1. 핵심 요약
- 아부다비의 기술혁신연구소(TII)가 공개한 Falcon H1R 7B 모델은 기존 Transformer 기반 모델 대비 뛰어난 추론 능력을 보여주며, 특히 수학 및 코딩 영역에서 경쟁 모델을 능가하는 성능을 입증했습니다.
- 이 모델은 Transformer 아키텍처에 Mamba라는 새로운 State-Space Model(SSM)을 결합한 하이브리드 구조를 채택하여, 메모리 효율성을 높이고 긴 시퀀스 처리 속도를 향상시켰습니다.
- Falcon H1R 7B는 상업적 이용이 가능한 라이선스로 공개되었지만, TII에 대한 소송 금지 및 출처 표기 의무 등의 제약 사항이 존재합니다.
2. 기사 상세 번역
TII, Falcon H1R 7B 공개: 규모의 한계를 뛰어넘는 추론 능력
지난 2년간 생성형 AI 분야의 주된 흐름은 모델 크기 확장이었습니다. 더 나은 추론 능력을 얻기 위해서는 더 큰 모델이 필요하다는 것이 일반적인 인식이었죠. 100억 개 미만의 파라미터를 가진 "소형" 모델들은 대화형 기능은 갖추었지만, 다단계 논리적 추론이나 복잡한 수학적 증명과 같은 작업에서는 한계를 드러냈습니다.
하지만 오늘, 아부다비의 기술혁신연구소(TII)가 <a href="https://falcon-lm.github.io/blog/falcon-h1r-7b/">Falcon H1R 7B</a>를 출시하며 이러한 통념에 도전장을 던졌습니다. TII는 순수한 Transformer 구조에서 벗어나 하이브리드 아키텍처를 채택함으로써, 70억 개의 파라미터만을 가진 모델이 경쟁 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하며, 심지어 Alibaba의 Qwen 32B 및 47B 버전, Nvidia의 Nemotron과 같은 훨씬 큰 모델들을 능가한다고 주장합니다.
이번 출시는 오픈 웨이트 생태계에 중요한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 이제 경쟁의 중심은 단순히 파라미터 수에서 아키텍처 효율성과 추론 시간 확장성으로 이동하고 있습니다.
Falcon H1R 7B의 전체 <a href="https://huggingface.co/tiiuae/Falcon-H1R-7B">모델 코드</a>는 Hugging Face에서 확인할 수 있으며, <a href="chat.falconllm.tii.ae">Falcon Chat</a>에서 실시간 데모를 통해 직접 테스트해 볼 수 있습니다. 또한 TII는 Falcon H1 7B의 접근 방식과 훈련 방법에 대한 상당히 포괄적인 <a href="https://github.com/tiiuae/falcon-h1r/blob/main/tech_report.pdf">기술 보고서</a>도 함께 공개했습니다.
Transformer의 한계를 넘어선 하이브리드 아키텍처
Falcon H1R 7B의 가장 큰 특징은 "하이브리드" 백본 구조입니다. 대부분의 최신 LLM은 Transformer 아키텍처에만 의존하고 있는데, 이는 예측 가능한 확장성을 제공하지만 긴 시퀀스를 처리할 때 메모리 비용이 높다는 단점이 있습니다.
Falcon H1R 7B는 표준 Transformer 어텐션 레이어와 함께 State-Space Model(SSM) 아키텍처인 Mamba를 통합했습니다.
Mamba는 Carnegie Mellon University와 Princeton University의 Albert Gu와 Tri Dao 연구원에 의해 개발되었으며, 2023년 12월 1일에 발표된 논문 "<a href="https://arxiv.org/abs/2312.00752">Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces</a>"에서 처음 소개되었습니다.
Mamba는 Transformer와 다른 방식으로 데이터 시퀀스를 처리합니다. Transformer는 모든 데이터를 서로 비교하는 반면(2차 스케일링), Mamba는 토큰을 순차적으로 처리하여 훨씬 적은 컴퓨팅 비용으로 방대한 양의 정보를 처리할 수 있습니다(선형 스케일링).
