SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 라인으로 에이닷엑스 케이투(A.X K2, 매개변수 약 6880억·688B)를 허깅페이스에 공개했다. 직전 A.X K1(519B)보다 규모를 키웠고, 회사 발표 기준으로 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 약 32.2%p, 장문·에이전트 관련 평가는 약 83.9%p 개선했다고 한다. “답하는 AI”보다 현장 작업·업무 흐름에 붙는 AI를 전면에 둔 발표라, 모델 API·온프레 에이전트를 검토 중인 팀은 스펙 표와 실증 경로를 같이 보면 된다.
평가 일정·체크리스트는 국가대표 AI 2차 평가 가이드를, 멀티 에이전트 설계는 오픈AI 아스트라 멀티 에이전트를, 도구 연동은 클로드 코드 MCP 연결을 같이 보면 연결된다.
2026년 7월 29일 SK텔레콤 보도자료 기준으로 보면 아래와 같다. 숫자는 회사 발표·벤치 구성에 의존하므로, 도입 RFP에는 원문 링크와 측정일을 남기는 편이 안전하다.
| 항목 | 내용(발표 기준) | 팀이 챙길 메모 |
|---|
| 모델 | A.X K2 (에이닷엑스 케이투) | 제품명·버전을 문서에 고정 |
| 규모 | 약 688B (직전 K1 519B) | 추론 비용·VRAM 견적에 직결 |
| 공개 | 허깅페이스 오픈소스 커뮤니티 업로드 | 라이선스·가중치 접근 조건 확인 |
| 벤치 평균 | K1 대비 14개 벤치 평균 +32.2%p | 업무 데이터셋으로 재현 실험 필수 |
| 장문·에이전트 | 관련 평가 약 +83.9%p | 도구 호출·다단계 태스크 시나리오 설계 |
| 구조 포인트 | SGA(Sparse Gated Attention) 자체 구조 | 장문 컨텍스트 효율을 영업 문구로만 믿지 말 것 |
회사는 큐원(Qwen)·딥시크(DeepSeek)·지엘엠(GLM)·키미(Kimi) 등 최근 해외 모델과 동급 벤치를 언급했다. 동급 표현은 특정 벤치 묶음에서의 비교이므로, 한국어 업무 문서·사내 툴 호출 성공률은 별도 스모크 테스트가 필요하다.
독파모 관련 인터뷰·보도에서 반복되는 말은 “질문에 답만 하는 챗봇”에서 “업무를 이어 가는 에이전트”로 무게를 옮긴다는 점이다. 제품 관점에서는 아래 네 가지가 실제로 달라진다.
- 입력 형태: 짧은 채팅만이 아니라 매뉴얼 PDF, 현장 사진, 통화 음성, 공정 로그까지 들어온다.
- 출력 형태: 문장 한 줄이 아니라 할 일 목록, 보고서 초안, 위험 플래그, 다음 공정 지시가 나온다.
- 권한: 읽기 전용 요약과 쓰기(티켓 생성·장비 설정 제안)를 분리해야 한다.
- 실패 모드: 환각 한 문장보다 “잘못된 공정 파라미터 제안”이 사고 비용이 크다.
SKT는 제조 특화 에이전트 실증으로 KG스틸 당진공장 냉간 압연 라인, 코넥 주조·가공 공정 등을 언급했다. 국방 쪽에는 A.X K1 기반 양자화 모델 3종을 육·해·공·해병 산하 부대 활용 계획으로 밝혔다. 바이오·사무(에이닷 비즈, SK하이닉스 사내 도구) 사례도 함께 나왔다. 공통점은 도메인 데이터 + 권한 경계 + 사람 승인 게이트가 모델 크기보다 먼저 설계된다는 점이다.
에이전트 역할 분리는 아스트라 멀티 에이전트 체크와, 도구 스킬 설치 폭주는 Agent Skills 도입 실패 후기를 참고하면 실수를 줄이기 쉽다.
본 모델(A.X K2) 외에 멀티모달 파생이 같이 공개·언급됐다. 허깅페이스 링크는 보도 별첨 기준으로 아래와 같다.
| 라인 | 역할(발표) | 업무 예 |
|---|
| A.X K2 (본 모델) | 텍스트 초거대 모델 | 장문 추론, 보고서, 에이전트 플래닝 |
| A.X K2 VL Light-Preview | 비전·언어 | 영수증·매뉴얼·현장 이미지 해석 |
| A.X K2 ALM | 오디오·언어 | 상담·회의 음성 인식·분석 |
| A.X K2 Raon-Speech (크래프톤) | 음성 상호작용 | 게임·음성 UX 고도화 방향 |
| A.X VE | 비전 인코더 | 이미지 인코딩 파이프라인 부품 |
Preview·Light 접미사가 붙은 모델은 아직 실험·제한 공개일 수 있다. 프로덕션 SLA에 넣기 전에 지연시간, 언어 혼합 입력, PII 마스킹, 온프레 배포 가능 여부를 체크리스트로 고정하세요.
