HyperCLOVA X THINK – 국내 기업 LLM 추론모델
[HyperCLOVA X THINK] 한국어에 최적화된 국내 추론 특화 LLM
1. HyperCLOVA X THINK란?
국내에서도 본격적으로 자체 대규모 언어모델(LLM) 을 개발하려는 흐름이 가속화되고 있습니다. 단순한 텍스트 생성에서 벗어나, 실제 사고와 추론 능력을 갖춘 모델이 필요한 시점에, 네이버는 한국어에 최적화된 고성능 추론형 LLM, HyperCLOVA X THINK를 2025년 6월 말 공식 발표했습니다.
이 모델은 단순히 파라미터나 데이터 양을 키운 기존 LLM 방식에서 한 걸음 더 나아가, 문제를 단계별로 분석·계획·검증하고, 필요 시 자기 반성적 사고(Self-reflective reasoning) 를 통해 스스로 실수를 교정하는 능력을 갖춘 것이 특징입니다.
즉, HyperCLOVA X THINK는 국내 기업이 독자적으로 개발한, 한국어 특화 및 고차원 추론에 최적화된 차세대 LLM입니다.
2. 모델 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 모델명 | HyperCLOVA X THINK |
| 개발사 | NAVER Cloud HyperCLOVA X 팀 |
| 첫 공개 | arXiv 2025‑06‑27 (v1) / 2025‑07‑01 (v2) |
| 최대 컨텍스트 | 128K 토큰 |
| 멀티모달 | 텍스트 + 이미지(그래프·표 포함) |
| 라이선스 | 오픈소스 예정 |
THINK라는 이름은 “Task‑aware, Holistic, IN‑depth Knowledge”의 앞글자를 따왔으며, 사람처럼 생각하는 모델을 의미합니다.
3. 사전학습 데이터 및 규모
- 총 6조 토큰 규모의 한국어·영어 혼합 말뭉치 사용
- 뉴스·위키·커뮤니티·논문·코드 등 다도메인 데이터
- 한국어 합성 데이터를 대량 추가해 희소 영역 보강
- 오픈 웹 데이터 필터링과 유해 콘텐츠 제거 절차 적용
- 데이터 품질 기준에 맞지 않는 샘플은 RLVR 과정에서 가중치가 낮아지도록 설계
4. 모델 구조 (아키텍처)
HyperCLOVA X THINK는 단순한 크기 확장을 넘어, 추론 능력과 효율성 모두를 향상시키기 위한 최신 아키텍처 설계를 도입했습니다. 특히, 대규모 학습에서도 안정성을 유지하고, 긴 문맥을 이해하며, 다양한 환경에 쉽게 확장될 수 있도록 다음과 같은 구조를 채택했습니다.
- Peri‑LN Transformer
- 문장이나 정보를 이해하는 데 사용되는 기본 구조입니다.
- 각 블록의 앞뒤에 *정규화 장치(Layer Normalization)*를 배치해, 모델이 더 안정적이고 효율적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
- μP 스케일링
- 일반적으로 모델의 크기를 키우면 학습 방식을 새롭게 조정해야 합니다.
- 하지만 μP 스케일링을 사용하면, 모델을 확장해도 기존 학습 방식 그대로 안정적으로 적용할 수 있어 확장성이 뛰어납니다.
- 128K 컨텍스트 윈도우
- 대부분의 AI 모델은 긴 문서나 여러 문장을 한 번에 처리하지 못해, 문맥을 놓치는 경우가 많습니다.
- 그러나 이 모델은 최대 128,000자(128K 토큰) 에 달하는 긴 텍스트를 한 번에 입력받아 이해할 수 있습니다.
- 덕분에 긴 보고서나 문서에서도 앞뒤 맥락을 놓치지 않고 정확하게 처리할 수 있습니다.
