Aleph Alpha, 독일 통일의 날에 78B 파라미터 오픈 웨이트 모델 Kolibri 공개

Aleph Alpha 팀이 이를 공개해 주셔서 감사합니다.

우리뿐만 아니라 많은 사람들이 시도해 보고 벤치마킹하고 싶어 했습니다.

그런 의미에서 작은 성원의 표시로, 앞으로 며칠 동안 누구나 Kolibri-1을 무료로 사용해 볼 수 있도록 호스팅했습니다.

GPU 필요 없음. 설정 필요 없음. 그냥 사용해 보세요.

tesseracted.com/kolibri-1-chat/

https://x.com/konarkmodi/status/2106373678589960260?s=46

>우리는 Kolibri를 기권(abstention) 데이터와 Merlin-Arthur 프로토콜로 훈련했습니다. 그 결과, 답이 문맥에 없을 때 "모른다"고 말하도록 훈련되었습니다.

https://aleph-alpha.com/en/blog/bounding-hallucinations-merl...

여기서 주목할 점은 투명성과, 코딩 및 에이전트 작업에서도 잘 작동하는 실제로 좋은 모델이라는 사실 외에도, 1년도 안 되어 구성된 팀이 반복 속도에 강한 초점을 두고 낸 첫 번째 릴리스라는 것입니다. 앞으로 더 많은 것이 나올 예정입니다.

면책 조항: 저는 훈련 팀의 일원이며, 어떤 질문이든 기꺼이 답변해 드리겠습니다.

주권을 그렇게 크게 강조하는 글이라면, 이 회사가 캐나다 회사인 Cohere와 합병할 예정이라는 점을 언급하지 않는 것은 다소 오해의 소지가 있습니다.

그리고 그건 좋은 일입니다. 숨길 필요가 없습니다. 유지 비용이 증가하는 상황에서, 미국도 중국도 아닌 이 몇 안 되는 회사들은 정말로 노력과 비용을 더 많이 공유해야 합니다.

캐나다도 주권 AI 옵션이 매우 필요하지만, 그것을 단독으로 자금 지원하는 것은 거의 돈 낭비일 것입니다. 이 새로운 독일-캐나다 회사가 Mistral과도 협력하기를, 아니면 한국 AI 회사 중 하나와 협력하기를 보고 싶습니다.

Qwen3.8 27B가 Kolibri의 벤치마크에서 Kolibri의 하네스를 사용해 독일어로 79.9 대 70.8로 Kolibri를 이깁니다.

또한 Cohere 인수가 완료되면, 토론토에서 90% 소유되고 100% 운영되면서도 이 "주권" 주장을 여전히 할 수 있을까요?

현재 주권 AI 모델이 가장 잘해야 할 일은 다른 모델들의 결과를 감사(audit)하는 것이라고 생각합니다.

지금 대부분의 정부 애플리케이션에는 오픈 모델을 실행해도 충분할 정도로 좋을 테지만, 이런 것들은 전혀 신뢰할 수 없습니다.

따라서 주권적으로 통제되는 모델이 첫 번째 모델을 감사한다면 기본적으로 "신뢰 어댑터" 역할을 하게 될 것입니다.

두 번째 모델이 충분히 저렴하고 빠르다면 비즈니스 모델이 됩니다.

모든 중간 단계를 감사할 필요도 없고, 도구 호출과 최종 결과만 감사하면 됩니다.

활성 파라미터 수가 다소 적은(6B) 또 다른 MoE 모델인 Qwen3.8 Flash와의 비교가 전혀 없다는 점이 꽤 눈에 띕니다. 대신 거의 1년 전에 출시된 Qwen3-Next 80B-A3B와 비교합니다.

그것이 모델의 진짜 "요점"을 무효화하지는 않는다는 건 알지만...

RTX pro 6000 환경에서 방금 사용해 보았는데, 올바른 접근 방식을 찾아내기는 하지만 과도하게 생각하느라 토큰을 너무 많이 소비합니다.

반면 속도는 꽤 좋아서, 활성 파라미터가 3B에 불과한데 fp8로 약 170 tkn/s를 얻고 있습니다.

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Aleph Alpha Kolibri: 주권 독일 LLM은 어떻게 작동하는가 - https://news.ycombinator.com/item?id=49943034 - 2026년 10월 (162개 댓글)