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
82- jjordan
완전히 공개된 모델은 AI의 미래에서 큰 부분을 차지해야 합니다. 여기에는 모든 소스 코드, 공개 훈련 데이터, 데이터가 어떻게 구성되고 모델에 공급되며 처리되는지 등이 포함됩니다. 그렇게 되기 전까지는 항상 사용 중인 폐쇄형 모델 아래에 정확히 무엇이 있는지 궁금해하게 되며, 사회적 조작의 가능성을 남겨 둡니다.
- a11r
또 다른 업체가 완전히 공개된 스택을 선보이는 것을 보니 좋네요. Nvidia의 Nemotron이 제가 아는 유일한 다른 유명한 예입니다. 그런데 헤드라인의 주장은 자체 보고된 성능과 일치하지 않습니다. 예를 들어, 밀집 32B 모델은 Qwen3.8 27B보다 상당히 뒤처집니다 (https://ifm.ai/blog/k2 하단 차트 참조). Gemma4 31B는 비교 세트에 없습니다. 이것이 오늘날 자체 호스팅 오픈 웨이트 모델에서 가장 중요한 핵심 영역이며, 여기서 실제 경쟁이 나타나면 매우 환영할 만합니다.
- kzrdude
Uno "확산 어댑터"는 제가 이해하는 데 시간이 걸리겠지만 매우 흥미로워 보입니다.
- cogman10
3.7B 모델에 대한 제 빠른 리뷰(관심이 있어서)는 코딩에 신뢰할 수 없다는 것입니다.
제가 모델에게 묻는 기본 테스트를 통과하지 못했고 잘못된 코드를 생성했습니다. 버그에 대해 물었을 때, 존재하지 않는 API를 환각하기 시작했습니다. 그 후에는 작동하지 않는 솔루션을 책상 위에서 검증하려다 무한 루프에 빠졌습니다.
- cesarvarela
이러한 릴리스가 기술적 기적임에도 불구하고 문서의 차트가 작은 글꼴을 사용하여 읽기 어렵다는 점이 재미있습니다. 코딩은 해결되었을지 몰라도 취향은 해결되지 않았다는 생각과 일치합니다.