딥 코지토, 오픈소스 LLM 'Cogito v1' 공개…LLaMA 뛰어넘는 성능 입증

샌프란시스코에 본사를 둔 신생 인공지능 스타트업 딥 코지토(Deep Cogito)가 메타(Meta)의 Llama 3.2 모델을 기반으로 커스터마이징한 첫 번째 오픈소스 대형 언어모델(LLM) ‘Cogito v1’을 공개하며 본격적으로 시장에 나섰다. 발표와 동시에 이 모델은 다수의 벤치마크에서 경쟁 제품을 능가하며 기술적 우위를 입증했다.

딥 코지토는 인간 감독자의 한계를 뛰어넘기 위해 모델이 스스로 학습 전략을 개선하고 내면화할 수 있도록 하는 방식에 주력하고 있다. 궁극적인 목표는 전 영역에서 인간의 지능을 초월하는 *초지능*을 구축하는 것이다. 다만 이 모든 모델은 오픈소스로 공개되며, 누구나 자유롭게 이용 가능하다는 원칙을 덧붙였다.

창업자이자 CEO인 드리샨 아로라(Drishan Arora)는 구글의 생성형 검색 프로젝트에서 대형 언어모델 개발을 주도한 전직 선임 소프트웨어 엔지니어 출신이다. 그는 본인의 X(구트위터) 계정을 통해 “Cogito는 LLaMA, DeepSeek, Qwen 등 기존 오픈소스 모델보다 동일 규모 기준에서 가장 강력하다”고 강조했다.

이번에 공개된 Cogito v1 모델은 파라미터 수 기준으로 총 5가지 버전(3억, 8억, 14억, 32억, 70억)을 제공한다. API 형태로도 배포되며, 대표적인 AI 코드 공유 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)와 파이어웍스(Fireworks), 투게더 AI(Together AI), 올라마(Ollama) 등에서 다운로드 및 활용이 가능하다. 이 모델들은 메타의 Llama 라이선스 조건을 따르며, 기업 사용자도 월간 사용자 수 7억 명 이하까지는 무료 상업적 이용이 가능하다.

딥 코지토의 가장 큰 차별점은 'IDA(Iterated Distillation and Amplification)'라는 독자적인 학습 프레임워크다. 기존의 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)이나 교사 모델 증류 대신, 자체 문제 해결 과정을 반복하며 이를 모델 내부로 통합하는 과정을 통해 성능을 높인다. 아로라 CEO는 이 접근 방식을 과거 알파고가 자가 대국을 통해 약점을 보완하고 실력을 키운 전략에 비유했다.

각 모델은 빠른 응답을 위한 일반 모드와 자가 반추를 거치는 추론 모드를 동시에 제공한다. 벤치마크 결과에서도 이러한 특성이 두드러지게 나타난다. 예를 들어 Cogito 3B 모델은 MMLU에서 LLaMA 3.2 3B보다 6.7%포인트 높은 65.4%를 기록했고, Cogito 8B는 LLaMA 3.1 8B보다 MMLU 기준으로 12.8%포인트 높은 80.5%를 달성했다. 특히 추론 모드에서 성능이 더욱 향상되며, Cogito 8B는 ARC 기준 92.0%라는 고점을 찍었다.

또한 툴 호출 기능에 있어서도 경쟁 모델 대비 차별화된 성능을 보였다. Cogito 3B는 단일 및 복수 툴 호출 작업을 92.8% 이상 정확도로 처리하며, LLaMA 동급 모델이 아예 지원하지 않거나 50%대의 성능을 기록한 것과 대비된다. 딥 코지토는 이런 차이는 단순 모델 아키텍처뿐 아니라 훈련 이후 단계에서 태스크 맞춤 보정이 이루어진 덕분이라 설명했다.

회사는 앞으로 109억, 400억, 671억 규모의 혼합형 전문가 모델(mixture-of-experts)을 순차적으로 공개할 계획이며, 현재 모델의 체크포인트도 추가 학습을 통해 지속적으로 개선할 예정이다. 이와 관련해 딥 코지토는 허깅페이스, 파이어웍스 AI, 올라마 등과 파트너십을 맺고 클라우드 인프라와 오픈소스 배포 생태계 구축에도 박차를 가하고 있다.

딥 코지토는 벤치마크 수치보다도 모델의 실사용 가능성, 적응력, 환경 독립성을 더 중요하게 평가한다며, “이제 막 가파른 성능 향상 곡선의 시작점에 올랐다”고 밝혔다. AI의 미래를 이끄는 차세대 오픈소스 주자로서 시장 내 입지를 빠르게 굳혀가는 모습이다.