글 요약
독파모 참여기업 비교｜LG·SKT·업스테이지·모티프 AI 차이 관련 확인 방법과 주의사항을 정리했습니다.
독파모 참여기업 가운데 어느 팀이 앞섰는지 알고 싶다면 먼저 비교 기준부터 구분해야 합니다. 2026년 8월 13일 공개된 외부 벤치마크 AAII 점수만 보면 모티프테크놀로지스 47점, 업스테이지 37점, SK텔레콤 35점, LG AI연구원 31점 순으로 보도됐습니다.
목차
그러나 이 숫자는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 단계평가 점수나 최종 진출 순위가 아닙니다. 2026년 8월 14일 조사 기준, 제공된 자료에는 과학기술정보통신부 또는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 발표한 2차 평가 결과 공식 원문이 없으므로 “모티프가 독파모 평가 1위” 또는 “LG가 탈락했다”라고 단정할 수 없습니다.
따라서 모델 성능을 빠르게 비교하려는 사람은 AAII 수치를 참고하고, 다음 단계 진출팀을 확인하려는 사람은 과기정통부·NIPA 공식 발표를 별도로 확인해야 합니다. 실제 도입을 검토하는 기업이나 개발자는 벤치마크 순위만 보지 말고 API 제공 여부, 가격, 라이선스, 한국어 업무 적합성, 보안 조건까지 다시 비교해야 합니다.
핵심 요약
- 독파모 참여기업 비교｜LG·SKT·업스테이지·모티프 AI 차이의 적용 대상과 현재 기준을 먼저 확인합니다.
- 내가 찾는 답부터 판정하기 항목에서 가장 중요한 조건을 확인합니다.
- 2차 평가 대상과 비교에서 제외할 항목 항목에서 신청 또는 이용 순서를 확인합니다.
- LG·SKT·업스테이지·모티프 수치 차이 항목에서 제외 조건과 주의사항을 확인합니다.
- 언론 보도상 2차 평가 참여팀은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀입니다.
- 보도된 경쟁 구도는 4개 팀 가운데 3개 팀이 다음 단계로 진출하는 방식입니다.
- 2026년 8월 13일 기준 외부 AAII 점수는 모티프 47점, 업스테이지 37점, SK텔레콤 35점, LG 31점입니다.
- AAII는 외부 벤치마크이므로 정부 단계평가 결과나 최종 진출 순위로 바꿔 읽으면 안 됩니다.
- 최종 진출팀·평가 기준·발표 일정은 과학기술정보통신부 또는 NIPA의 2026년 공식 발표에서 확인해야 합니다.
내가 찾는 답부터 판정하기
단순 성능 순위가 궁금한 경우
동일한 외부 평가 지표에서 확인된 점수만 비교하려는 경우에는 AAII 수치를 보면 됩니다. 조사 기준일 직전인 2026년 8월 13일 보도 기준으로 모티프테크놀로지스의 Motif 3가 47점으로 가장 높았고, 업스테이지 37점, SK텔레콤 35점, LG AI연구원 31점이 뒤를 이었습니다.
이 판정에서 말할 수 있는 범위는 “해당 시점의 AAII 리더보드에서 네 모델 중 모티프 점수가 가장 높았다”까지입니다. 정부 평가에서 우승했다거나 다음 단계 진출이 확정됐다는 의미는 아닙니다. AAII 자체도 평가 대상 모델의 버전과 측정 시점에 따라 점수가 달라질 수 있습니다.
정부가 선정한 다음 단계 진출팀이 궁금한 경우
과학기술정보통신부 또는 NIPA의 공식 발표가 필요합니다. 언론 보도에서는 네 팀 가운데 세 팀이 다음 단계에 진출하는 구도로 설명됐지만, 제공된 검색자료만으로 어느 팀이 진출했는지는 공식 확정할 수 없습니다. 기사 제목, 커뮤니티 게시물, 벤치마크 순서를 최종 선정 결과로 대신하면 안 됩니다.