이러한 결합은 추론 모델 배포의 가장 큰 병목 현상 중 하나인 "사고" 비용을 해결합니다. 추론 모델은 답변을 도출하기 전에 단계별 내부 독백인 "사고의 사슬(Chain of Thought)"을 생성해야 합니다. 표준 Transformer의 경우 이러한 긴 컨텍스트는 계산 비용을 폭발적으로 증가시킵니다.
TII의 기술 보고서에 따르면 하이브리드 접근 방식은 응답 길이가 늘어남에 따라 Falcon H1R 7B가 높은 처리량을 유지할 수 있도록 합니다. 배치 크기가 64인 경우, 이 모델은 GPU당 초당 약 1,500개의 토큰을 처리하며, 이는 경쟁 모델인 Qwen3 8B의 속도보다 거의 두 배 빠른 속도입니다.
벤치마크 성능: 기대 이상의 결과
TII가 발표한 벤치마크 결과에 따르면 Falcon H1R 7B의 크기와 성능 간의 차이는 두드러집니다. 수학적 추론력을 테스트하는 엄격한 벤치마크인 AIME 2025에서 Falcon H1R 7B는 **83.1%**의 점수를 기록하며, 모델 크기의 기존 계층 구조를 무너뜨렸습니다.
70억 개의 파라미터를 가진 이 모델은 GPT-5.2 (99.0%) 및 **Gemini 3 Flash (97.0%)**와 같은 거대한 독점 모델에는 미치지 못하지만, "효율적인" 오픈 웨이트 모델과 중간 수준의 독점 시스템 간의 격차를 좁혔습니다.
- 더 큰 "사고" 모델 제압: Falcon H1R 7B (83.1%)는 150억 개의 파라미터를 가진 **Apriel-v1.6-Thinker (82.7%)**와 320억 개의 파라미터를 가진 **OLMo 3 Think (73.7%)**를 능가하며, 하이브리드 아키텍처가 더 큰 Transformer보다 뛰어난 추론 능력을 발휘할 수 있다는 TII의 주장을 입증했습니다.
- 독점 모델 추격: Claude 4.5 Sonnet (88.0%) 및 **Amazon Nova 2.0 Lite (88.7%)**에 근접하는 성능을 보여주며, 특히 수학적 작업이 많은 워크로드에서 이 70억 개의 파라미터 모델이 값비싼 상용 API의 실행 가능한 대안이 될 수 있음을 시사합니다.
- 기존 거대 모델 압도: 이 특정 추론 지표에서 Mistral Large 3 (38.0%) 및 **Llama 4 Maverick (19.3%)**와 같이 널리 사용되지만 오래된 아키텍처를 압도하며, 전문적인 추론 훈련("Deep Think")이 로직 작업에 대한 원시 규모보다 더 중요하다는 점을 강조합니다.
다른 주요 영역에서의 성과는 다음과 같습니다.
- 코딩: 이 모델은 LCB v6 벤치마크에서 **68.6%**를 달성했으며, TII는 이는 테스트를 거친 모든 모델 중 가장 높은 점수이며, 크기가 4배 더 큰 모델을 포함한다고 주장합니다.
- 일반 추론: 수학 및 코딩 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 일반 추론 점수(49.48%)는 경쟁력이 있으며, 140억 및 150억 개의 파라미터를 가진 모델 바로 아래에 위치하지만, 비슷한 80억 개의 파라미터를 가진 모델보다 훨씬 앞서 있습니다.
훈련 기법
Falcon H1R 7B의 성능은 아키텍처뿐만 아니라 파라미터 수를 늘리지 않고 추론 밀도를 극대화하도록 설계된 엄격한 2단계 훈련 파이프라인에서도 비롯됩니다.
1단계: 콜드 스타트 감독 미세 조정(SFT)
이 모델은 수학(토큰의 56.8%)과 코드(토큰의 29.8%)가 주를 이루는 큐레이팅된 데이터 세트를 사용하여 "콜드 스타트" SFT를 거쳤으며, 응답 길이는 최대 48,000토큰에 달했습니다.
- 난이도 기반 가중치: TII는 모든 데이터를 동일하게 취급하는 표준 관행을 거부했습니다. 대신 "어려운" 문제는 1.25배에서 1.75배 더 높은 가중치를 부여하고, 쉬운 문제는 가중치를 낮추거나 완전히 제거하여 사소한 작업에 과적합되는 것을 방지했습니다.
