지난 9일(현지시간) 문서에서 정보를 추출하거나 외부 도구를 호출하는 등 반복 작업에 특화한 경량 모델 '뮤즈 엠버'를 공개했다. 입력 20만 토큰 이하 구간에서 100만 토큰당 이용료는 입력 0.10달러, 출력 0.50달러다. 메타가 공개한 아티피셜 애널리시스 평가 결과 뮤즈 엠버는 앤스로픽 '클로드 하이쿠 5.5'의 최고 추론 설정과 같은 36점을 기록했다. </p>
          <p contents-hash="f1d8f09b1928b88922c58574d124dc1ccd2118ff737abe210dc899e306c61512" dmcf-pid="ypO5MejJNy" dmcf-ptype="general">앤스로픽도 같은 날 최상위 모델 '클로드 페이블 5.2'와 '클로드 미소스 5.2'를 선보였다. 두 모델은 이전 버전보다 코딩·추론 능력을 높이고 출력 속도를 최대 30% 개선했다. 페이블 5.2의 기본 응용프로그램인터페이스(API) 요금은 100만 토큰당 입력 8달러, 출력 40달러로 책정됐다. 이전 버전의 10달러와 50달러에서 각각 20% 인화했다. 일반적인 코딩과 사무에는 '오퍼스 5.5'를 먼저 쓰고, 난도가 높은 작업에 페이블을 활용하는 식이다. 작업 난도에 따라 모델을 나눠 써 성능과 비용의 균형을 맞출 수 있다. 국내에선 업스테이지가 저가 모델을 앞세워 가격 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 최근 공개한 '솔라 미니 4'의 100만 토큰당 가격은 입력 0.10달러, 출력 0.40달러다. 뮤즈 엠버 기본 구간과 비교하면 입력 가격은 같고 출력 가격은 20% 낮다. 정보 조회와 정해진 형식의 결과 생성 등 반복 업무를 겨냥했으며, 고객사 내부 서버에 설치하는 방식도 지원한다. 문서 처리량이 많거나 외부로 데이터를 보내기 어려운 기업까지 공략할 수 있도록 공급 방식을 넓힌 것이다. </p>
          <p contents-hash="48bad9b67e266ad6ce7e542f199f3f367550ff7e5484d94e06e5134e7490e55d" dmcf-pid="WUI1RdAiNT" dmcf-ptype="general">가격 경쟁을 지속하려면 모델 운영에 드는 연산 비용도 낮춰야 한다. 이에 국내 기업들은 모델 크기를 줄이면서도 업무에 필요한 성능을 확보하는 경량화 기술 개발에 집중하고 있다. </p>
          <p contents-hash="6b4f106f2b194d50ae48d91924e5e31b19114875361505f78400b3708acb6d6f" dmcf-pid="YuCteJcngv" dmcf-ptype="general">카카오는 지난달 공개한 경량화 연구에서 매개변수를 20.2~40.4% 줄이면서 테스트 성능을 2.7~6.6% 높였다고 설명했다. LG AI연구원이 선보인 '엑사원 4.5'는 매개변수 330억개로, 앞서 공개한 K-엑사원의 약 7분의 1 크기다. 모델 크기를 줄이면서도 텍스트 이해·추론 영역에서 기존 K-엑사원과 동등한 수준의 성능을 확보했다. </p>
          <p contents-hash="b438423acbbe86b264aca5237587f8dbc772c26fb494fe8c398e5098af76b558" dmcf-pid="G7hFdikLgS" dmcf-ptype="general">저가·경량 모델 경쟁이 치열해지는 배경은 업무별로 요구하는 AI 성능이 다르기 때문이다. 기업은 처리 물량이 많은 업무에 저렴한 모델을 활용해 전체 AI 이용료를 줄일 수 있다. 공급사 역시 경량 모델로 연산 부담을 낮추면 고객의 비용 부담을 덜면서 수익성을 확보할 여지가 커진다. </p>
          <p contents-hash="105c28d4894de5af0b9eb2e2a0c360548a8c7439fdc187c7e7a7bc2e38bd6f01" dmcf-pid="Hzl3JnEool" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "복잡한 추론이나 코딩에는 고성능 모델이 필요하지만, 문서 요약·분류 같은 반복 업무에서는 필요한 정확도를 확보하면서 처리 비용을 낮추는 것이 중요하다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="f17899c6ed37fe031ca71b96f0c6fca5152a46454742bbbcd43a83ea6d4882d9" dmcf-pid="XqS0iLDgAh" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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