Aleph Alpha Kolibri: 독일어·영어용 주권(sovereign) 오픈 웨이트 LLM의 작동 방식
Aleph Alpha Kolibri: How the sovereign German LLM works
TL;DR Highlight
78B MoE인데 토큰당 3.5B만 써서 독일어 RAG와 자체 호스팅에 맞춘 모델
Who Should Read
독일어 문서로 RAG를 만들면서 데이터를 외부로 내보내지 못해 자체 호스팅 모델을 고르는 백엔드 개발자
Core Mechanics
- 78B 중 토큰당 3.46B만 쓴다
- 전문가(expert) 384개 중 라우터가 토큰마다 6개를 고르고, 모든 토큰이 거치는 공유 전문가가 1개 있다.
- 연산은 3.5B급인데 가중치 약 78GB(FP8)는 전부 메모리에 올려야 한다.
- 독일어 토큰이 GPT-5 토크나이저보다 적다
- Aleph Alpha 보고서는 독일어 텍스트에서 GPT-5 토크나이저 대비 토큰이 11.2% 적다고 한다.
- 글쓴이가 독일 기본법 전문으로 직접 재 보니 o200k_base 대비 독일어 15% 적었고 영어는 거의 같았다.
- 긴 컨텍스트를 싸게 만든다
- 50개 층 중 40개는 직전 512토큰만 보는 슬라이딩 윈도우 어텐션이고 5번째 층마다 전체를 본다.
- 262,144토큰으로 학습했고 1,048,576토큰까지 검증했으며, 1M에서 RULER 63.2로 Qwen3.5 35B-A3B 베이스(57.5)보다 높다.
- 독일어로 추론하고 모르면 모른다고 한다
- 독일어 프롬프트에는 독일어로 추론하며, AIME 2025 독일어는 87.5로 Nemotron 3 Nano(84.4)보다 높다.
- Merlin-Arthur 프로토콜로 학습해, Omniscience 테스트에서 모를 때 44%는 모른다고 답했다(Qwen3.5 35B-A3B 11.1%, GPT-OSS 120B 23.7%).
- 암기 지식·툴 호출·코딩은 약하다
- 닫힌책 테스트에서 비교한 12개 모델 중 꼴찌(51.0)이고 Omniscience 정답률은 14.8%로 Qwen3.5 35B-A3B(22.2%)보다 낮다.
Community Reactions
- MoE 모델이 DeepSeek의 KV 최적화를 왜 안 쓰느냐는 의문
- 프리픽스 캐싱이 강력하고 추론 비용이 싸지는데 단점이 있는지 궁금해하는 댓글이 있었다.
- 학습팀 참여자가 코딩·에이전트도 잘한다고 주장
- 팀이 1년 안에 꾸려졌고 반복 속도에 집중했으며 앞으로 더 나온다고 밝힌 학습팀 소속 댓글이 있었다.
- Merlin-Arthur 설명이 좋았다는 의견
- "모르겠다" 문제를 푸는 영리한 방법처럼 보인다는 댓글이 있었다.
- 공식 발표문이 더 낫다는 의견
- 이 블로그보다 Aleph Alpha 공식 발표문을 읽으라는 댓글이 있었다.
How to Apply
- 내 문서에서 토크나이저 비용부터 재 보기
- 오늘 독일어 등 자국어 문서 샘플로 tiktoken o200k_base와 후보 모델의 tokenizer.json 토큰 수를 비교하라.
- 토큰 수 차이로 비용과 컨텍스트 여유를 가늠하라.
- RAG에 답 없음 평가셋 넣기
- 정답 문서가 없는 질문을 섞어 모델이 "모르겠다"고 답하는 비율을 재라.
- 지어내는 비율이 높으면 후보에서 빼라.
- 툴 호출·코딩 에이전트에는 쓰지 않기
- 멀티턴 툴 호출과 코딩 벤치 점수가 낮으므로 해당 용도엔 다른 모델을 배정하라.
- 독일어 문서 RAG 단계에만 Kolibri를 시험하라.
- vLLM 서버에 reasoning_effort 요청별로 붙이기
- GPU 78GB가 확보되면 모델 카드대로 vllm serve를 띄워라.
- 단순 조회는 low, 어려운 질문은 high로 호출하라.
Try It
# Claude나 ChatGPT에 그대로 붙여넣기 (논문 방법의 간이 버전: Merlin-Arthur식 '모르면 모른다' 테스트)
아래 문서만 근거로 질문에 답하라. 문서에 답의 근거가 없으면 추측하지 말고 "문서에 근거 없음"이라고만 답하라. 답할 때는 근거 문장을 그대로 인용하라.
[문서]
{{문서}}
[질문]
{{질문}}
이어서 해 볼 것: 같은 문서에서 정답이 들어 있는 문장을 지운 버전을 만들어 같은 질문을 던지고, "문서에 근거 없음"이라고 답하는지 확인하라.Terminology
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