- 단일 교사 일관성: ablation 연구 결과 여러 "교사" 모델의 추론 흔적을 혼합하면 충돌하는 추론 스타일로 인해 성능이 저하되는 것으로 나타났습니다. 따라서 TII는 일관된 내부 논리를 유지하기 위해 단일 교사 접근 방식을 채택했습니다.
- 균형 잡힌 토큰 정규화: 방대한 시퀀스 길이 변화(짧은 지침 대 방대한 추론 체인)를 처리하기 위해 팀은 균형 잡힌 데이터 병렬 토큰 정규화 전략을 도입했습니다. 이 기술은 각 토큰의 기울기 기여도를 GPU 전체에서 균등화하여 짧은 시퀀스를 가진 랭크가 손실을 불안정하게 만드는 것을 방지하며, 훈련 중에 일관된 4~10%의 정확도 향상을 가져왔습니다.
2단계: 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)를 통한 강화 학습
SFT 후, 이 모델은 별도의 가치 모델이 필요 없이 올바른 결과를 보상하는 강화 학습 알고리즘인 GRPO를 사용하여 개선되었습니다.
- "No-KL" 전환: 표준 RLHF와 달리 TII는 KL-divergence 페널티(beta=0)를 완전히 제거했습니다. 이를 통해 모델은 기본 SFT 정책에서 크게 벗어나 새로운 추론 경로를 적극적으로 탐색할 수 있었습니다.
- 수학 전용 커리큘럼: 놀랍게도 TII는 RL 단계에서 수학 문제만으로 훈련하면 모든 도메인(코드 및 과학 포함)에서 더 나은 일반화 성능을 얻을 수 있다는 사실을 발견했습니다. ablation 연구 결과 "코드 전용" 훈련은 코딩 점수를 향상시키지만 일반 추론을 손상시키는 반면, 수학 중심 RL은 전반적인 성능을 향상시켰습니다.
TII는 테스트 시간 확장성(TTS)을 위해 모델을 최적화했으며, 이는 모델이 최적의 솔루션을 찾기 위해 여러 추론 경로를 병렬로 생성하는 기술입니다.
이 모델은 모델의 내부 신뢰도 점수를 활용하여 저품질 추론 체인을 동적으로 가지치기하는 Deep Think with Confidence (DeepConf)를 사용합니다.
- 적응형 가지치기: 생성 중에 시스템은 16개의 추적을 사용하여 "워밍업" 단계를 시작하여 신뢰도 기준선을 설정합니다. 그런 다음 기준선 신뢰도의 10번째 백분위수 이하로 떨어지는 모든 체인을 종료하여 후속 추적을 적극적으로 필터링합니다.
- 효율성 향상: 이 방법은 배포를 위한 새로운 파레토 프런티어를 만듭니다. 벤치마크 테스트에서 Falcon H1R 7B는 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 기준선과 비교하여 AIME 25에서 96.7%의 정확도를 달성하면서 토큰 사용량을 38% 줄였습니다.
라이선스: 상업적 사용 가능, 하지만 조건이 따름
TII는 Apache 2.0을 기반으로 하는 맞춤형 Falcon LLM License 1.0에 따라 Falcon H1R 7B를 출시했지만, 주목할 만한 수정 사항이 있습니다. 특히 TII를 상대로 소송을 제기하지 않고 항상 출처를 밝혀야 합니다.
개발자와 스타트업에게 이 라이선스는 대체로 허용적입니다.
- 로열티 없음: 사용자는 TII에 지불하지 않고 모델을 실행, 수정 및 배포할 수 있습니다.
- 출처 표시: 파생 작업(미세 조정 포함)에는 다음 문구를 명확하게 명시해야 합니다. "\[작업 이름]은 Technology Innovation Institute의 Falcon LLM 기술을 사용하여 구축되었습니다."
그러나 순수한 Open Source Initiative (OSI) 라이선스와 달리 Falcon 라이선스에는 엄격한 허용 사용 정책(AUP)이 포함되어 있습니다.
