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거인 꺾었다? 140억짜리 MS AI, 6700억 모델 성능 추월

댓글 0 · 저장 0 2025.05.01 23:51

기사 3줄 요약

1 MS, 작지만 강력한 AI 'Phi-4' 모델군 전격 공개
2 140억 파라미터 모델, 6710억 모델 성능 앞질러
3 AI 성능, 크기보다 효율성이 중요함 증명

Microsoft가 세상을 깜짝 놀라게 할 새로운 인공지능(AI) 모델 시리즈 'Phi-4-Reasoning'을 공개했습니다. 이 AI들은 PC나 스마트폰 같은 작은 기기에도 쏙 들어갈 만큼 작게 만들어졌는데, 놀랍게도 엄청나게 큰 AI 모델만큼 똑똑한 추론 능력을 보여줍니다. "AI는 클수록 좋다"는 기존의 생각을 완전히 뒤집는 사건입니다. Phi-4 모델들은 최신 기술들을 조합해서 만들어졌습니다. 비싼 과외 선생님에게 배우듯, 이미 똑똑한 AI(OpenAI의 o3-mini)에게 핵심만 쏙쏙 골라 배우고(지식 증류), 스스로 더 똑똑해지는 연습(강화 학습)도 했습니다. 마치 공부 잘하는 비법 노트를 전수받고 밤새 복습까지 한 셈이죠. 덕분에 크기는 작지만 성능은 강력해졌습니다.

그래서 Phi-4가 뭔데?

이번에 공개된 Phi-4 가족은 여러 종류가 있습니다. 기본 모델인 'Phi-4-reasoning'(140억 파라미터), 여기서 더 똑똑해진 'Phi-4-reasoning-plus'(140억 파라미터), 그리고 더 작은 동생 격인 'Phi-4-mini-reasoning'(38억 파라미터)이 대표적입니다. 파라미터는 AI의 뇌 용량이라고 생각하면 쉬운데, 숫자가 작을수록 가볍고 빠르다는 뜻입니다. 심지어 글자뿐 아니라 소리, 이미지까지 이해하는 'Phi-4-multimodal'(56억 파라미터) 모델도 있습니다. 중요한 건, 이 모델들을 누구나 자유롭게 가져다 쓸 수 있도록 MIT 라이선스로 공개했다는 점입니다.

얼마나 대단하길래?

Phi-4의 능력은 상상 이상입니다. 특히 'Phi-4-reasoning-plus' 모델은 수학 올림피아드 문제 풀이에서 무려 6710억 개의 파라미터를 가진 거대 AI 'DeepSeek-R1'보다 더 높은 점수를 받았습니다. 덩치가 48배나 큰 상대를 이긴 셈이니, 그야말로 다윗이 골리앗을 쓰러뜨린 격입니다. 작은 모델도 충분히 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것을 제대로 증명했습니다.

모델	파라미터	주요 특징	성능 하이라이트	주요 용도
Phi-4-reasoning	140억	고품질 데이터 학습, 똑똑한 AI에게 배움	큰 모델과 경쟁 가능	수학, 과학, 코딩
Phi-4-reasoning-plus	140억	기본 모델 + 강화 학습으로 업그레이드	6710억 모델보다 수학 문제 잘 품	복잡한 추론, 수학 경시
Phi-4-mini-reasoning	38억	수학 문제 풀이에 최적화, 초소형	작은 크기 대비 수학 능력 뛰어남	교육용, Copilot+ PC 탑재
Phi-4-multimodal	56억	글, 소리, 이미지 모두 처리	정보 없음	Copilot+ PC, 멀티모달 기능

어디에 쓰는 건데?

Phi-4 모델들은 우리 생활 곳곳에서 활약할 준비를 하고 있습니다. 예를 들어 'Phi-4-mini-reasoning'은 수학 과외 선생님처럼 어려운 문제를 단계별로 설명해주는 교육용 프로그램에 들어갈 수 있습니다. Microsoft의 새로운 노트북 'Copilot+ PC'에도 탑재되어 인터넷 연결 없이도 AI 비서 역할을 해냅니다. 'Phi-4-multimodal'은 글자뿐 아니라 이미지나 소리까지 알아듣기 때문에, 앞으로 더 자연스럽고 똑똑한 AI 서비스가 가능해질 것입니다.

이게 왜 중요한 거야?

Phi-4의 등장은 단순히 새로운 AI 모델이 나온 것 이상의 의미를 가집니다. 지금까지는 AI 성능을 높이려면 무조건 더 크고 비싼 모델을 만들어야 한다고 생각했지만, Phi-4는 "작고 효율적인 AI도 충분히 강력할 수 있다"는 새로운 가능성을 보여줬습니다. 덕분에 비싼 슈퍼컴퓨터 없이도 PC나 스마트폰에서 바로 똑똑한 AI를 쓸 수 있게 됩니다. 개발자들은 더 적은 비용과 자원으로 혁신적인 AI 앱을 만들 수 있고, AI 기술 발전의 혜택을 더 많은 사람이 누릴 수 있게 될 것입니다. AI 개발 경쟁의 판도가 바뀔 수도 있습니다. 이제 크기 경쟁이 아니라, 누가 더 효율적으로 똑똑한 AI를 만드느냐의 싸움이 시작될지도 모릅니다.