코난테크놀로지, 추론 통합 LLM ‘ENT-11’ 이달 출시

인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지 가 이달 중 새로운 거대언어모델(LLM) ‘ENT-11’을 정식 출시한다.

ENT-11은 일반 모드와 추론 모드를 단일 엔진으로 통합한 것이 특징으로, 보다 낮은 GPU 비용으로도 고성능의 AI 서비스를 제공할 수 있어 효율성과 경제성에서 주목받고 있다.

이번 모델은 단순 질의응답은 물론 복잡한 사고와 논리를 요구하는 고차원적 추론까지 하나의 모델로 처리할 수 있도록 설계됐다.

기존에는 일반용과 추론용 모델을 따로 운용하는 방식이 대부분이었지만, 코난은 이를 하나의 엔진으로 통합함으로써 전환 과정의 지연 없이 빠르고 일관된 결과를 도출할 수 있다고 설명했다.

‘ENT-11’은 한국어 최적화 구조를 갖춘 모델로, 기존 글로벌 모델들인 큐원(Qwen), 라마(LLaMA), 젬마(Gemma), 딥시크(DeepSeek) 등과 비교했을 때 사전 학습 단계에서 한국어 토큰이 더 많이 포함되어 있다.

이는 한국어 기반 질의에 대한 처리 정확도와 응답 속도에서 뚜렷한 차별성을 만든다.

출시 전 자체 진행된 벤치마크에서는 성능이 입증됐다.

ENT-11은 320억개(32B)의 매개변수로 구성돼 있으며, 무려 6710억개(671B)의 매개변수를 가진 딥시크 R1과 비교해도 성능 면에서 대등하거나 일부 항목에서는 우위를 점했다.

특히 코딩 영역에서의 성능은 딥시크 R1을 크게 웃돌았다. 같은 32B 규모인 딥시크 R1 모델과 비교했을 때는 평균 4.75%포인트 높은 성능을 기록했다.

코난테크놀로지는 이러한 성능을 객관적으로 검증하기 위해 멀티턴 대화와 명령 수행 능력을 측정하는 MT-Bench를 한글화하고 정밀도를 높인 자체 기준 ‘Konan MT-Bench’를 통해 반복 평가를 진행했다.

이 과정에서도 추론, 수학, 작문 등 주요 영역에서 동급 대비 우수한 성능을 다시 확인했다고 전했다.

김영섬 코난테크놀로지 대표는 “일부 LLM이 특정 평가지표에만 치우쳐 과대 평가되는 현상을 바로잡고자, 다양한 분야에서의 균형 잡힌 성능에 주목했다”며 “딥시크 R1보다 20배 작은 모델이지만 추론 성능에서는 더 나은 결과를 보인 만큼, 코난의 기술이 한국형 생성형 AI의 기준점이 되도록 지속적으로 연구개발에 매진하겠다”고 밝혔다.

코난테크놀로지는 ENT-11 모델을 기반으로 다양한 산업군에 특화된 LLM 서비스를 확장하고, 연내 AI 플랫폼 사업 강화를 위한 추가 파트너십 및 제품군 확장을 추진할 계획이다.

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배동현 ([email protected]) 기사제보