아케이AI, 3,990억 파라미터 오픈웨이트 AI 모델 출시

미국 샌프란시스코에 본사를 둔 AI 스타트업 아케이 AI(Arcee AI)가 파라미터 3,990억 개를 갖춘 오픈웨이트 모델 트리니티-라지-싱킹(Trinity-Large-Thinking)을 개조 및 상업적 이용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 공개했다.

아케이 AI는 불과 30명으로 구성된 소규모 팀으로 올초 회사 총 자금 절반에 해당하는 2,000만 달러를 투입해 트리니티-라지-싱킹을 33일에 걸쳐 훈련시켰다. 훈련에는 엔비디아 B300 블랙웰 GPU 2,048개를 활용했으며 AI 학습 데이터 선별을 자동화하는 데이톨로지AI(DatologyAI)와의 협력을 통해 엄선된 웹 데이터와 고품질 합성 데이터로 구성된 토큰 20조 개를 사용했다고 밝혔다.

트리니티-라지-싱킹이 지닌 특징으로는 복수 전문가 모델을 통합해 전체 성능을 향상시키는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 채택했다는 것. 이를 통해 특정 토큰에 대해 활성화되는 파라미터는 전체 중 불과 1.56%, 그러니까 130억 개에 그친다는 지적이다.

MoE 아키텍처를 채택하면서 트리니티-라지-싱킹은 대규모 시스템 특유의 깊은 지식을 보유하면서도 훨씬 소규모 시스템에 가까운 추론 속도와 운용 효율성을 유지할 수 있다. 동일 하드웨어에서 동급 모델과 비교했을 때 2~3배 빠르게 동작한다고 한다.

또 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)은 100만 출력 토큰당 비용이 25달러인 반면 트리니티-라지-싱킹은 100만 출력 토큰당 불과 0.9달러라는 압도적으로 낮은 비용도 매력적이다. 아케이 AI는 진심으로 납득할 수 있는 경쟁력과 토큰 단가 수준에 도달했다고 밝혔다.

벤치마크에서도 트리니티-라지-싱킹은 오픈웨이트 모델인 미니맥스-M2.7, GLM-5와 같은 모델에 필적하는 성능을 보인 것 외에 자율적인 에이전트 태스크 관련 벤치마크인 핀치벤치(PinchBench)에서는 시장을 선도하는 클로즈드 모델인 클로드 오퍼스 4.6에 이어 2위를 기록했다.

아케이 AI는 공식 블로그에서 9개월 전 자사는 회사 방향을 바꾸는 결단을 내렸다며 진정한 미국산 오픈 모델, 그러니까 개발자와 기업이 실질적으로 소유할 수 있는 모델을 중시한다면 직접 만들어야 한다고 판단했다고 밝혔다.

Today we’re releasing Trinity-Large-Thinking.

Available now on the Arcee API, with open weights on Hugging Face under Apache 2.0.

We built it for developers and enterprises that want models they can inspect, post-train, host, distill, and own. pic.twitter.com/jumuYehJdo

— Arcee.ai (@arcee_ai) April 1, 2026

이 같은 주장 배경에는 학습된 AI 모델을 공개해 누구나 이용 가능하게 하는 오픈웨이트 모델 분야에서 딥시크(DeepSeek)·GLM(Z.ai)·Qwen(Alibaba) 등 중국산 AI가 독점적이라는 지적이 있다. 오픈웨이트 모델은 저렴하고 이용하기 쉬운 까닭에 많은 기업에서 채택하고 있지만 다수 오픈웨이트 모델이 중국산이라는 점에 우려를 느끼는 이들도 있는 것.

하지만 올들어 중국 연구기관은 독자적인 엔터프라이즈 플랫폼과 구독 서비스로 이행하는 추세를 보이고 있으며 고성능 오픈웨이트 모델 분야에 공백이 생겨나고 있다. 아케이 AI는 이런 공백을 메울 존재로 기대를 모으고 있다.

보도에선 이 움직임은 기업이 핵심 인프라에서 중국발 아키텍처에 의존하는 것에 대한 우려가 고조되는 시점에 일어나고 있다며 그 결과 미국 내 유력 기업에 대한 수요가 생겨나고 있으며 아케이 AI는 그에 부응하는 걸 목표로 하고 있다고 전했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.