IFM, 6개 모델 'K2 Horizon' 공개... 0.9B~375B, 훈련 전 과정 오픈
K2 Horizon: Frontier Performance, Radically Open
IFM이 6개 모델로 구성된 'K2 Horizon' 제품군을 출시했다. 0.9B, 3.7B, 7B 모델은 각각의 크기에서 최고 성능을 달성했으며, 36B-A4B는 새로운 희소 어텐션 구조 MoVA를 적용해 활성 파라미터 대비 뛰어난 효율을 보인다. 모든 모델은 사전학습부터 추론 및 에이전트 후속학습까지 전 과정이 공개되며, 중간 체크포인트, 학습 데이터, 코드, 설정, 로그 등이 포함된다. Apache 2.0 라이선스로 제공되며, 데이터는 라이선스에 따라 공개된다.
K2 Horizon은 에이전트를 위한 최초의 완전 개방형 모델 제품군으로, 추론, 도구 사용, 계획, 에이전트 능력이 어떻게 생겨나는지 연구하고, 이를 재현하며, 새로운 도구와 환경에 적용할 수 있게 한다.
HN 토론
125- jjordan
완전히 공개된 모델은 AI의 미래에서 큰 부분을 차지해야 합니다. 여기에는 모든 소스 코드, 공개 훈련 데이터, 데이터가 어떻게 구성되고 모델에 공급되고 처리되는지 등이 포함됩니다. 그것이 현실이 되기 전까지는 당신이 사용하는 폐쇄형 모델 아래에 정확히 무엇이 있는지 항상 궁금해하게 될 것이며, 사회적 조작의 가능성을 남겨둡니다.
- a11r
또 다른 업체가 완전히 공개된 스택을 선보이는 것을 보니 좋네요. Nvidia의 Nemotron이 제가 아는 유일한 다른 주요 업체입니다.
그런데 헤드라인 주장은 자체 보고된 성능과 일치하지 않습니다. 예를 들어, 밀집 32B 모델은 Qwen3.8 27B보다 상당히 뒤처집니다 (https://ifm.ai/blog/k2 하단의 차트 참조). Gemma4 31B는 비교 세트에 없습니다. 이것이 오늘날 자체 호스팅 오픈웨이트 모델에서 가장 중요한 최적 지점이며, 여기서 진정한 경쟁이 매우 환영받을 것입니다.
- piinbinary
주제에서 약간 벗어나지만, 모델 피로감이 오기 시작하는 것 같아요. 이것들은 10년 전 새로운 JavaScript 프레임워크가 나오던 것보다 10배 더 빠르게 나옵니다 (적어도 새 모델은 채택하기 훨씬 쉽지만).
- ACCount37
"연결된 함대"라는 말에서 저는 어떤 형태의 직접적인 모델 간 통신을 기대했습니다. 예를 들어 작은 모델이 큰 모델의 KV 캐시를 직접 들여다보며 안내 신호를 얻는 것 같은 것요.
- cesarvarela
이러한 릴리스가 기술적 기적임에도 불구하고 문서의 차트가 작은 글꼴을 사용하고 읽기 어렵다는 점이 재미있습니다. 코딩은 해결되었을지 몰라도 취향은 아니라는 생각과 맞아떨어집니다.
- cogman10
제가 관심이 있어서 3.7B 모델을 간단히 검토해 본 결과, 코딩에는 신뢰할 수 없다는 것입니다.
제가 모델에게 자주 묻는 기본 테스트에서 실패했고 잘못된 코드를 생성했습니다. 버그에 대해 물어보자 존재하지 않는 API를 환각하기 시작했습니다. 그 후에는 작동하지 않는 솔루션을 데스크 체크하려다 루프에 빠졌습니다.
- kennywinker
제가 제대로 읽은 것이라면, 7b 모델은 코딩에서 qwen3.6-35b-a3b만큼 잘 수행하나요?
K2 horizon 7b는 swe-bench-verified에서 70.6점입니다.
Qwen3.6-35b-a3b는 swe-bench-verified에서 70.0점입니다.
꽤 흥미롭네요. 벤치마크와 현실이 일치하지 않을 거라고 생각하지만, 확인하기 위해 지금 다운로드 중입니다.
그것이 어느 정도 사실에 가깝다면, 8GB VRAM이 있는 모든 기계와 같은 새로운 종류의 기계에서 로컬 LLM 코딩을 가능하게 합니다.
- uniclaude
모든 주요 폐쇄형 LLM이 오프라인 상태가 된 날 이것을 보게 되어 오픈 소스가 얼마나 가치 있는지 상기시켜 줍니다.