실제로 사용할 AI를 고르는 경우
외부 점수 한 줄로 결정하기 어렵습니다. 일반 사용자는 공개 채팅 서비스가 있는지, 한국어 답변이 안정적인지, 이용료가 얼마인지 확인해야 합니다. 개발자는 API 문서, 호출 단가, 지연시간, 컨텍스트 길이, 구조화 출력, 도구 호출과 라이선스를 살펴야 합니다. 기업 담당자는 데이터 저장 위치, 학습 재사용 여부, 접근통제, 감사 기록, 온프레미스 또는 전용 환경 지원까지 확인해야 합니다.
- 외부 벤치마크 순위만 찾는가?
- 정부의 다음 단계 진출 결과를 찾는가?
- 직접 사용할 모델이나 서비스를 고르는가?
- 기업 도입을 위한 비용·보안·라이선스를 비교하는가?
- 비교하는 모델의 버전과 측정일이 같은지 확인했는가?
첫 번째 질문이면 AAII 표가 유용합니다. 두 번째 질문이면 공식 발표가 필수입니다. 세 번째와 네 번째 질문이면 점수 외에 서비스 조건을 추가로 확인해야 합니다.
2차 평가 대상과 비교에서 제외할 항목
확인되는 참여팀과 경쟁 구도
2026년 8월 언론 보도를 종합하면 2차 평가 참여팀은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스입니다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 스타트업 측, SK텔레콤과 LG AI연구원은 대기업 측으로 분류된 보도도 있습니다. 다만 기업 규모 분류는 모델 성능이나 정부 평가 결과를 뜻하지 않습니다.
보도된 방식은 4개 팀 중 3개 팀이 다음 단계에 진출하는 구도입니다. 또한 네 팀이 2026년 8월 4일까지 2차 평가용 최종 모델과 관련 자료 제출을 마쳤다는 보도가 있습니다. 네 모델 모두 1단계보다 추론 및 에이전트 성능을 높였다는 업계 평가도 나왔지만, 향상 폭과 세부 평가값은 공식 결과가 제시되기 전까지 동일 기준으로 단정하기 어렵습니다.
현재 비교에서 제외해야 하는 정보
제공 자료에는 ‘750B’와 ‘최대 처리 토큰 수 100만 개’라는 사양이 언급되지만, 각각 어느 기업의 어떤 제출 모델에 해당하는지 검증 사실표만으로 확정되지 않습니다. 따라서 특정 기업 이름 옆에 이 수치를 임의로 배치해서는 안 됩니다.
모티프테크놀로지스의 비교 대상 모델은 Motif 3 또는 모티프3로 확인됩니다. 반면 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지의 2차 제출 모델명과 세부 버전은 제공 자료만으로 확정하기 어렵습니다. 기존에 알려진 브랜드명을 이번 제출 모델명으로 자동 연결하면 버전 차이를 놓칠 수 있습니다.
주의사항
“4개 팀 참여”와 “3개 팀 진출 구도”는 언론 보도로 확인되는 내용입니다. 기준일 현재 제공 자료에는 정부의 2차 평가 결과 공식 원문이 없으므로 탈락팀, 최종 순위, 선정 완료 여부를 추측해 적으면 안 됩니다. 공식 발표가 새로 게시되면 발표일과 문서명을 확인한 뒤 정보를 갱신해야 합니다.
LG·SKT·업스테이지·모티프 수치 차이
현재 네 팀을 같은 숫자로 비교할 수 있는 자료는 2026년 8월 13일 기준으로 보도된 Artificial Analysis Intelligence Index, 즉 AAII 점수입니다. 아래 표는 그 외부 벤치마크 수치를 정리한 것이며, 정부의 독파모 평가표가 아닙니다.
