Nace AI, 오픈 가중치 결정 모델 'Drex' 기술 보고서 공개…응답 속도 183ms

모든 업무 파이프라인에 긴 글을 써내는 거대 언어 모델이 필요한 것은 아닙니다. 정해진 선택지 중에서 가장 확률이 높은 답을 빠르고 정확하게 골라내기만 하면 충분한 업무가 훨씬 많습니다.

Nace AI가 공개한 51페이지 분량의 기술 보고서는 바로 이러한 고정 선택형 의사결정에 특화된 오픈 가중치 모델군 'Drex'의 훈련 과정을 다루고 있습니다.

객관식 선택에 집중한 초고속 결정 모델

Drex v1.5는 계약서 검토부터 피싱 메일 탐지까지 실제 검증을 거친 115만 건의 결정 데이터를 바탕으로 훈련되었습니다.

2단계에서는 더 큰 AI 모델을 활용한 RLAF를 통해 확신도를 교정하여, 모델이 출력하는 확률 퍼센티지가 실제 정답률과 정확히 일치하도록 조율했습니다.

실제 테스트에서 Drex Max는 중복 청구 의심 인보이스를 1센트 미만의 비용으로 감지해 냈습니다.

Nace의 자체 벤치마크에 따르면 Drex Max의 중앙 응답 시간은 183밀리초로, 약 2초가 걸리는 GPT-6 Sol 대비 10배 이상 빨랐습니다.

현재 Drex Max, v2.0, v1.5의 가중치와 코드는 허깅페이스에서 내려받아 로컬 환경에서 실행할 수 있으며, Nace Console을 통한 무료 웹 테스트도 지원합니다. 다만 Drex Max 1.1과 금융 특화 모델인 Drex for Finance는 엔터프라이즈 전용으로 비공개 유지됩니다.

왜 중요한가

위험 감지나 데이터 분류 같은 대량의 반복 의사결정에서 기존 대형 모델은 비용도 비싸고 2초대의 지연 시간 역시 치명적입니다. Nace AI가 태스크를 확률 판단으로 과감히 좁히고 밀리초 단위의 속도를 확보한 것은 매우 실용적인 선택이라고 판단합니다.

선택지가 정해진 작업에만 쓸 수 있어 창의적이거나 복잡한 추론 작업에는 한계가 분명합니다.

하지만 빠른 분류와 스크리닝이 필요한 개발자라면, 인프라 비용을 아끼면서 로컬에 직접 올려볼 만한 매력적인 대안입니다.