[LLM] 한국형 LLM 4종 비교: Mi:dm(믿음), A.X(에이닷엑스), Konan OND, HyperCLOVAX SEED Think

---

안녕하세요 티아입니다😺

2025년 7월, 한국의 ICT 기업들이 앞다투어 한국어 특화 LLM을 오픈소스로 공개했습니다. 각 모델은 크기, 성능, 경량화 정도, 활용 가능성 등에서 차별점을 가지며, 특히 경량형 모델(mini/light) 들은 로컬 활용성, 응답 속도, 비용 효율성 측면에서 주목받고 있습니다.

 

---

 

 

이번 글에서는 다음 네 모델의 경량 버전을 중심으로 비교합니다:

 

• 🟧 KT: Mi:dm 2.0 Mini
• 🟦 SKT: A.X 4.0 Light
• 🟩 코난테크놀로지: Konan LLM OND
• 🟨 네이버: HyperCLOVAX SEED Think 14B (경량화 특화 구조)

 

---

 

 

📊 1. 요약 비교 테이블

항목	KT Mi:dm Mini	SKT A.X Light	Konan LLM OND	HyperCLOVAX SEED Think
📅 발표일	2025.07.03	2025.07.03	2025.07 중순	2025.07.22
📦 파라미터	2.3B	7B	4B	14B
🧪 KMMLU	73.6 (Avg)	78.32	54.33	54.28
🧪 기타	- Ko-Winogrande 등 다수 - Qwen3‑4B 상회	CLIcK: 83.5	-	KoBALT, HAE‑RAE
📄 라이선스	MIT	Apache 2.0	Apache 2.0	SEED 라이선스 (연구/비상업)
💡 주요 특징	Qwen 기반한국적 가치 반영	Qwen2.5 기반 온프레미스 최적화	Qwen3 기반 경량/저사양 GPU 대응	자체 구조지식 증류+강화학습

 

---

🔍 2. 각 모델 상세 소개

 

🔸 KT Mi:dm 2.0 Mini

• 모델 규모: 2.3B
• 출처: Qwen 기반
• HuggingFace 주소:
  👉 https://huggingface.co/K-intelligence/Midm-2.0-Base-Instruct
• 성능:
  • 평균 KMMLU 73.6점 (Qwen3‑4B 대비 우수)
  • LogicKor, Ko-Winogrande 등 한국어 특화 태스크에서 높은 성능
• 강점:
  • 한국 문화·가치 기반 설계
  • 경량화 모델임에도 불구하고 높은 정확도
  • HuggingFace 및 GitHub에서 공개
• 용도:
  • 문서 기반 QA
  • 한국어 챗봇/상담 시스템
  • 경량형 AI 서비스, 모바일 디바이스 등
• 상업적 사용 가능 여부:
  ✅ 가능
  (라이선스: MIT License — 상업적/비상업적 사용 모두 자유로움)

 

---

 

🔹 SKT A.X 4.0 Light

• 모델 규모: 7B
• 출처: Qwen 2.5 기반
• HuggingFace 주소:
  👉 https://huggingface.co/skt/A.X-4.0
• 성능:
  • KMMLU: 78.32
  • CLIcK: 83.51
  • GPT‑4o 대비 토큰 효율 33% 향상
• 강점:
  • 로컬 온프레미스 배포 최적화
  • 긴 문맥 길이 지원 (16K)
  • 실사용에 가까운 성능
• 용도:
  • 기업용 QA 시스템, 문서 요약, 로컬 AI 서비스
• 상업적 사용 가능 여부:
  ✅ 가능
  (라이선스: Apache 2.0 — 상업적 사용 및 재배포 가능, 특허 보호 포함)

 

---

 

🟢 Konan LLM OND

• 모델 규모: 4B
• 출처: Qwen 3‑4B 기반
• HuggingFace 주소:
  👉 https://huggingface.co/konantech/Konan-LLM-OND
• 성능:
  • KMMLU: 54.3
  • Ko-IFEval: 68.4
• 강점:
  • 한국어 어휘 확장 및 Instruction tuning 적용
  • 경량 모델로 저사양 장비에서 실행 가능
• 용도:
  • 한국어 질의응답, 기업 내 챗봇, 로컬 AI 서비스
• 상업적 사용 가능 여부:
  ✅ 가능
  (라이선스: Apache 2.0 — 상업적 사용 및 재배포 가능, 특허 보호 포함)

 

---

 

 

🟡 HyperCLOVAX SEED Think 14B

• 모델 규모: 14B
• 출처: 자체 설계 (네이버 SEED 구조)
• HuggingFace 주소:
  👉 https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B
• 성능:
  • KoBALT, HAE-RAE 벤치마크에서 우수한 성능
  • 복잡한 reasoning/자기교정 능력 탑재
• 강점:
  • 지식 증류 + 강화학습 + 프루닝 기반 경량화
  • 고난이도 질문 대응 및 단계적 사고 능력
• 용도:
  • 학술 연구, 비상업적 고정밀 AI 서비스
• 상업적 사용 가능 여부:
  ❌ 불가
  (라이선스: SEED License — 연구 및 비상업적 용도만 허용, 상업적 사용은 별도 협의 필요)

 

---

 

🧠 3. 총평: 어떤 모델을 선택할까?

가볍고 정확한 모델이 필요하고, 상업적 사용도 고려 중이라면	🔸 Mi:dm Mini
경량/저사양 환경에서 상업적으로 활용하고 싶다면	🟢 Konan LLM OND
온프레미스 배포, 긴 문맥 길이, 상업적 자유도 모두 필요한 경우	🔹 A.X Light
복잡한 추론·단계적 사고에 강한 연구용 모델이 필요하다면	🟡 HyperCLOVAX Think

 

 

 

---

✍️ 마무리

 

이제는 글로벌 모델에만 의존하는 시대가 지나가고 있습니다.

KT, SKT, 네이버, 코난 등 국내 기업들이 만든 한국어 LLM들은

각자의 철학과 방향성을 갖고, 실질적인 사용성과 기술력을 뽐내고 있습니다.

특히 Mini/Light 버전의 모델들은 실제 서비스 도입 관점에서도 매우 실용적이며,

HuggingFace를 통해 쉽게 활용이 가능하므로,

목적에 따라 적절히 선택해보시길 추천합니다.