Arcee AI, 미국산 400B MoE 모델 'Trinity Large' 출시 및 개발 비화 공개

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핵심 요약

미국 AI 스타트업 Arcee AI가 자사의 플래그십 모델인 'Trinity Large'를 출시하며 오픈 소스 모델 시장에 도전장을 내밀었다. 이 모델은 400B 파라미터 규모의 MoE 구조로, 13B의 활성 파라미터를 통해 효율적인 추론 성능을 제공한다. Arcee AI는 단 13명의 팀원으로 6개월 만에 약 2,000만 달러의 예산을 투입해 Nvidia B300 Blackwell 클러스터에서 학습을 완료했다. 이번 출시는 중국산 모델이 주도하는 오픈 모델 생태계에서 미국산 고성능 모델의 입지를 확보하려는 전략적 움직임이다.

배경

MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처에 대한 이해, LLM 학습 최적화 기법(Muon, Adam 등) 지식, 분산 학습 인프라 및 GPU 클러스터 운영 경험

대상 독자

대규모 LLM 학습 및 배포를 담당하는 AI 엔지니어 및 기업 의사결정자

의미 / 영향

Trinity Large의 등장은 거대 모델 학습 비용을 2,000만 달러 수준으로 낮출 수 있음을 입증하며, 중소 규모 스타트업도 프론티어급 모델 개발이 가능함을 보여준다. 특히 중국산 모델에 의존하던 오픈 소스 생태계에서 미국산 대안을 제시함으로써 기업용 AI 시장의 지형 변화를 예고한다.

섹션별 상세

Trinity Large는 400B 파라미터 규모의 MoE 아키텍처를 채택했으며, 256개의 전문가 중 13B 파라미터만 활성화되는 높은 희소성을 특징으로 한다.

Trinity Large와 주요 오픈 소스 모델들의 벤치마크 성능 비교 차트이다. — ChartMMLU-Pro, AIME 2025, GPQA-Diamond 벤치마크에서 Trinity Large가 MiniMax M2.1, GLM-4.7, DeepSeek V3.2 등과 대등하거나 일부 항목에서 우수한 성적을 거두었음을 보여준다. 특히 AIME 2025에서 90.3점을 기록하며 강력한 수학적 추론 능력을 입증한다.

학습에는 Nvidia의 최신 B300 Blackwell GPU 2,048개가 사용되었으며, 이는 해당 하드웨어에서 수행된 최초의 대규모 공개 학습 사례 중 하나이다.

최적화 알고리즘으로 Adam 대신 Muon을 선택하여 수렴 속도를 높였으며, DeepSeek V3의 보조 손실 없는 밸런싱 기법을 변형하여 적용했다.

Arcee AI는 기존 수익 창출 사업을 일시 중단하고 자본의 약 70%인 2,000만 달러를 이 모델 개발에 투입하는 올인 전략을 취했다.

모델은 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 상업적 이용이 자유로우며, 이는 미국 기업들의 규제 준수 및 보안 요구를 충족하기 위한 선택이다.

포스트 트레이닝 과정에서 2,300억 개의 토큰을 사용한 대규모 SFT를 수행하여 모델의 지시 이행 능력을 강화했다.

학습 초기 10일간 전문가 붕괴 현상 등 불안정성을 겪었으나, 시퀀스 손실 추가 및 라우팅 알고리즘 조정을 통해 안정적인 학습 곡선을 확보했다.

모델 개발 과정에서 데이터 파트너인 Datology와 긴밀히 협력하여 사전 학습 데이터가 포스트 트레이닝 단계에서 효과적으로 작용하도록 최적화했다.

실무 Takeaway

MoE 아키텍처에서 13B/400B 수준의 높은 희소성을 유지하면서도 Muon 최적화와 정교한 라우팅을 통해 성능과 효율성을 동시에 확보했다.
미국 내 기업들은 보안 및 규제 이유로 중국산 오픈 모델 사용을 꺼리는 경향이 있어, 미국산 고성능 오픈 모델에 대한 명확한 시장 수요가 존재한다.
대규모 모델 학습 시 B300과 같은 최신 하드웨어의 소프트웨어 지원 미비 리스크를 관리하기 위해 소규모 모델(Mini, Nano)을 통한 사전 검증 과정이 필수적이다.

언급된 리소스

문서Trinity Large Collection & Blog Post

문서The Trinity Manifesto

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