| 참여기업 | 확인된 모델명 | AAII 점수 | 외부 점수 순서 | 해석할 때의 제한 |
|---|---|---|---|---|
| 모티프테크놀로지스 | Motif 3 | 47점 | 1번째 | 정부 평가 1위 또는 진출 확정을 의미하지 않음 |
| 업스테이지 | 제공 자료로 확정 곤란 | 37점 | 2번째 | 모델 버전과 이용 조건을 별도로 확인해야 함 |
| SK텔레콤 | 제공 자료로 확정 곤란 | 35점 | 3번째 | 2점 차이만으로 실제 사용 우열을 단정하기 어려움 |
| LG AI연구원 | 제공 자료로 확정 곤란 | 31점 | 4번째 | 외부 점수가 정부 평가의 탈락 판정은 아님 |
점수 차이를 숫자로 읽는 방법
모티프와 업스테이지의 차이는 10점, 업스테이지와 SK텔레콤의 차이는 2점, SK텔레콤과 LG AI연구원의 차이는 4점입니다. 최고점인 모티프와 최저점인 LG의 차이는 16점입니다. 이 계산은 해당 시점 AAII 점수의 단순 차이일 뿐, 정부 평가의 가점이나 감점으로 환산할 수 없습니다.
특히 업스테이지와 SK텔레콤의 2점 차이는 리더보드에서는 순서를 만들지만, 특정 업무에서 체감되는 품질 차이를 그대로 설명하지는 못합니다. 모델이 잘하는 언어, 질의 유형, 도구 사용, 긴 문서 처리, 비용과 응답속도에 따라 실제 선택은 달라질 수 있습니다.
AAII가 보여주는 것과 보여주지 않는 것
AAII는 여러 평가 결과를 종합해 모델의 지능 성능을 비교하는 외부 지표로 활용할 수 있습니다. 같은 평가 체계 안에서 공개된 모델을 상대적으로 살펴보는 데에는 도움이 됩니다. 반면 독파모 사업의 정책 목표, 독자성 판단, 국내 산업 기여, 데이터 확보 전략, 인프라 효율, 안전성, 사업 수행 능력 등 정부가 적용할 수 있는 전체 평가 요소를 대신하지는 않습니다.
따라서 “외부 벤치마크에서 앞섰다”와 “정부 사업 평가에서 앞섰다”는 서로 다른 문장입니다. 검색 결과를 공유할 때도 ‘AAII 기준’과 ‘2026년 8월 13일 기준’을 함께 붙여야 오해가 줄어듭니다.
참여기업별 차이를 상황에 맞게 읽는 법
모티프테크놀로지스가 눈에 띄는 경우
제공 자료에서 모델명이 명확하게 확인되는 팀은 모티프테크놀로지스이며, Motif 3가 AAII 47점을 기록한 것으로 보도됐습니다. 네 팀 가운데 외부 점수가 가장 높다는 점은 성능 비교를 시작할 때 참고할 만합니다. 다만 프리뷰 모델인지 정식 서비스 모델인지, 누구나 사용할 수 있는지, API가 제공되는지, 가격과 라이선스가 무엇인지는 별도 공식 안내가 필요합니다.
업스테이지와 SK텔레콤을 비교하는 경우
업스테이지는 37점, SK텔레콤은 35점으로 보도돼 점수 차이가 2점입니다. 이 정도의 수치 차이만으로 한 모델이 모든 용도에서 우월하다고 판단하기는 어렵습니다. 실제 비교에서는 동일한 질문 세트, 동일한 출력 조건, 동일한 평가자 기준을 적용하는 소규모 업무 테스트가 필요합니다.
예를 들어 문서 요약이 목적이라면 사실 누락과 근거 추적을 보고, 상담 자동화가 목적이라면 지시 준수와 금칙어 대응을 봐야 합니다. 개발 지원이라면 코드 정확도와 수정 일관성, 에이전트 업무라면 도구 호출 성공률과 오류 복구 능력이 더 중요할 수 있습니다.
LG AI연구원의 점수를 해석하는 경우
LG AI연구원의 AAII 점수는 31점으로 네 팀 중 가장 낮게 보도됐습니다. 하지만 이것만으로 정부 평가 탈락 가능성이나 기업용 모델의 실효성을 단정할 수 없습니다. 정부 평가는 외부 종합 벤치마크와 다른 기준, 자료, 실증 결과를 반영할 수 있기 때문입니다.
특히 기업 도입에서는 공개 벤치마크 외에도 내부 문서 연결, 보안 정책, 운영 지원, 장애 대응, 계약 조건이 중요합니다. 모델의 종합 점수가 낮더라도 특정 산업 데이터나 한국어 기업 업무에서 다른 결과가 나올 수 있으므로 실제 과업으로 검증해야 합니다.
