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네이버에 따르면 하이퍼클로바X 씽크는 서울대학교 언어학과가 개발한 한국어 추론 벤치마크 ‘KoBALT-700’에서 국내외 주요 추론 모델보다 우수한 성능을 기록했다.
하이퍼클로바X 씽크는 또 다른 한국어 성능 평가 지표인 ‘HAERAE-Bench’에서도 추론모델을 포함한 국내외 주요 오픈소스 모델보다 높은 점수를 받으며, 에이전트형 AI에 필수적인 자유로운 언어 상호작용 역량을 입증했다.
네이버는 하이퍼클로바X 씽크에 시각 정보를 활용한 ‘멀티모달 추론’ 성능도 확보했다. 이 성능은 대학수학능력시험 생명과학 문제처럼 이미지로 제시된 그래프와 도식 정보를 분석해 문항의 정답을 추론하는 등 언어 외적인 사고 능력을 수행한다.
하이퍼클로바X 씽크 성능 평가를 담당한 유강민 네이버클라우드 리더는 “이번 추론모델은 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다”며 “향후 보다 강력한 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로 고도화해 나갈 것”이라고 말했다.
네이버는 이번 추론모델을 오픈소스로 공개할 계획이다. 네이버는 지난 4월 공개한 경량 오픈모델 ‘하이퍼클로바X 씨드’가 한 달여 만에 50만 다운로드를 넘긴 만큼, 이번 모델 역시 한국어 기반 AI 생태계 확장에 기여할 것으로 기대하고 있다.
정채윤 한국금융신문 기자 chaeyun@fntimes.com
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