Kimi K2는 1조 파라미터의 거대 모델임에도 불구하고 INT4 양자화를 통해 추론 시 메모리 사용량을 약 500GB로 줄였다. 이는 단일 서버(8 GPU)에서도 구동 가능한 수준이다. 이러한 경량화가 가능했던 이유는 MoE(Mixture of Experts) 구조의 특성에 있다. MoE 모델은 각 전문가(FFN)가 모든 데이터에 대해 학습되는 것이 아니라 부분적으로만 학습된다. 따라서 모델 가중치에 정보가 덜 압축되어 있어 양자화(특히 INT4)가 dense 모델보다 더 용이하다. 반면, dense 모델은 모든 가중치가 모든 데이터에 대해 학습되므로 양자화 시 정보 손실이 크다. 이 통찰은 앞으로의 모델 개발 방향에 시사점을 준다. 단순히 모델 크기를 키우는 것보다, MoE와 양자화를 결합한 효율적인 아키텍처가 프론티어 모델의 표준이 될 것이다. Kimi K2와 GPT-oss가 MoE 부분에 집중적으로 양자화를 적용한 것은 우연이 아니다.
근거
“MoE 같은 경우는 각 모델의 모듈이 모든 데이터에 대해서 학습되는 게 아니고 부분적으로 학습되므로 압축할 수 있는 가능성이 더 높다고 볼 수 있습니다.”
연결된 생각
- 20260607-rlvr-llm-reasoning-emergence — 연장: RLVR로 강화된 모델의 실제 배포를 가능하게 하는 기술
- 20260607-reasoning-ability-exists-in-pretraining-rl-amplifies — 연장: 대규모 모델의 효율적 운용이 추론 능력 상용화를 앞당김