사카나 AI, '사카나 챗' 공개: 오픈 모델 검열 걷어내고 거절률 72%에서 0%로

세계 최고 수준의 오픈 가중치 언어 모델들이 쏟아지고 있지만, 다른 문화권 사용자들에게는 늘 풀리지 않는 숙제가 있었습니다. 모델 개발국의 정치적 검열이나 편향이 그대로 묻어나고, 민감한 외교나 역사 질문을 던지면 답변 자체를 거부해 버리는 현상입니다.

일본 도쿄의 AI 스타트업 사카나 AI(Sakana AI)가 이 문제에 정면으로 도전했습니다. 사카나 AI는 3월 24일 글로벌 오픈 모델을 일본 실정에 맞게 미세 조정한 시제품 모델군 '나마즈(Namazu)' 알파 버전과 이를 탑재한 웹 챗봇 '사카나 챗(Sakana Chat)'을 전격 공개했습니다. 수천억 원이 드는 사전 학습을 처음부터 다시 하는 대신, 사후 학습(post-training)으로 모델의 문화적 중립성을 바로잡는 전략입니다.

72%에 달하던 답변 거부율을 0%대로

이번에 선보인 나마즈 시리즈는 Namazu-DeepSeek-V3.1-Terminus, Llama-3.1-Namazu-405B, Namazu-gpt-oss-120B 등 3종입니다. 메타의 라이선스 규정을 준수한 라마 모델을 포함해 현재 가장 강력한 오픈 가중치 모델들을 기반으로 삼았습니다.

가장 눈에 띄는 변화는 검열 성향의 제거입니다. 사카나 AI 자체 벤치마크에 따르면 베이스 모델인 딥시크-V3.1은 일본 및 주변국과 관련된 정치, 역사, 외교 질문 중 무려 72%에 대해 답변을 거부했습니다. 하지만 사카나 AI가 자체 데이터셋으로 사후 학습을 거치자, 나마즈-딥시크의 답변 거부율은 거의 0%로 떨어졌고 답변의 객관성과 사실 정확도 역시 뚜렷하게 향상되었습니다.

모델을 뜯어고쳤다고 해서 지능이 떨어지지도 않았습니다. AIME’25, GPQA Diamond, LiveCodeBench, IFEval 등 글로벌 추론 및 코딩 벤치마크에서 나마즈는 원본 모델과 대등한 점수를 기록했습니다. 일본어 벤치마크(Nejumi Leaderboard4, Swallow 등)에서도 베이스 모델 및 동급 경쟁작들과 동등한 수준의 언어 처리 능력을 유지했습니다.

사카나 챗은 최신 정보를 반영할 수 있도록 실시간 웹 검색 기능도 탑재했습니다. 이번 프로젝트는 2025년 10월부터 11월까지 GMO 인터넷의 GPU 클라우드 지원을 받아 진행되었으며, 약 1000명의 베타 테스터 피드백을 반영했습니다. 기술 보고서와 일부 모델 가중치 공개도 곧 이어질 예정입니다.

왜 중요한가

사용자 관점에서 사카나 챗은 외국의 검열 필터링 없이 405B급 최상위 오픈 모델의 추론력을 온전히 활용할 수 있는 실용적인 창구입니다. 특히 민감한 동아시아 정세나 역사적 사건을 다면적으로 교차 검증해야 하는 연구자나 지식 노동자라면 지금 바로 사용해 볼 가치가 충분합니다.

산업적으로는 미국과 중국 중심의 파운데이션 모델 패권 경쟁 속에서 제3국 기업들이 취할 수 있는 가장 영리한 생존법을 보여줍니다. 천문학적인 자본이 들어가는 사전 학습 인프라 경쟁을 피하고, 공개된 최첨단 베이스 모델을 가져와 고도의 사후 학습으로 로컬 가치관과 규제를 입히는 것이 비용과 효율 면에서 훨씬 현실적인 '소버린 AI' 구현 방식이기 때문입니다.

다만 해외 오픈소스 생태계에 기반 기술을 완전히 의존해야 한다는 태생적 한계는 여전합니다. 또한 기존 모델의 방어적 거부 메커니즘을 72%에서 0% 수준으로 강하게 허무는 과정에서, 정치적 편향 해소를 넘어선 잠재적 안전성 위험을 어떻게 완벽히 통제할 것인지는 가중치 공개 이후 사카나 AI가 증명해야 할 숙제입니다.