Kolibri 오픈 웨이트 공개: 78B 파라미터에 토큰당 3.5B만 활성화, 독일어·영어 이중언어로 주권형 배포 노린다

Kolibri는 독일 AI 기업 Aleph Alpha가 2026년 10월 3일 정식 공개한 오픈 웨이트 모델이다. 공개일은 독일 통일의 날과 겹쳤고, Aleph Alpha는 공식 블로그 'Kolibri Has Landed'에서 전체 가중치를 Hugging Face의 Aleph-Alpha/Kolibri-1 저장소에 Apache 2.0 라이선스로 공개했다고 밝혔다. 누구나 내려받아 자체 서버에 배포하고 상업적으로 쓸 수 있다. 겨냥하는 곳은 챗봇 순위표가 아니라 공공 행정, 산업, 항공우주처럼 데이터가 내부망을 벗어날 수 없는 규제 분야다.

사양부터: 몸집은 크고 식욕은 작다

전문가 혼합(MoE) 구조의 핵심은 전체 파라미터가 지식 용량을, 활성 파라미터가 한 단계의 연산 비용을 정한다는 점이다. Kolibri는 토큰당 약 3.5B만 사용해 추론 비용은 소형 모델 수준이지만, 781억 파라미터 전체가 메모리에 올라가 있어야 한다. 공식 최소 사양은 A100 80GB 2장, H100 2장, 또는 H200·B200·B300 1장이다. 자체 데이터센터에서는 돌릴 수 있지만 노트북용 모델은 아니다.

독일어는 번역이 아니라 학습으로 익혔다

Aleph Alpha가 반복해서 강조하는 것은 이중언어 설계다. 사전 학습 말뭉치에서 독일어가 21.3%를 차지하고 기계 번역은 약 6%에 그치며, 독일어 단어 구조에 맞춘 토크나이저도 따로 만들었다. 번역문은 원본 언어의 문화적 지문을 이어받는다는 것이 회사 측 설명이다. 학습은 독일과 핀란드의 인프라에서 진행됐고, 200조 토큰이 넘는 원시 데이터에서 추린 20조 토큰을 사용했다.

회사 자체 평가에서 Kolibri는 AIME 2025 96.9점, GPQA Diamond 84.3점, LiveCodeBench v6 85.9점을 기록했고, 독일어 평균 70.8점으로 같은 급의 오픈 MoE 모델 중 상위권이다. 다만 두 가지는 짚어야 한다. 수치가 모두 제조사 자체 평가라 독립적인 재현은 아직이라는 점, 그리고 같은 표에서 밀집 모델 Qwen3.8 27B가 독일어에서 더 높은 점수를 냈지만 토큰당 연산량은 Kolibri의 약 8배라는 점이다.

진짜로 파는 것은 '주권'이다

Aleph Alpha가 말하는 주권에는 두 겹이 있다. 하나는 모델을 만든 방식이다. 데이터 선별부터 학습, 평가까지 전 과정을 유럽 법률 체계 안에서 수행했고, EU 인공지능법, 범용 AI 실천 강령, GDPR을 처음부터 설계에 반영했다고 한다. 다른 하나는 고객에게 넘기는 방식이다. 오픈 웨이트인 만큼 고객은 모델을 자기 시설로 가져갈 수 있고, 공급업체가 서비스를 중단해도 이미 배포된 시스템은 영향을 받지 않는다.

실무 환경을 의식한 대목도 둘 있다. 하나는 기권 학습이다. Merlin-Arthur 프로토콜과 결합해, 맥락에 근거가 없으면 답을 지어내지 않고 '모르겠다'고 말하도록 훈련됐다. 공공·컴플라이언스 현장에서는 어려운 문제 두 개를 더 맞히는 것보다 중요한 자질이다. 다른 하나는 네 단계 추론 강도(없음, 낮음, 중간, 높음)와 도구 호출이 이미 열려 있고, vLLM 기반 공식 추론 플러그인이 제공돼 배포 경로가 갖춰져 있다는 점이다.

도입 전에 따져야 할 세 가지 계산

첫째는 메모리다. 가중치만 78GB에서 시작하므로 80GB 카드 2장이 입장권이다. 둘째는 언어다. 깊이 최적화된 언어는 독일어와 영어뿐이라 중국어 작업은 주무대가 아니다. 셋째는 검증이다. 제조사 평가는 참고 자료일 뿐이므로, 규제 업무에 넣기 전에 자체 문서 집합으로 기권 정확도와 긴 문서 질의응답을 먼저 시험해야 한다. 유럽 기관과 유럽 고객을 상대하는 팀에게 Kolibri의 가치는 파라미터 수가 아니라, 데이터의 역외 반출 방지, 감사 가능성, 공급업체가 끌 수 없는 배포라는 세 가지를 한 번에 묶었다는 데 있다.