대기업과 스타트업 구도로만 보면 안 되는 이유
보도에서는 모티프와 업스테이지가 스타트업, SK텔레콤과 LG가 대기업 측으로 묶이기도 합니다. 외부 점수상 스타트업 두 곳이 앞섰다는 점은 흥미로운 비교이지만, 기업 규모 자체가 성능 원인은 아닙니다. 모델 구조, 학습 데이터, 후처리 방식, 평가 버전, 추론 자원과 공개 범위가 모두 영향을 줄 수 있습니다.
따라서 “스타트업 모델이 무조건 효율적이다” 또는 “대기업 모델이 운영 안정성이 높다”와 같은 결론도 근거 없이 일반화하면 안 됩니다. 각 기업이 공개한 모델 카드, 기술 보고서, 서비스 약관과 실제 테스트 결과를 함께 확인하는 편이 안전합니다.
공식 결과와 이용 조건을 확인하는 절차
정부 발표를 확인하는 순서
- 대한민국 정책브리핑 또는 과학기술정보통신부 공식 사이트에서 ‘독자 AI 파운데이션 모델’과 ‘2차 단계평가’를 함께 검색합니다.
- 게시물의 작성 기관이 과학기술정보통신부인지, 사업 전담기관인 NIPA인지 확인합니다.
- 게시일이 2026년인지 확인하고 제목에 ‘선정 결과’, ‘단계평가 결과’, ‘정예팀’ 등의 표현이 있는지 살펴봅니다.
- 본문 또는 첨부파일에서 다음 단계 진출팀 수, 선정 기업명, 평가 기준과 적용 시점을 확인합니다.
- 보도기사와 내용이 다르면 공식 발표의 문서명, 게시일, 정정 공지 여부를 우선 확인합니다.
공식 안내는 ‘정예팀별 선정 결과·평가 기준 확인’ 경로에서 확인하는 것이 좋습니다. 검색 결과의 요약문만 읽지 말고 공식 게시물 본문과 첨부파일까지 열어야 합니다. 최초 발표 후 정정되거나 세부 설명자료가 추가될 가능성도 있으므로 게시물의 수정일도 함께 살펴보세요.
PC에서 확인할 때
PC에서는 과기정통부 또는 정책브리핑 사이트의 통합검색을 이용한 뒤 결과를 최신순으로 정렬하는 편이 빠릅니다. 첨부된 PDF나 한글 문서가 있다면 파일명에 ‘2차’, ‘단계평가’, ‘선정 결과’가 포함됐는지 확인합니다. 문서 안에서는 ‘LG’, ‘SK텔레콤’, ‘업스테이지’, ‘모티프’, ‘3개 팀’ 등의 단어를 검색하면 핵심 내용을 빠르게 찾을 수 있습니다.
브라우저에 예전 검색 결과가 남아 있으면 1차 평가 문서를 최신 자료로 착각할 수 있습니다. 게시 연도와 단계 번호를 먼저 확인하고, 보도자료 번호나 첨부파일 버전이 서로 일치하는지도 점검해야 합니다.
모바일에서 확인할 때
모바일에서는 검색 포털 기사 목록보다 공식 사이트의 도메인과 기관명을 먼저 확인하세요. 첨부파일이 화면 안에서 열리지 않으면 다운로드 후 PDF 뷰어의 문서 검색 기능을 이용할 수 있습니다. 표가 잘려 보일 때는 가로 화면으로 전환하거나 PC 버전 보기를 선택하는 방법이 있습니다.
공식 사이트의 모바일 메뉴가 접혀 있다면 검색 아이콘을 눌러 ‘독파모 2차 평가 결과’를 입력합니다. 화면에 제목 일부만 보이면 게시일과 담당 부처를 눌러 상세 페이지로 들어가야 합니다. 기사 캡처 이미지만으로 결과를 확정하지 말고 원문 주소와 첨부파일을 확인하는 것이 안전합니다.