뉴스 헤드라인만 보고 “국산 688B 붙이자”로 가면 비용과 보안 리뷰에서 막힌다. 아래 순서로 2주 스모크를 권한다.
- 업무 시나리오 5개: 성공 기준을 “문장이 그럴듯한가”가 아니라 “티켓 필드 채움 정확도·도구 호출 성공률”로 쓴다.
- 데이터 경계: 사내 문서·고객 PII·국방·의료 등급을 나누고, 모델이 학습에 쓰이는지·로그에 남는지를 계약서에 적는다.
- 추론 경로: API 호스팅 vs 자체 GPU vs 양자화 온프레. VRAM·동시 세션·원화 단가를 표로 만든다.
- 에이전트 권한: 읽기 도구와 쓰기 도구를 분리하고, 쓰기는 사람 승인 또는 화이트리스트만 허용한다.
- 회귀 세트: 한국어 고유명사, 사내 약어, 장문 50페이지 요약, 멀티모달 1종을 고정 세트로 둔다.
- 폴백: 타임아웃·환각·도구 실패 시 기존 검색·사람 큐로 넘기는 경로를 미리 만든다.
비용 감각은 AI 코딩 툴 비용 비교, 모델 고르기 틀은 LLM 모델 비교 2026과 맞춰 두면 의사결정 문서가 한 장으로 모인다.
허깅페이스에 올라간 가중치는 “무료 무제한 상용”과 동의어가 아니다. 카드·README의 라이선스, 허용 지역, 재배포, 상업 이용, 파생 모델 공개 의무를 읽어야 한다. 운영 쪽에서는 아래를 기본값으로 둔다.
- 모델 카드 해시·커밋 ID를 배포 아티팩트에 기록한다.
- 추론 서버 로그에 프롬프트 원문을 무기한 저장하지 않는다. 마스킹·보존 기간을 정한다.
- 에이전트가 외부 HTTP를 칠 때는 허용 도메인 목록과 타임아웃을 강제한다.
- 평가 데이터셋에 고객 실데이터가 섞이지 않게 합성·익명화 파이프라인을 먼저 깐다.
보안 사고 사례를 볼 때는 모델 유출만이 아니라 API 키·웹훅 재시도 폭주도 같이 본다. 콜백 멱등은 웹훅 재시도·멱등 키 케이스를 참고하면 된다.
A.X K2 매개변수 688B는 확정 수치인가요?
SK텔레콤 보도자료(2026-07-29)에 매개변수 6,880억 개(688B)로 명시돼 있습니다. 실제 배포 체크포인트·양자화 변형은 카드와 커밋 ID를 보고 확인하세요.
허깅페이스에 올렸으면 상업 이용이 무조건 자유로운가요?
아닙니다. 모델 카드의 라이선스·이용 약관을 읽어야 합니다. 재배포, 파생 모델, 지역 제한, 서비스형 재판매 조건이 모델마다 다릅니다.
K1 대비 32.2%p 개선을 우리 제품 정확도로 써도 되나요?
그대로 쓰면 위험합니다. 회사 발표 벤치 묶음 기준이며, 업무 데이터에서의 정답률·도구 호출 성공률은 별도 측정이 필요합니다.
제조 현장 에이전트는 언제부터 쓸 수 있나요?
보도는 하반기 데모·실증 계획을 언급합니다. 공개 일정과 자사 공장 적용 일정은 다릅니다. PoC 계약서에 데이터 반출 범위와 책임 경계를 먼저 적으세요.
비전·오디오 모델도 같은 서버에 올려야 하나요?
필수는 아닙니다. VL·ALM·Speech는 별 엔드포인트로 두고, 오케스트레이터가 라우팅하는 편이 장애 격리가 쉽습니다. 트래픽이 적은 팀은 호스팅 API만 써도 됩니다.
독파모 2차 평가 결과와 A.X K2 공개는 같은 사건인가요?
겹치는 맥락이지만 동일 사건으로 묶지 않는 편이 낫습니다. 모델 공개는 제품·연구 릴리스이고, 정부 평가는 별도 일정·기준을 따릅니다. 평가 일정은 보도 시점 기준으로 변동될 수 있습니다.
