알파 이노베이터, 과학 연구 특화 MoE 모델 'Sage A1.5' 오픈소스 공개

알파 이노베이터(Alpha Innovator)가 오픈소스로 공개한 'Sage A1.5'는 과학 연구와 복잡한 자율 에이전트 작업에 특화된 350억 파라미터(35B) MoE 모델이다. Qwen 3.6과 이전의 Agents-A1 구조를 기반으로 설계되었으며, 복잡한 연구 주제를 여러 하위 에이전트에 나누어 맡겨 도표와 인용 출처가 포함된 최종 연구 보고서를 뽑아낸다.

무엇을 할 수 있나

화학, 생물학, 뇌과학을 아우르는 연구 실무에 곧바로 투입할 수 있다. 시연에서는 피리딘 유도체 구조 최적화와 결합 에너지 계산, 인과 그래프를 활용한 화학 반응 조건 튜닝, 뇌과학 실험 데이터 분석 등이 소개되었다.

과학 연구 외에도 코드베이스를 통째로 파악해 버그 패치를 작성하고 테스트를 돌리는 엔드투엔드 소프트웨어 엔지니어링 능력을 갖췄다. 최대 262,144 토큰의 긴 컨텍스트를 지원해 장기 검색과 도구 호출도 무리 없이 처리한다.

핵심은 다중 에이전트 조율 방식이다. 독립된 컨텍스트를 가진 서브 에이전트들을 병렬로 띄워 각자 가설을 검증하게 한 뒤, 수집된 증거를 취합해 일관성 있는 결론을 도출한다.

사양과 실행 방법

가장 눈에 띄는 설계는 사고 사슬(Chain of Thought) 내부에서 스스로 오류를 잡는 자체 검토 기능이다. 외부 평가용 모델을 따로 둘 필요 없이, 모델이 추론 중간에 멈춰 서서 무엇이 실패했는지 짚어보고 같은 턴 안에서 즉시 전략을 수정한다.

모델 가중치와 실행 코드는 허깅페이스와 깃허브에 모두 공개되었다. 풀 버전 용량은 약 72GB이며, 로컬 리소스가 부족한 환경을 위해 22GB 크기의 Q4 GGUF 양자화 버전도 함께 배포됐다.

vLLM이나 SGLang 프레임워크를 이용하면 로컬 환경에서 OpenAI 호환 규격 API로 손쉽게 구동할 수 있다.

벤치마크 테스트에서 Sage A1.5는 과학 연구와 코딩, 에이전트 태스크 전반에서 동급 모델들을 앞섰으며, 특정 부문에서는 훨씬 덩치가 큰 프론티어 모델을 넘어서는 결과를 냈다.

왜 중요한가

생명공학, 화학 계산을 다루는 연구자나 에이전트 파이프라인을 구축하는 엔지니어라면 지금 당장 받아 테스트해 볼 가치가 충분하다. 기존 범용 대형 모델은 긴 연구 워크플로에서 환각을 일으키기 쉬웠지만, 이 모델은 추론 과정 자체에 자체 검증을 내재화했다.

우리는 무조건적인 파라미터 확장 대신 MoE 구조와 병렬 하위 에이전트 분업을 택한 방식이 매우 영리하다고 본다. 22GB 수준의 양자화 모델로도 폐쇄형 대형 모델 못지않은 전문 연구 파이프라인을 자체 하드웨어에서 돌릴 수 있다는 점을 잘 보여준다.