실제 이용 조건을 확인하는 순서
각 기업 모델을 사용하려는 경우에는 정부 선정 여부와 별도로 기업의 2026년 공식 사이트를 확인해야 합니다. 서비스 공개 여부, 회원 가입 조건, 무료 사용량, API 가격, 호출 제한, 상업적 이용 범위, 데이터 처리 정책은 모델별로 달라질 수 있습니다.
제공 자료에는 네 모델의 API 가격, 무료 공개 범위, 라이선스 조건이 확인되지 않습니다. 무료라고 소개된 자료가 있더라도 체험 크레딧인지, 모델 가중치 공개인지, 비상업적 사용만 허용하는지 구분해야 합니다. 기업용 계약은 공개 요금표와 조건이 다를 수 있으므로 견적서와 약관을 기준으로 판단하세요.
오해하기 쉬운 예외와 최종 확인사항
공식 발표를 찾지 못했을 때
검색되지 않는다고 해서 결과가 발표되지 않았다고 바로 단정할 수는 없습니다. 게시 직후 검색엔진 반영이 늦거나, 보도자료 대신 사업 공지 또는 첨부파일 형태로 올라올 수 있습니다. 과기정통부 정책뉴스, 보도자료, NIPA 사업공고를 각각 확인하고 기관명과 게시일을 기록해 두는 것이 좋습니다.
반대로 기사에서 “발표 임박”이라고 표현했다면 결과 발표가 끝났다는 뜻이 아닙니다. 제목에 ‘선두’, ‘유력’, ‘반전’이 포함돼도 외부 평가나 업계 전망일 수 있습니다. 공식 문서에 선정팀이 명시되기 전에는 예상과 확정을 구분해야 합니다.
서로 다른 점수가 검색될 때
AAII 점수는 고정된 정부 통계가 아니라 외부 플랫폼의 시점별 평가값입니다. 모델 업데이트, 평가 항목 변경, 재측정으로 숫자나 순서가 달라질 수 있습니다. 다른 점수를 발견했다면 먼저 측정일, 정확한 모델 버전, 리더보드 종류가 같은지 비교하세요.
2026년 8월 13일 수치와 이후 갱신된 수치를 한 표에 섞으면 잘못된 순위가 만들어질 수 있습니다. 최신값을 소개할 때는 기존 수치를 지우기보다 “측정일 기준”을 붙여 변화 내용을 구분하는 방식이 적절합니다.
최종 확인 체크리스트
- 비교 대상이 독파모 2차 평가 참여 4개 팀인지 확인했다.
- AAII 점수의 기준일이 2026년 8월 13일인지 확인했다.
- 외부 벤치마크와 정부 단계평가를 구분했다.
- 최종 진출팀은 과기정통부 또는 NIPA 공식 문서에서 확인했다.
- 공식 문서의 게시일, 수정일, 첨부파일을 함께 확인했다.
- 750B와 100만 토큰 수치를 확인되지 않은 기업에 연결하지 않았다.
- 모델명과 버전이 실제 비교 대상과 일치하는지 확인했다.
- API 가격과 무료 범위는 기업의 최신 공식 안내에서 다시 확인했다.
- 라이선스, 데이터 보관, 상업적 이용 조건을 점검했다.
- 실제 도입 전 동일한 업무 질문으로 후보 모델을 테스트했다.
확정 표현을 피해야 하는 경우
공식 문서에서 선정팀을 직접 확인하지 못했다면 ‘최종 3개 팀’, ‘탈락 기업’, ‘정부 평가 1위’라는 표현을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이때는 ‘AAII 외부 점수 기준’, ‘언론 보도상 참여팀’, ‘공식 결과 확인 필요’처럼 정보의 범위를 표시해야 합니다.
작성 기준: 작성자 고정정보(Go to the Info). 2026년 8월 14일을 기준으로 제공된 검색자료와 공식 확인 경로를 검토했으며, 공식 원문으로 확인되지 않은 결과·가격·일정·이용 조건은 확정하지 않았습니다. 내용 오류 또는 수정이 필요한 사항은 gttinfo01@gmail.com으로 신고할 수 있습니다.
