언어 모델이 거대화되는 흐름 속에서 코히어가 정반대의 행보를 보였습니다. 70개 이상의 언어를 지원하면서도 노트북에서 인터넷 없이 돌아가는 가벼운 모델인 Tiny Aya를 전격 공개했는데요. 고성능 하드웨어 없이도 누구나 최신 AI 혜택을 누릴 수 있는 시대가 열린 셈입니다. 이번 출시가 개발자와 기업들에게 어떤 실질적인 변화를 가져올지 핵심적인 내용을 짚어보겠습니다.
Tiny Aya 모델이 온디바이스 AI 시장에서 주목받는 이유
최근 인공지능 업계의 화두는 거대 모델의 효율화입니다. Tiny Aya는 33억 5천만 개의 파라미터를 보유한 소형 모델임에도 불구하고 기존 대형 모델이 수행하던 다국어 처리 능력을 상당 부분 계승했습니다. 이는 클라우드 서버에 의존하지 않고 개별 기기에서 직접 연산을 수행하는 온디바이스 AI 시대를 앞당기는 중요한 지표가 됩니다.
특히 인터넷 환경이 불안정하거나 데이터 보안이 중요한 비즈니스 현장에서 그 가치가 빛납니다. 외부 서버로 데이터를 전송하지 않고 로컬 환경에서 즉각적으로 결과를 도출할 수 있기 때문에 지연 시간과 보안 문제를 동시에 해결할 수 있기 때문입니다. 소형 기기에서도 매끄럽게 작동하도록 설계된 이 모델은 하드웨어 제약을 뛰어넘는 실용성을 보여줍니다.
70개 이상의 언어를 지원하는 다국어 모델의 기술적 특징
이번 모델의 핵심은 방대한 언어적 커버리지에 있습니다. 단순히 영어 중심의 성능을 높이는 데 그치지 않고 전 세계 다양한 지역의 언어를 폭넓게 지원한다는 점이 특징입니다. 지원하는 주요 언어 목록은 다음과 같습니다.
- 벵갈어 및 힌디어
- 펀자브어 및 우르두어
- 구자라트어 및 타밀어
- 텔루구어 및 마라티어
코히어는 이처럼 언어적 다양성을 확보함으로써 문화적 맥락까지 이해하는 AI 시스템을 구축하고자 했습니다. 각 지역의 고유한 언어 습관과 뉘앙스를 반영할 수 있도록 설계되어 사용자에게 더욱 자연스러운 대화 경험을 제공합니다. 이는 글로벌 시장을 타겟으로 하는 서비스 개발자들에게 강력한 도구가 될 것입니다.
인터넷 연결 없이 오프라인에서 AI 번역을 구현하는 방법
인터넷 연결이 불가능한 상황에서도 고품질의 번역과 텍스트 생성이 가능하다는 점은 Tiny Aya의 가장 큰 강점입니다. 개발자들은 이 모델을 활용하여 비행기 안이나 오지에서도 작동하는 통역 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 기존에는 수천억 개의 파라미터를 가진 모델만 가능했던 작업들이 이제는 주머니 속 스마트 기기에서도 구현 가능해졌습니다.
로컬 환경에서의 실행을 위해 소프트웨어 구조 자체를 온디바이스 최적화에 맞췄습니다. 이를 통해 적은 전력 소모와 낮은 연산 자원만으로도 충분한 성능을 뽑아낼 수 있습니다. 오프라인 우선 정책을 지향하는 서비스 기획자들에게는 인프라 비용을 획기적으로 줄이면서도 사용자 경험을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다.
코히어 Tiny Aya 제품군이 지역별로 세분화된 까닭은 무엇일까?
코히어는 하나의 범용 모델을 넘어서 특정 지역에 최적화된 변종 모델들을 함께 출시했습니다. 이는 각 언어권이 가진 고유의 복잡성과 데이터 특성을 더 정밀하게 다루기 위함입니다. 출시된 주요 제품군은 아래와 같이 구분됩니다.
- TinyAya-Global: 광범위한 언어 지원 및 명령 이행 특화
- TinyAya-Earth: 아프리카 지역 언어 최적화
- TinyAya-Fire: 남아시아 지역 언어 집중 지원
- TinyAya-Water: 아시아 태평양, 서아시아, 유럽 지역 특화
이러한 세분화 전략은 특정 지역 사회의 요구 사항에 더 긴밀하게 대응할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 남아시아 지역 언어의 복잡한 문법 구조를 Fire 모델이 더 깊게 이해함으로써 해당 지역 사용자들에게 신뢰도 높은 정보를 제공할 수 있는 원리입니다.
오픈소스 AI 환경에서 개발자가 Tiny Aya를 활용하는 3가지 방식
개발자 친화적인 배포 방식 또한 이번 발표의 핵심입니다. 코히어는 모델의 가중치를 공개하여 누구나 자유롭게 수정하고 자신의 프로젝트에 통합할 수 있도록 했습니다. 현재 Tiny Aya를 내려받아 사용할 수 있는 경로는 다양합니다.
- HuggingFace: 모델 테스트 및 공유의 표준 플랫폼
- Kaggle: 데이터 과학 및 머신러닝 연구용 환경
- Ollama: 로컬 환경에서 간편하게 모델을 구동하는 도구
기술 보고서와 학습 데이터셋까지 순차적으로 공개될 예정이어서 연구자들은 이 모델이 어떻게 학습되었는지 분석하고 이를 바탕으로 한 2차 창작물도 활발하게 만들어낼 수 있습니다. 폐쇄적인 AI 생태계가 아닌 개방형 생태계를 지향하는 코히어의 철학이 반영된 결과입니다.
소규모 컴퓨팅 자원으로 고성능 AI 모델을 학습시킨 비결
놀라운 점은 이 모델이 단 64개의 H100 GPU 클러스터라는 상대적으로 소규모 자원으로 학습되었다는 사실입니다. 이는 엄청난 규모의 컴퓨팅 파워를 쏟아붓지 않고도 정교한 알고리즘과 효율적인 데이터 선별만으로 충분히 경쟁력 있는 모델을 만들 수 있음을 시사합니다.
코히어의 2025년 연간 반복 매출이 2억 4천만 달러에 달하며 급성장한 비결도 이러한 기술적 효율성에 있습니다. 비싼 하드웨어 비용 때문에 AI 도입을 망설였던 중소 기업이나 개인 개발자들에게 Tiny Aya는 새로운 가능성을 제시합니다. 적은 비용으로도 고성능 AI를 내재화할 수 있는 길이 열린 셈입니다.
기술의 문턱을 낮추는 소형 모델의 가치
코히어가 선보인 Tiny Aya는 인공지능이 더 이상 거대 기업의 전유물이 아님을 증명했습니다. 언어의 장벽을 허물고 인터넷이 없는 환경에서도 지능형 서비스를 누릴 수 있게 된 변화는 우리 삶의 많은 부분을 바꿀 것입니다. 지금 바로 공개된 플랫폼을 통해 여러분의 프로젝트에 소형 모델의 강력함을 이식해 보시기 바랍니다. 누구나 고성능 AI를 소유하고 활용하는 시대가 바로 지금 우리 곁에 와 있습니다.
출처: https://techcrunch.com/2026/02/17/cohere-launches-a-family-of-open-multilingual-models/
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