작은희망,비록님// 인공지능 인프라 소프트웨어(컴파일러, 병렬처리 등등 ) 를 개발하는 ”모레“라는 회사에서 스핀오프된 회사입니다. 모레는 슈퍼컴퓨터를 만들었던 서울대 천둥팀의 조강원박사가 이끌고 있으며 파두의 이지효 전대표와 같은 컨설팅 회사출신으로 파두에서 같이 근무했던 윤도연도 한때 이회사의 대표로 활동한적이 있습니다
모레는 AMD GPU와 텐스토런트 NPU 를 데이터 센터에서 돌리기위한 인프라소프트웨어 개발 프로젝트도 진행하고 있습니다
천문공
IP 122.♡.56.205
07-21
2026-07-21 23:20:26
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저도 오늘 오전에 관련 글을 쓴 바 있습니다.
생각 보다 조용하다.... 가 아니라 요즘 클리앙에서 인공지능 관련 관심이 깊은 분들이 그렇게 많지 않습니다.
아마 더 큰 뉴스였어도 마찬가지였을 것 같습니다. 제가 AI 관련 소식을 전하면... 딱 보시는 분들만 본다는 것을 확실히 느끼고 있습니다.
hogar
IP 1.♡.153.197
07-21
2026-07-21 23:26:13
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@천문공님 삼전 하닉은 온 국민이 하지만 정작 AI 소식은 소수만 관심을 갖는거 같아요. 이거 진짜 엄청난 소식인데 말이죠..
그런데 도대체 어떻게 학습시키고 어떤 구조이길래 이렇게 더 작은 모델로 더 높은 성능을 냈을까요?
@hogar님 잠깐이지만 사용해 보았습니다. 답변 퀄리티가 제법 괜찮습니다. 제 글에도 남겼지만, 답변 중에 영어가 어색하게 섞여 있는 부분이 조금 걸리긴 했습니다. 이런 부분만 보완해서 나온다면 꽤 괜찮을 것 같습니다. 기사 내용처럼 최종 버전은 대폭 대선 되어 나온다고 하는데, 실제로 그리 된다면 기대해 볼만 할 것 같습니다.
인공지능은 모델도 중요하지만 이젠 인프라 중심의 기간산업으로 넘어가는 것 같습니다. 소프트웨어는 인공지능 스스로 개발하는 단계라 조금만 지나면 상향평준화 될거고, 사람들이 얼마나 고성능 모델을 쓸 수 있게 하느냐가 서비스의 관건이겠죠. 중국모델 좋다고 해봐야 사람 좀만 몰리면 못쓰더군요.
솔라
IP 61.♡.66.8
07-21
2026-07-21 23:50:35
·
지금까지 봤던 한국 모델 중에서는 제일 인상적이네요. https://motiftech.io/ko/ 여기 들어가면 현재 상당히 쾌적한 속도의 답변이 나오는 것을 보실 수 있습니다.
포메라
IP 1.♡.213.239
07-21
2026-07-21 23:55:57
·
오 그래도 견줄만한 모델이 등장해서 다행이네요.
IP 223.♡.213.177
00:15
2026-07-22 00:15:41
·
아쉽게도 세차장 테스트는 통과 못하네요.
위에서와같이
IP 49.♡.41.184
00:51
2026-07-22 00:51:12
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MOTIF에게 물어봤습니다. 타 AI 와의 비교 장단점 참조하세요.
장점 항목 내용 성능 AAII 44점 (동급 모델 중앙값 15의 약 3배) 효율성 314B 중 13B만 활성화 → 추론 속도·비용 절감 컨텍스트 262,144 토큰(26만 개)의 네이티브 컨텍스트 윈도우 가격 베타 기준 입력·출력 토큰당 $0.00 (경쟁력 있는 가격) 환각 감소 Differential Attention, PolyNorm으로 맥락 이해도 향상 온디바이스 대응 저사양 서버/개인 기기에서도 지연 없이 응답 가능 한국어 최적화 한국형 파운데이션 모델로 한국어 처리 강점
단점 및 한계 항목 내용 텍스트 전용 이미지/오디오 입력 미지원 (멀티모달 아님) 라이선스 비상업적 연구 목적만 허용, 상업적 이용 시 사전 허가 필요 신규 아키텍처 vLLM/SGLang 등 주요 추론 프레임워크 지원 아직 미완비 베타 버전 공식 릴리스 전 단계로, 성능 개선 여지 있음 투명성 학습 데이터, 컴퓨팅 예산, 벤치마크 상세표 미공개
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국내 스타트업인데 사실 저도 이번에 제대로 살펴보고 있습니다.