이 글은 정보 제공을 위한 비교 자료이며 정부의 공식 선정 결과, 특정 AI 모델의 성능 보증 또는 구매·계약 권고가 아닙니다. 평가 결과, 서비스 가격, API 제공 범위, 라이선스와 일정은 변경될 수 있으므로 실제 판단 전 과학기술정보통신부·NIPA 및 각 기업의 최신 공식 공지를 확인하시기 바랍니다.
독파모 참여기업 비교 FAQ
1. 2026년 독파모 2차 평가 참여기업은 어디인가요?
언론 보도상 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀입니다. 네 팀은 2026년 8월 4일까지 최종 모델 제출을 마친 것으로 보도됐습니다. 다만 세부 제출 모델명과 버전은 각 기관·기업의 공식 자료를 추가로 확인해야 합니다.
2. 다음 단계에는 몇 개 팀이 진출하나요?
보도된 구도는 4개 팀 중 3개 팀이 다음 단계에 진출하는 방식입니다. 실제 진출팀 명단과 평가 완료 여부는 과기정통부 또는 NIPA가 공개한 2026년 공식 결과 문서에서 최종 확인해야 합니다.
3. 모티프가 독파모 2차 평가 1위인가요?
정부 평가 1위라고 확정할 수 없습니다. 모티프의 Motif 3가 2026년 8월 13일 기준 AAII 외부 벤치마크에서 47점으로 네 팀 중 가장 높았다는 보도는 있지만, 이는 정부 단계평가 순위와 다른 자료입니다.
4. 네 기업의 AAII 점수 순서는 어떻게 되나요?
해당 시점 기준으로 모티프 47점, 업스테이지 37점, SK텔레콤 35점, LG AI연구원 31점 순입니다. 점수와 순서는 외부 평가 플랫폼의 모델 업데이트 및 측정 시점에 따라 달라질 수 있으므로 인용할 때 기준일을 함께 밝혀야 합니다.
5. AAII 점수가 낮으면 독파모에서 탈락하나요?
그렇게 판단할 수 없습니다. AAII는 외부 종합 성능 지표이며 정부 사업의 평가 항목, 배점, 정성평가와 동일하지 않습니다. 공식 선정 결과가 나오기 전에는 외부 점수로 탈락팀을 예측하거나 확정해서는 안 됩니다.
6. 모티프 모델의 정확한 이름은 무엇인가요?
제공 자료에서는 Motif 3 또는 모티프3로 확인됩니다. 다만 실제 이용 시에는 프리뷰·정식 버전 여부, API에서 사용하는 모델 식별자, 업데이트 날짜를 모티프테크놀로지스 공식 안내에서 다시 확인해야 합니다.
7. LG·SKT·업스테이지의 2차 제출 모델명은 무엇인가요?
제공된 검증 자료만으로는 정확한 2차 제출 모델명을 확정하기 어렵습니다. 기존에 알려진 모델 브랜드와 2차 평가용 제출 버전이 같다고 가정하지 말고, 과기정통부·NIPA 발표 또는 각 기업의 2026년 기술자료에서 확인해야 합니다.
8. 750B 모델과 100만 토큰 모델은 어느 기업 것인가요?
현재 제공 자료만으로 특정 기업에 연결할 수 없습니다. 관련 수치가 기사에 언급됐더라도 모델명, 기업명, 버전이 명시된 원문을 확인하기 전에는 추정해서 표기하지 않는 것이 안전합니다.
9. 네 모델을 무료로 사용할 수 있나요?
무료 사용 가능 여부는 현재 자료로 확인되지 않습니다. 공개 데모, 무료 체험 크레딧, 오픈웨이트, 무료 API는 서로 다른 조건입니다. 각 기업의 2026년 공식 사이트에서 제공 방식, 호출 한도, 상업적 이용 가능 여부와 라이선스를 확인하세요.
10. 최종 결과는 어디에서 확인하는 것이 가장 정확한가요?
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 공식 발표가 가장 우선입니다. 대한민국 정책브리핑에 게시된 ‘정예팀별 선정 결과·평가 기준 확인’ 자료도 함께 확인하고, 게시일·수정일·첨부파일에 적힌 참여팀과 다음 단계 진출팀을 기준으로 판단하세요.