LG AI연구원 엑사원 4.5 공개, 숫자보다 라이선스가 더 크게 보였다

2026-04-12

LG AI연구원 엑사원 4.5, 이번엔 이미지까지 본다

LG AI연구원이 Hugging Face의 LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B 모델 카드와 LG AI Research blog의 LG's first publicly released Vision Language Model, EXAONE 4.5를 내놨습니다. LG AI연구원이 처음 공개한 open-weight vision language model이라는 설명이 붙었고, 총 파라미터는 33B, 그중 vision encoder가 1.29B로 적혀 있더라구요. 컨텍스트 길이는 262,144 tokens, 지원 언어는 영어·한국어·스페인어·독일어·일본어·베트남어 6개였습니다.

저는 이걸 단순히 한국 회사가 멀티모달 하나 더 냈다는 소식으로 안 봤습니다. LG AI연구원이 이제 텍스트 모델 자랑을 넘어서 문서, 차트, 이미지가 섞인 실제 업무 자리로 들어오겠다고 말한 장면에 더 가까웠거든요.

숫자는 꽤 좋지만 전면 1위는 아니다

사실로 확인되는 숫자부터 보면 과장할 필요는 없습니다. EXAONE 4.5는 Vision-Language 평가에서 AI2D 89.0, ChartQAPro 62.2, MMMU 78.7, KMMLU-Pro 67.6을 기록했습니다. 같은 표에서 Qwen3-VL 32B Thinking은 AI2D 88.9, ChartQAPro 61.4, MMMU 78.1, KMMLU-Pro 67.3이었구요.

이 정도면 LG AI연구원이 비슷한 체급의 공개형 VLM과는 정면 승부가 된다고 봐도 무리는 없습니다. 다만 표 전체를 보면 GPT-5 mini high나 더 큰 Qwen 계열이 앞서는 항목도 남아 있습니다. 그러니까 엑사원 4.5는 프론티어 전체를 뒤집었다기보다, 한국어와 문서형 업무 쪽에서 꽤 실용적인 카드가 추가됐다고 읽는 편이 맞습니다.

제가 오래 본 건 EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC

여기서부터 느낌이 확 달라졌습니다. 모델 이름 앞에 open-weight가 붙어 있어서 얼핏 바로 써볼 수 있는 공개 모델처럼 보이는데, 라이선스 문구는 훨씬 보수적입니다. License 파일 2.1a에는 사용 범위를 'solely for research and educational purposes'라고 적어놨습니다.

이 문장 하나가 꽤 무겁습니다. LG AI연구원이 가중치는 풀었지만, 상용 배포까지 활짝 연 건 아니라는 뜻이니까요. 제 해석은 이렇습니다. LG AI연구원은 기술 존재감은 크게 가져가고 싶지만, 수익화 통제선은 아직 손에서 놓지 않겠다는 쪽에 더 가깝습니다.

회사에 바로 들여오긴 아직 이릅니다

매달 API 비용 보는 입장에선 한국어 문서와 차트가 섞인 업무를 내부 모델로 돌려보고 싶은 유혹이 큽니다. 특히 LG AI연구원이 OCR과 Korean inputs에 별도 권장 설정까지 적어둔 걸 보면, 발표 자료나 보고서, 매뉴얼 QA 같은 자리까지 이미 염두에 둔 티가 납니다.

문제는 그다음입니다. 사내 PoC까지는 다들 달려들 수 있어도, 운영계 반영 단계에서 법무와 보안 검토가 붙는 순간 research only 문구가 발목을 잡습니다. LG AI연구원 뉴스가 오늘 크게 도는 이유도 저는 여기라고 봅니다. 모델 성능보다 도입 가능성이 먼저 계산되기 시작한 거죠.

그래도 LG AI연구원이 여기까지 온 건 꽤 큽니다

그래도 저는 LG AI연구원 공개를 가볍게 보진 않습니다. 한국 회사가 262,144 tokens 컨텍스트를 가진 33B급 VLM을 직접 공개했고, 문서 이해와 한국어 벤치마크를 전면에 내세웠다는 건 방향이 분명하거든요. 채팅 한두 번 잘하는 모델보다, 사내 문서 더미를 읽고 표와 차트를 섞어 답하는 모델이 실제 업무에 더 오래 남습니다.

엑사원 4.5에서 제일 현실적으로 보인 대목도 그 부분이었습니다. LG AI연구원이 이제 멀티모달을 연구실 데모가 아니라 문서 노동 자동화 쪽으로 붙이고 있다는 점 말입니다. 한국 기업들이 진짜 돈을 쓰는 자리도 대개 거기구요.

다음 장면은 딱 하나

추측이지만, LG AI연구원이 다음에 보여줘야 할 건 벤치마크 숫자보다 상용 조건입니다. API든, 별도 엔터프라이즈 라이선스든, 온프렘 배포 조건이든 그 선을 얼마나 빨리 명확히 하느냐에 따라 EXAONE 4.5는 연구용 공개로 남을 수도 있고, 한국형 업무 AI의 실제 후보로 올라설 수도 있습니다.

오늘 LG AI연구원 트렌드를 보면서 남은 건 성능 감탄보다도, 공개와 상용 사이의 그 얇은 선이었습니다.