이 라이선스는 모델이 AUP와 충돌하는 방식으로 사용되거나 사용자가 TII를 상대로 특허 소송을 제기하는 경우 자동으로 종료됩니다.
특히 AUP는 Falcon H1R 7B 또는 파생물을 사용하여 다음 행위를 금지합니다.
- 법률 위반: 관련 국가, 연방, 주, 지역 또는 국제 법률 또는 규정을 위반하는 모든 사용.
- 미성년자 또는 생명체에 대한 해: 미성년자 또는 모든 생명체를 착취, 해치거나 착취를 시도하는 행위.
- 허위 정보: 타인에게 해를 끼치기 위해 검증 가능한 허위 정보를 생성하거나 배포하는 행위.
- 괴롭힘: 타인을 비방, 중상모략하거나 기타 방식으로 괴롭히는 행위.
하이브리드 웨이브: Nvidia, IBM, AI21, Mistral
TII는 이 하이브리드 미래에 베팅하는 유일한 기업이 아닙니다. 업계는 SSM과 Transformer의 강점을 결합하는 아키텍처로 점점 더 이동하고 있습니다.
- Nvidia는 2025년 12월 15일에 하이브리드 혼합 전문가(MoE) 및 Mamba-Transformer 설계를 사용하여 효율적인 Agentic AI를 구동하는 Nemotron 3 제품군을 공개했습니다.
- IBM은 2025년 10월 2일에 메모리 요구 사항을 70% 이상 줄이면서 엔터프라이즈 벤치마크에서 높은 성능을 유지하는 하이브리드 Mamba-Transformer 아키텍처를 사용하는 Granite 4.0 제품군을 출시했습니다.
- AI21은 Jamba(Joint Attention and Mamba) 모델을 통해 이 경로를 추구했으며, 2024년 8월 22일에 하이브리드 SSM-Transformer 접근 방식을 통해 Agentic AI 기능을 향상시키는 Jamba 1.5 제품군을 Vertex AI에서 사용할 수 있도록 했습니다.
- Mistral은 2024년 7월 16일에 더 빠르고 긴 코드 생성을 위해 특별히 최적화된 모델인 Codestral Mamba를 통해 이 공간에 일찍 진입했습니다.
Falcon H1R 7B는 특히 소형 폼 팩터에서 밀도 높은 추론 작업을 대상으로 하는 이러한 추세의 최신 진화입니다.
3. 기술 용어 해설
- Transformer: 자연어 처리 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 아키텍처로, 문장 내 단어 간의 관계를 파악하여 문맥을 이해하는 데 효과적입니다.
- State-Space Model (SSM): 시퀀스 데이터를 모델링하는 데 사용되는 수학적 프레임워크로, Transformer에 비해 메모리 효율성이 높고 긴 시퀀스 처리에 유리합니다.
- Mamba: SSM의 한 종류로, 선형 시간 복잡도로 시퀀스를 처리하여 Transformer의 2차 복잡도 문제를 해결합니다.
- Chain of Thought (CoT): 모델이 답변을 도출하기 전에 단계별로 추론 과정을 거치도록 유도하는 기술입니다.
- Ablation Study: 모델의 특정 구성 요소가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 해당 구성 요소를 제거하거나 변경하는 실험 방법입니다.
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 인간의 피드백을 활용하여 모델의 성능을 개선하는 강화 학습 방법입니다.
- Hugging Face: 머신러닝 모델과 데이터셋을 공유하고 협업할 수 있는 플랫폼입니다.
4. 수석 분석가의 Insight
Falcon H1R 7B의 등장은 단순히 새로운 모델의 출시를 넘어, AI 모델 개발 패러다임의 전환을 예고합니다. 이제 모델의 성능은 파라미터 수에만 의존하는 것이 아니라, 아키텍처의 효율성과 훈련 기법의 정교함에 의해 결정될 것입니다. 국내 IT 업계는 이러한 변화에 발맞춰 하이브리드 아키텍처 연구 및 효율적인 훈련 기법 개발에 투자를 확대해야 할 것입니다. 특히, 수학 및 코딩과 같이 고도의 추론 능력이 필요한 분야에서 Falcon H1R 7B와 같은 소형 모델이 제공하는 잠재력은 매우 크다고 판단됩니다.
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