집무어 스레즈가 중국 최초의 전체 스택형 자체 개발 코드 AI 모델인 무사코더를 오픈소스로 공개했습니다.
중국의 AI 컴퓨팅 파워 분야가 중요한 이정표를 달성했습니다. 최근 Molyneux 는 GPU 수준의 연산자를 생성하도록 특별히 설계된 코드 대형 모델인 MusaCoder를 공식적으로 출시하고 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 국내에서 완전히 작동하는 GPU 플랫폼 상에서 전체 학습 및 검증 과정이 완료된 업계 최초의 오픈소스 코드 모델입니다.
기술적 측면에서 볼 때, MusaCoder의 개발은 중국의 컴퓨팅 파워 생태계 발전에 있어 상당한 진전을 의미합니다. 학습 이후의 전체 과정은 MTT S5000 GPU로 구동되는 “Kuao” 컴퓨팅 클러스터에서 수행되었습니다. 이는 국내 하드웨어가 복잡한 대형 모델의 전 주기 개발을 안정적이고 효율적으로 지원할 수 있음을 보여주며, 기초 하드웨어부터 상위 단계의 모델 학습에 이르는 완전한 청사진을 업계에 제공합니다.
성능 측면에서도 MusaCoder는 매우 경쟁력이 뛰어납니다. 널리 인정받는 KernelBench의 엄격한 평가에서 MusaCoder-27B-RL 모델은 93.2%의 전체 통과율과 88.60%의 평균 점수라는 뛰어난 성적을 거두었습니다. 이러한 결과는 Claude Opus 4.7, DeepSeek-V4 Pro, GLM-5.1, Kimi K2.6 등 여러 국제적으로 유명한 최신 코드 모델들을 능가함을 보여주며, 업계 내 최상위권에 자리 잡게 했습니다.
이번 오픈소스 공개는 Molyneux에 있어 모델 분야의 기술적 이정표일 뿐만 아니라, 국내 컴퓨팅 파워 생태계를 강화하기 위한 중요한 조치이기도 합니다. 최근 몇 년간 Molyneux는 DeepSeek, Qwen, MiniMax와 같은 주요 모델들에 대한 적용 작업을 꾸준히 진행해왔으며, 오픈소스 연산자 개발 도구 및 기타 지원 솔루션들도 함께 공개해왔습니다. MusaCoder의 공식 출시로 인해 개발자들은 국내 컴퓨팅 파워를 보다 쉽게 활용하여 연산자 개발과 모델 학습 속도를 높일 수 있게 되었으며, 이는 기능이 완벽한 국내 GPU의 잠재력을 더욱 발휘할 수 있도록 해줍니다.
업계 분석가들은 코드 모델이 AI 개발의 핵심 엔진 역할을 하므로 그 성능과 자율성이 매우 중요하다고 지적합니다. 전체 스택 기반의 학습 방식을 통해 구축된 Molyneux의 MusaCoder는 국내 AI 연구 개발을 위한 보다 독립적인 도구 옵션을 제공하며, 이는 자체 개발된 AI 기술의 더욱 견고한 기반을 마련하는 데 필수적입니다.
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