SK Telecom已通过韩国政府“自主AI基础模型”项目第二阶段评估。此次评估除模型性能外，还将产业应用前景及对韩国AI生态的带动作用纳入考量。业界普遍认为，这意味着SK Telecom自主模型的实用性和落地能力获得进一步认可。

根据公司披露，SK Telecom下一步将把技术布局进一步延伸至万亿级参数模型、多模态和AI Agent方向。韩国科学技术信息通信部则计划加大算力支持力度，把面向下一阶段入选团队的NVIDIA B200 GPU支持规模，由今年上半年的约768块提升至下半年的约1000块。

本轮通过第二阶段评估的团队包括SK Telecom、Upstage和LG AI Research。评估采用加权计分方式，其中基准测试占40分，专家评审占35分，用户评审占25分。

专家委员会认为，SK Telecom模型在数学推理和韩语能力方面已跻身对比模型前列，同时已在大规模商用服务中完成部署，验证了模型的可用性和实用价值。纳入评估的产业案例包括A.X K1在国防领域的应用、面向制造业的专用AI Agent试点，以及法务、税务等场景演示。

从技术演进路径看，SK Telecom自主基础模型研发正由A.X K1进一步迈向A.X K2。公司表示，A.X K1并非基于其他企业已训练模型进行增量训练，而是从模型架构设计到数据预训练均自主完成，属于“从零开始训练”的基础模型。

A.X K1总参数规模为5190亿，推理时实际激活参数为330亿，采用专家混合（MoE）架构。该架构能够在扩大模型总体容量的同时，避免每次推理都调用全部参数，从而提升推理效率。

在训练基础设施方面，SK Telecom也积累了超大模型开发经验。公司自2021年与NVIDIA建设A100 GPU超级计算机“Titan”以来，持续在数据、基础设施和训练环境等方面展开合作。A.X K1训练过程中使用了NVIDIA Nemotron数据集，并引入大规模分布式训练框架Megatron-LM，以及数据准备和清洗工具Nemo Curator。

用于第二阶段评估的A.X K2，则在K1基础上将总参数规模由5190亿提升至6880亿，并加入自研的“稀疏门控注意力（SGA）”结构。该结构在处理长上下文时，不再对全部信息进行等权计算，而是优先调用相关性更高的信息。SK Telecom称，这一设计有助于提升产业场景所需的准确率和运行效率。

性能方面，A.X K2较K1也有明显提升。SK Telecom表示，A.X K2在海内外14项基准测试中的平均成绩较K1提升32.2个百分点，在长文本理解和Agent相关评测中的提升幅度约为83.9个百分点。

韩国科学技术信息通信部公布的第二阶段结果也重点提及SK Telecom模型的数学推理表现：在基于国际数学奥林匹克2026年题目的评测中，A.X K2得分达到金牌线；在基于美国高中数学竞赛AIME题目的Math Arena AIME 2026榜单上，A.X K2以97.1%的准确率并列第一。

与此同时，SK Telecom正推动模型能力从以文本为核心的大语言模型（LLM）向多模态延伸。以K2为核心，公司已构建可同时处理图像与文本的“A.X K2 VL Light-Preview”，以及语音模型“A.X K2 ALM”等衍生模型。其中，视觉模型可用于工业图纸和工艺手册分析，语音模型则可应用于客服中心、会议及现场语音分析等场景。

从模型研发走向产业落地

除模型性能外，产业落地也是SK Telecom在该项目中的另一条重点主线。公司计划将A.X K2用于KG Steel、KONIC等企业的制造业专用AI Agent开发。在国防领域，SK Telecom已与韩国国防部合作，基于A.X K1开发出3款量化模型，计划面向陆军、海军、空军及海军陆战队下属部队应用。

同时，SK Telecom团队正围绕模型与基础设施、前沿研究、数据、服务推广四大方向推进联盟运作，目标是打通模型研发、数据建设、国产AI芯片应用、服务验证和产业落地等环节，形成一体化推进体系。

在后续规划方面，SK Telecom计划将A.X K2的后续型号“K3”扩展至万亿级参数。继第一阶段达到5190亿参数、第二阶段提升至6880亿参数后，公司拟继续扩大模型规模，以增强与全球领先模型的竞争力。

依托A.Dot、A.Dot Biz、T Map等现有服务入口，并结合制造、国防、生物等产业场景，SK Telecom还计划进一步扩大自主模型的应用范围。公司目标是在持续提升模型规模的同时，融合视觉、语音与Agent技术，推动自主模型在实际服务和产业场景中实现稳定落地。

SK Telecom相关人士表示，公司接下来将重点提升实际体验和Agent执行能力，并持续强化模型在日常应用及产业场景中的可用性。