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엔씨AI 산업특화 AI 파운데이션 모델 '배키' 공개, "메타 라마4 스카우트 대비 성능 1.9배 높아"

정희경 기자 huiky@businesspost.co.kr 2026-01-08 11:48:08
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[비즈니스포스트] 엔씨소프트 인공지능(AI) 자회사 엔씨AI가 멀티모달 생성용 파운데이션 모델 '배키(VAETKI)'를 공개했다고 8일 밝혔다. 

배키는 엔씨AI가 과학기술정보통신부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여해 만든 결과물이다. 
 
엔씨AI 산업특화 AI 파운데이션 모델 '배키' 공개, "메타 라마4 스카우트 대비 성능 1.9배 높아"
▲ 이연수 엔씨AI 대표가 지난달 30일 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에서 '배키'를 소개하고 있다. < 엔씨AI >

엔씨AI에 따르면 배키 100B 모델은 오픈AI의 GPT OSS, 메타 라마 등  현존하는 글로벌 SOTA 오픈소스 모델들과 비교해 대등하거나 이를 웃도는 성능을 기록했다.
 
모델은 10조 토큰의 방대한 코퍼스를 바탕으로 학습됐다. 특히 토크나이저 어휘의 20%를 한국어에 할당하고 고어까지 처리 가능한 한글 조합 기능을 포함해 한국어 전문성을 극대화했다. 이에 유사한 파라미터 규모를 가진 하이엔드급 모델인 GPT-OSS-120B 시리즈와 한국어 주요 벤치마크 3종에서 평균 101% 우세한 성능을 기록했다.
 
또 한국어 외 글로벌 주요 벤치마크 지표 평균에서 메타의 라마4 스카우트 대비 약 1.9배에 달하는 성능우위를 보여줬고, 특히 지시 이행 능력(IFEval)에서 265%, 박사 수준의 추론능력(HLE) 영역에서 137%의 성능 수치를 기록했다. 
 
회사는 이번에 공개한 배키를 통해 대한민국 강점 산업군의 AI 전환을 이끈다.

이를 위해 독자적인 '도메인 옵스' 체계를 구축한다. 제조 현장의 피지컬 AI, 국방 분야의 전술 지능, 콘텐츠 산업의 창의적 AI 등 각 산업군에 특화된 데이터를 최적화해 현장에서 작동하는 AI 모델을 공급한다는 것이다.
 
이번 모델은 산업 현장에서 사용을 위해 효율성을 높인 점이 특징이다.

배키는 모델의 크기를 키우면서도 운영 효율성을 극대화하기 위해 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 도입했다. 최신 기술인 MLA와 국소-전역 인터리빙 기법을 결합해 기존 방식 대비 KV 캐시 메모리 사용량을 약 83% 절감했다. 이에 대규모 AI 도입을 검토하는 기업들에게 인프라 운영 비용을 낮춰줄 수 있을 것으로 기대된다. 
 
또 모델이 답변에 도달하는 논리적 과정을 보여주는 '사고 구조'를 채택해 국방, 제조, 금융 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야의 의사결정 지원에 최적화됐다. 

배키는 이런 성과를 바탕으로 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 목록에도 이름을 올리기도 했다.
 
이연수 엔씨AI 대표는 "배키는 대한민국의 주력 산업이 AI를 무기 삼아 글로벌 시장을 선도하게 만드는 전략적 자산이 될 것"이라며 "독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실제로 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가가겠다"고 말했다. 정희경 기자

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