Solar Open 2란 무엇인가

숫자로 보는 정체, 그리고 한국어 전용 AI와 토큰이라는 기초 개념부터 짚어봅니다

Solar Open 2 기술 보고서 기반 · 초심자를 위한 쉬운 해설

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오늘의 질문

이 강의, 어떤 이야기를 하나요?

보고서가 말하는 발전 방향

① 규모 — 전체 지식 크기가 1세대 102B에서 2세대 250B로 커졌습니다
② 한국어 효율 유지 — 1세대의 토크나이저를 그대로 물려받아, 해외 모델 대비 같은 한국어 텍스트에 1.2~1.9배 더 적은 토큰을 씁니다
③ 하이브리드 어텐션(어텐션은 AI가 문장을 읽을 때 어느 부분에 집중할지 정하는 방식이에요 — 이 중 선형 어텐션이라는 방식을 섞어 씀) — 한 번에 읽는 분량이 128K에서 1M 토큰으로 늘었습니다
④ 장기 에이전트 시나리오 훈련 — 대화형 도구 사용, 코딩, 사무 업무를 염두에 두고 처음부터 설계된 훈련입니다

보고서는 Solar Open 2의 발전을 이 4가지 축으로 스스로 요약합니다 — 앞으로 이어질 슬라이드들은 이 4가지를 하나씩 자세히 풀어보는 과정입니다.

핵심 스펙

전체 지식 크기 (파라미터)

질문 하나에 실제로 쓰는 부분

한 번에 읽는 글자 양 (토큰)

전체 지식은 방대하지만, 질문 하나에 동원되는 건 일부뿐이라 빠르고 가볍습니다.

💡

쉽게 말하면

거대한 도서관을 통째로 옮기는 대신, 필요한 책 몇 권만 빠르게 꺼내 오는 것과 같아요.

왜 한국어 전용 AI가 필요할까

💡

쉽게 말하면

아무리 뛰어난 외국인 통역사도, 그 나라에서 나고 자란 사람만큼 맥락을 읽기는 어렵죠.

원문 데이터 — 토크나이저 기초

토큰(Token)이란 AI가 글을 읽을 때 사용하는 최소 단위 조각이에요 — 한 글자일 수도, 몇 글자 묶음일 수도 있어요
토크나이저는 문장을 이 조각들로 잘게 써는 도구입니다
BPE(Byte Pair Encoding, 바이트 쌍 인코딩)는 자주 같이 나오는 글자 조합을 하나의 토큰으로 압축해서 묶는 대표적인 토크나이저 방식이에요
Solar Open 2는 1세대의 토크나이저를 그대로 재사용 — 커스텀 바이트 레벨 BPE, 어휘 196,608개

💡

쉽게 말하면

글을 잘게 잘라 택배 상자(토큰)에 나눠 담는 것과 같아요. BPE는 자주 붙어 다니는 글자들을 아예 한 상자에 묶어 포장하는 똑똑한 포장법이고요.

원문 데이터 — 토크나이저 효율

Ko-GDPval 과제 프롬프트로 측정한 '토큰당 바이트 수' 벤치마크(12개 토크나이저 비교)에서 Solar Open 2/1이 4.41 바이트/토큰으로 1위
해외 최고 모델 토크나이저인 MiniMax-M3(3.54)보다 약 24% 앞섬, 다른 한국형 주권 모델인 A.X-K1(4.27)·K-EXAONE(4.12)도 앞섭니다
일반 한국어 텍스트(과제 프롬프트가 아닌 보통 글)에서도 5.40 바이트/토큰으로, 해외 최고 모델 Qwen3.5(4.36)를 앞섭니다

Solar Open 2/1

4.41

A.X-K1

4.27

K-EXAONE

4.12

MiniMax-M3

3.54

💡 막대가 길수록(바이트/토큰이 높을수록) 토큰 하나에 더 많은 정보를 눌러 담는다는 뜻 — 즉 더 알뜰하고 효율적인 토크나이저입니다. 반대로 바이트/토큰이 낮으면 같은 글을 처리하는 데 토큰을 더 낭비하는 셈이죠.

💡

쉽게 말하면

택배 상자(토큰) 하나에 물건(글자 정보)을 얼마나 빽빽하게 채우느냐의 문제예요. Solar Open 2는 같은 크기 상자에 더 많은 짐을 싣습니다.