Qwen3 쓰시나요? 1차 평가에서 압도적 1위, LG K-엑사원과 1:1 성능 비교해보세요 (무료 체험)
어제 뉴스 보도를 보신 분들은 아시겠지만, LG AI연구원 컨소시엄 'K-엑사원(K-EXAONE)'이 정부의 'K-AI 독자 파운데이션 모델' 1차 평가서 압도적 1위를 차지하였습니다.
그동안 알리바바 Qwen3와 같은 강력한 오픈소스 모델을 사용해 오셨던 개발자분들이라면, 이제는 "국산 모델이 정말 그 정도인가?"라는 의문을 직접 확인해 볼 최적의 타이밍입니다.
🔍 K-EXAONE vs. Qwen3: 무엇이 다른가?
단순히 "K-EXAONE이 좋다"가 아닙니다. 엔지니어링 관점에서 두 모델을 직접 붙여봐야 할 이유를 정리했습니다.
실전 리즈닝(Reasoning) 성능: 엑사원 236B는 Qwen3 235B을 뛰어넘는 리즈닝 성능을 보여줍니다.
Zero-Setup 전환: 두 모델 모두 OpenAI 호환 API를 사용합니다. 기존 Qwen3용 코드를 그대로 둔 채 엔드포인트 URL만 바꾸면 바로 K-엑사원의 성능을 검증할 수 있습니다.
🛠️ "직접 써보고 판단하세요" (Side-by-Side 비교 팁)
기존 Qwen3 사용자라면 번거로운 환경 구축 없이 프렌들리AI 서버리스 플랫폼에서 두 모델의 퀄리티와 응답 속도를 즉시 비교해 보세요. 웹에서 1:1로 실성능을 확인한 뒤, 코드 수정 없이 K-EXAONE으로 가장 빠르게 전환할 수 있습니다.
K-EXAONE 236B (지금 무료로 쓰기): https://friendli.ai/suite/BX1bMkDzeZTe/rlneZ9sRXuNR/serverless-endpoints/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B/overview
Qwen3 235B (비교용 엔드포인트): 프렌들리AI 기준 ($0.2 / M input, $0.8 / M output) https://friendli.ai/suite/~/serverless-endpoints/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507/overview
어떻게 비교하나? (가이드 참고): https://friendli.ai/blog/compare-multimodal-ai-models
📢 지금 바로 확인해야 하는 이유
1차 평가에서 압도적 1위로 실력을 증명한 K-EXAONE을 무료로 가장 깊게 파헤쳐 볼 수 있는 기회는 1월 28일까지입니다.
K-EXAONE 236B: 1월 28일까지 완전 무료 (Free Tier)
👉https://friendli.ai/suite/~/serverless-endpoints/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B/overview
"남들이 좋다고 해서"가 아니라, 여러분의 실제 프롬프트와 비즈니스 로직에서 어떤 모델이 더 정확한 답을 내놓는지 지금 바로 API 키를 발급받아 테스트해 보세요.
[내용 요약]
신뢰: 국가 대표 파운데이션 모델 선정 완료
비교: Qwen3 235B vs K-EXAONE 236B
혜택: 1월 28일까지 엑사원 추론 비용 무료
방법: 코드 수정 최소화, API 엔드포인트만 교체
여러분은 어떤 모델의 결과물이 더 만족스러우신가요? 테스트 결과나 체감 성능을 댓글로 공유해 주세요!
