[디지털투데이 석대건 기자] 디노티시아가 한국어 명령어 기반 툴 호출 기능을 강화한 에이전틱 AI 대형언어모델(LLM) 'DNA 2.0'을 공개했다.

이번 모델은 텍스트 생성형 AI를 포함해 외부 도구를 자동으로 연동해 활용할 수 있는 '에이전틱(Agentic) AI' 실현이 목적이다. 에이전틱 AI는 스스로 판단하고 작업을 수행하는 차세대 인공지능을 말한다.

'DNA 2.0'은 사용자의 명령을 이해하고 검색·요약·계산 등의 작업을 수행할 수 있는 '툴 콜링(Tool Calling)' 기능을 대폭 강화했다.

특히 한국어 기반 명령어에 최적화된 후처리 체계를 통해 명령 구조와 응답 형식을 정제함으로써 보다 정확하고 일관된 응답을 제공한다.

디노티시아는 MCP(Model Context Protocol) 호환 구조를 적용해 사용자의 자연어 명령을 내부 명세에 따라 자동 변환하고 외부 툴 API와 연결되도록 설계했다.

이를 통해 한국어 기반 질의응답(RAG), 페르소나 설정 등 에이전트 실행 환경에 필수적인 기능들이 고도화됐다고 회사 측은 밝혔다.

이번 모델은 0.6B 경량형부터 235B 전문가 혼합(MoE) 기반 모델까지 다양한 파라미터 라인업으로 구성된다. 고성능 모델에는 문맥에 따른 전문가 모듈만을 활성화하는 MoE 구조를 도입해 연산 효율을 높였다.

14B 모델은 오픈소스로 공개되며, 경량형 모델은 온디바이스 환경 대응을 고려해 최적화됐다.

디노티시아는 지난해 DNA 1.0을 시작으로 국내 최초의 한국어 논리 추론 특화 모델 'DNA-R1'을 포함해 이번까지 총 세 차례에 걸쳐 LLM을 공개했다. 

이와 함께 AI 양자화 알고리즘 평가 도구 'QLLM-INFER', 다국어 환경에서의 응답 오류를 줄이는 후처리 도구 'Smoothie Qwen' 등을 오픈소스로 공개했다.

정무경 디노티시아 대표는 "DNA 2.0은 단순한 생성형 AI가 아니라, 실제 업무에 적용 가능한 한국어 기반 에이전틱 AI를 위한 실용 모델"이라며 "제한된 자원으로도 고성능을 구현할 수 있는 현실적 대안이자, 자국의 언어·법·문화를 반영한 '소버린 AI' 구현의 기반이 될 것"이라고 말했다.

또 디노티시아는 LLM들의 한국어 기반 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 벤치마크를 만들어 'LLM 한국어 리더보드'를 열었다.

자체 구축한 한국어 중심 평가 데이터셋을 기반으로 다양한 상용 모델 및 오픈소스 모델들을 동일한 조건에서 비교 테스트해 LLM의 한국어 처리 능력을 객관적으로 평가할 수 있도록 했다.

평가 방식은 기존 4지선다형 정답 유무 판단 방식의 한계를 극복하기 위해 'LLM-as-a-Judge' 기법을 적용했다. LLM이 직접 심사위원이 되어 응답의 품질을 정성적으로 판단하는 방식으로, G-Eval 프레임워크를 통해 일관된 평가 기준을 유지한다고 회사 측은 설명했다.

총 30개 문항으로 구성된 평가셋은 수학, 상식, 확률, 알고리즘, 수능 국어 등 다양한 주제를 포함하며, 각 모델은 최소 7회 이상 반복 평가를 수행해 점수의 안정성을 확보했다고 전했다.