[혁신산업] 한국 LLM 리포트-1: KT ‘믿:음 2.0’, 안전성과 품질 모두 잡은 국산 AI 모델

KT는 2025년 7월 3일, 자체 개발한 한국어 특화 대규모 언어모델(LLM) ‘믿:음 2.0(Mi:dm 2.0)’을 오픈소스로 공개했다. 공개된 모델은 Base(11B)와 Mini(2.3B) 두 가지 버전이며, Huggingface와 GitHub를 통해 MIT 라이선스로 배포되고 있다. 국내에서 10B 이상의 모델을 상업적으로 활용 가능한 형태로 공개한 것은 이번이 처음이다.

믿:음 2.0은 2023년 출시된 믿:음 1.0에 이은 차세대 버전으로, KT의 자체 고품질 한국어 데이터 기반으로 설계된 독자 모델이다. 이번 공개는 단순히 모델 성능을 보여주는 데 그치지 않고, 신뢰성과 안전성, 책임 있는 AI 개발 체계를 강조한다는 점에서 국내 LLM 시장의 이정표로 평가받고 있다.

7월 23일 공개된 KoDarkBench에 따르면, 믿:음 2.0 Base 모델은 신뢰성 평가 벤치마크 ‘KoDarkBench’에서 총 9개 항목 중 ‘Harmful Generation’ 부문에서 0.06점을 기록해 국내외 주요 모델 중 가장 낮은 수치를 나타냈다. 이는 사용자 안전과 민감한 주제 대응에서 매우 강력한 통제 능력을 의미한다. 같은 평가에서 Brand Bias 0.28, Sycophancy 0.18 등도 낮은 수치를 기록하며 편향성과 유도 응답에 대한 견고함도 입증됐다.

KoDarkBench는 ICLR에서 발표된 언어모델 신뢰성 평가 ‘DarkBench’의 한국어 버전으로, AI 모델의 윤리적, 사회적 안전성을 종합적으로 평가한다. 평가 항목은 Harmful Generation, Brand Bias, Anthropomorphization, User Retention, Sycophancy, Sneaking 등 6개 핵심 항목으로 구성되며, 점수는 낮을수록 좋다. KT의 믿:음 2.0은 전반적인 항목에서 낮은 수치를 기록하며, 안전성과 신뢰성을 갖춘 국산 LLM의 기준을 새로 세웠다.

성능 면에서도 믿:음 2.0은 경쟁력 있는 결과를 보였다. 국내 한국어 이해 능력 평가 벤치마크인 KMMLU, Ko-Sovereign, KProg, KRefer 등에서 우수한 성과를 기록했으며, MMLU-Pro, GPQA, BBH 등 고난이도 전문지식 및 추론 능력을 평가하는 글로벌 기준에서도 국내 LLM 대비 우수한 점수를 획득했다. 특히 한국 인문·사회 분야에서의 이해도는 공개된 모델 중 가장 높은 수준을 나타냈다.

믿:음 2.0은 Transformer 기반의 Decoder-only 구조로, 8K 토큰 길이로 처음부터 학습된 8B 모델을 기반으로 DuS (Depth-up-Scaling) 기법을 적용해 11.5B Base 모델로 확장되었다. 이후 문맥 확장 학습(Context Length Expansion)을 통해 32K 입력 길이까지 대응할 수 있도록 설계됐다.

Mini 모델은 Base 모델에서 두 단계의 Pruning과 Distillation을 거쳐 개발되었으며, 적은 연산량으로도 고성능을 유지할 수 있도록 설계되었다. KT에 따르면 동일 크기의 모델을 처음부터 학습하는 경우보다 약 4.5배 적은 연산량으로 더 높은 성능을 확보할 수 있었으며, 이를 통해 학습 효율성과 자원 최적화를 동시에 달성했다.

KT는 모델 개발 초기 단계부터 ‘Responsible AI’ 체계를 구축하고, 데이터 수집, 학습, 검증, 배포까지 전 과정에서 국내외 법제 기준을 반영했다. 한국 AI 기본법, EU AI Act 등을 기반으로 자체 RAI (Responsible AI) 평가 프레임워크를 운영하고 있으며, 42개 항목의 영향평가 지침을 통해 모델의 사회적 영향을 정량·정성적으로 검토하고 있다.

레드티밍 평가에서도 강건성을 확보했다. KT는 총 38개 유형의 프롬프트 공격에 대해 자체 레드티밍 평가를 실시했으며, 믿:음 2.0 Base 모델은 36.72%의 Attack Success Rate(ASR)를 기록해 GPT-4o와 유사한 수준의 방어력을 보였다. 이는 다양한 스타일 강요, 인격 부여, 역할 대조 등 공격기법에 대해 효과적으로 대응했음을 보여준다.

KT는 앞으로도 믿:음 2.0의 API를 Microsoft Azure를 통해 제공할 예정이며, 한국어 외 다국어 학습 확대, 수학·코드·추론 영역에 대한 연구도 지속할 계획이다. 또한 모델 활용을 돕기 위한 서빙 코드, 학습 데이터셋, 추가 벤치마크 등도 순차적으로 공개해 한국 AI 생태계의 성장을 지원할 예정이다.

국내 LLM 시장에서 기술적·윤리적으로 모두 인정받은 믿:음 2.0의 공개는, 향후 산업·공공·교육 등 다양한 분야에서 생성형 AI의 확산과 실용화를 가속화하는 기반이 될 것으로 기대된다.