5. 정밀 튜닝 (RLVR 기반 미세조정)
모델이 단순히 정답을 예측하는 수준을 넘어, 문맥에 맞는 유연한 답변을 생성하고 고차원적인 사고 과정을 반영하려면, 학습 단계에서의 정교한 튜닝이 필수입니다. HyperCLOVA X THINK는 기본적인 언어 능력을 갖춘 뒤, 보상 기반 학습(RLVR) 을 통해 추론력과 표현력을 더욱 정교하게 다듬습니다.
- SFT (Supervised Fine-Tuning)
사람이 작성한 고품질 예시를 모델에 보여주며, 기본적인 대화와 작문 능력을 먼저 학습시킵니다. - RLVR (Reinforcement Learning with Variable Rewards)
이후에는 보상 기반 학습을 통해, 모델이 스스로 더 나은 답변을 선택하도록 훈련합니다.
특히, 질문의 맥락에 따라 간결하게 요약하거나, 자세히 설명하는 능력을 함께 키웁니다.- Variable Rewards 구조 덕분에, 상황에 따라 응답 스타일(간결 ↔ 상세) 을 유연하게 조절할 수 있습니다.
6. 성능 벤치마크 분석
| 벤치마크 | THINK 점수 | 기존 모델 대비 |
|---|---|---|
| KMMLU | 78.3 | ▲ +4.1 (한국어 SOTA) |
| CSAT | 91.2 | ▲ +3.7 |
| KoBALT‑700 | 65.4 | ▲ +5.0 |
| HAERAE‑1.0 | 71.8 | ▲ +6.2 |
| KCSAT STEM | GPT‑4.1 동급 | — |
특히 통사론·의미론·화용론 등 고급 한국어 언어학 영역에서 독보적 성능을 보였습니다.
7. 멀티모달 능력 및 활용성
- 텍스트 + 이미지 통합 추론 : 그래프·표가 포함된 과학 문제를 해석하여 과정별 풀이 가능
- 128K 컨텍스트를 활용한 문서 요약·비교·분석
- AI 에이전트 : MCP(Model Context Protocol) 같은 외부 도구 연결 시, 장문 입력과 시각 정보를 함께 받아 실시간 의사결정 수행
8. 기술적 기여와 효율성
- 연산량 최적화 – μP Scaling으로 동일 예산 대비 높은 파라미터·성능 효율 달성
- 경량화 준비 – 프루닝·지식 증류를 통해 모바일·온프렘 버전 배포 예정
- 오픈소스 로드맵 – 연구·산업 현장 참여를 유도하여 국내 AI 생태계 활성화를 목표로 합니다.
9. 활용 예시 및 응용 가능성
| 분야 | 활용 시나리오 |
|---|---|
| 교육 | AI 튜터가 수학 풀이 과정을 단계별로 설명하며 오답 교정 |
| 기업 인사이트 | 사내 문서·리포트 10만 페이지를 1회 입력 후 요약·분석 |
| 법률 | 판례·계약 문서·기사 등 복합 데이터 크로스 분석 |
| STEM 연구 | 논문 PDF + 그래프 이미지 통합 해석 및 가설 검증 |
| AI 에이전트 | MCP 연동을 통해 검색→분석→보고서 작성까지 자동화 |
10. 마무리 및 전망
HyperCLOVA X THINK는 “한국어에 최적화된 GPT‑4 클래스 멀티모달 추론 엔진” 이라는 타이틀에 걸맞게, 고급 reasoning·대용량 컨텍스트·이미지 이해 능력을 결합해 실전 투입이 가능한 수준에 도달했습니다.
네이버는 향후 오픈소스 공개와 경량화 모델 배포를 예고하고 있으며, 이는 국내 AI 산업 전반의 기술 민주화를 가속할 것으로 기대됩니다. AI 에이전트·스마트러닝·RAG‑기반 검색 등 각종 응용 분야에서 THINK가 “생각하는 AI” 의 새로운 기준을 만들어갈지 주목할 만합니다.
읽어주셔서 감사합니다!
관련 공식 문서: HyperCLOVA X THINK Technical Report (arXiv)