모레는 AMD GPU와 텐스토런트 NPU 를 데이터 센터에서 돌리기위한 인프라소프트웨어 개발 프로젝트도 진행하고 있습니다
생각 보다 조용하다.... 가 아니라
요즘 클리앙에서 인공지능 관련 관심이 깊은 분들이
그렇게 많지 않습니다.
아마 더 큰 뉴스였어도 마찬가지였을 것 같습니다.
제가 AI 관련 소식을 전하면... 딱 보시는 분들만 본다는 것을 확실히 느끼고 있습니다.
삼전 하닉은 온 국민이 하지만
정작 AI 소식은 소수만 관심을 갖는거 같아요.
이거 진짜 엄청난 소식인데 말이죠..
그런데 도대체 어떻게 학습시키고 어떤 구조이길래 이렇게 더 작은 모델로 더 높은 성능을 냈을까요?
잠깐이지만 사용해 보았습니다.
답변 퀄리티가 제법 괜찮습니다.
제 글에도 남겼지만,
답변 중에 영어가 어색하게 섞여 있는 부분이 조금 걸리긴 했습니다.
이런 부분만 보완해서 나온다면
꽤 괜찮을 것 같습니다.
기사 내용처럼 최종 버전은 대폭 대선 되어 나온다고 하는데,
실제로 그리 된다면 기대해 볼만 할 것 같습니다.
Ai에 관한 소식과 분석 늘 감사한 마음으로 잘 보고있습니다
Kimi k3 는 중국 모델인데 성능이 GPT 5.6 급이라 전세계를 놀라게한 모델입니다.
사실 그전에 놀라게 했던건 deepseek 모델이었죠.
증류로 높은 성능을 내는 모델을 만들었기때문인데
그 deepseek 과 같은 점수를 내는 모델을 뜬금없이 우리나라가 만든거죠.
죄송합니다.. ㅜ.ㅜ;
한번 찾아보겠습니다.. ㅎㅎ
독파모이니 언젠가 올리실 날이 오지 않을까요?
그러게요.
저도 우리나라 모델이 뭔가 이름을 알린다면 LG 에서 나올까 싶었는데 조용하네요?
중국모델 좋다고 해봐야 사람 좀만 몰리면 못쓰더군요.
https://motiftech.io/ko/
여기 들어가면 현재 상당히 쾌적한 속도의 답변이 나오는 것을 보실 수 있습니다.
장점
항목 내용
성능 AAII 44점 (동급 모델 중앙값 15의 약 3배)
효율성 314B 중 13B만 활성화 → 추론 속도·비용 절감
컨텍스트 262,144 토큰(26만 개)의 네이티브 컨텍스트 윈도우
가격 베타 기준 입력·출력 토큰당 $0.00 (경쟁력 있는 가격)
환각 감소 Differential Attention, PolyNorm으로 맥락 이해도 향상
온디바이스 대응 저사양 서버/개인 기기에서도 지연 없이 응답 가능
한국어 최적화 한국형 파운데이션 모델로 한국어 처리 강점
단점 및 한계
항목 내용
텍스트 전용 이미지/오디오 입력 미지원 (멀티모달 아님)
라이선스 비상업적 연구 목적만 허용, 상업적 이용 시 사전 허가 필요
신규 아키텍처 vLLM/SGLang 등 주요 추론 프레임워크 지원 아직 미완비
베타 버전 공식 릴리스 전 단계로, 성능 개선 여지 있음
투명성 학습 데이터, 컴퓨팅 예산, 벤치마크 상세표 미공개