HyperCLOVA

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분류	언어 모델
개발사	네이버클라우드
출시일	공개 2021. 05. 25.
언어	한국어, 일본어 지원
사용처	CLOVA X, Cue:
링크	\| JP[아카이브] \|

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1. 개요2. 특징3. 모델

3.1. HyperCLOVA

3.1.1. LINE HyperCLOVA

3.1.1.1. 라인 매각 압박 논란 이후

3.2. HyperCLOVA X

3.2.1. HyperCLOVA X DASH3.2.2. HyperCLOVA X Vision

3.3. HyperCLOVA X SEED

3.3.1. HyperCLOVA X SEED Think3.3.2. HyperCLOVA X SEED Omni

1. 개요

네이버클라우드의 대화형 인공지능 서비스인 CLOVA X의 기반이 되는 언어 모델이다.

2. 특징

ChatGPT 대비 한국어 데이터를 6,500배 더 학습해 자연스러운 한국어 표현은 물론이고 한국 사회의 법, 제도, 문화적 맥락까지 이해해서 소통하는 AI로 소개하고 있다.

대규모 한국어 데이터 학습과 사용자가 올린 이미지에 대해 질문을 하거나, 비디오의 상황을 파악하여 다음 행동을 예측하는 등의 멀티모달(Multi-modal) 지원, 네이버 검색, 쇼핑, 지도, 페이 등 네이버의 방대한 서비스 생태계와 유기적으로 연동되도록 설계되었으며, 끊김 없는 사용자 경험을 제공하는 특징을 확인할 수 있다.

소버린 AI 철학을 기반으로 하여, 국가 안보상의 이유로 엄격하게 통제되는 분단 국가의 특성상, 데이터 보안에 민감한 국내 기업이나 공공 기관이 안심하고 사용할 수 있는 AI 솔루션을 제공하는 등의 특징이 있다.

3. 모델

3.1. HyperCLOVA

2021년 5월 25일 '네이버 AI NOW' 콘퍼런스에서 공개된 모델. 2040억 파라미터 규모에, 한국어 데이터 GPT-3 대비 약 6,500배를 학습했다. #

3.1.1. LINE HyperCLOVA

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“あなたならではの” 想い、創造力を発揮できる余白をつくる
Designing 『』 to fill with ideas & creativity.

2021년 7월, LINE 주식회사는 세계 최초의 일본어에 특화한 대규모 범용 언어 모델을 HyperCLOVA로서 발표했으며, 네이버와 공동으로 HyperCLOVA를 빠르고 안전하게 처리할 수 있는 인프라를 정비, 개발한 일본어에 특화된 기반 모델이다. #

LINE은 2021년 7월의 LINE AI DAY로 일본어에 특화한 대규모 범용 언어 모델 「HyperCLOVA」의 개발을 발표했다. LINE HyperCLOVA는 영어를 주로 하는 GPT-3이나 OPT를 비롯한 자연언어 처리 시스템이 아닌, 일본어에 특화된 대규모 범용 언어 모델로 개발되었다.

일본어 텍스트의 기초 모델로서, 데이터 학습량은, 일본어 텍스트만으로도 「신문 축쇄의 약 2,700년분에 상당」하다. 또한, 각각의 업무 요건에 맞춘, 개별화된 모델 구축이 아닌 공통의 인텔리전스를 가지는 모델 구축을 실현함으로써, 개발 공수를 압축하여 여러 용도로 활용할 수 있다는 특징이 있다. #

일본어에 특화된 기반 모델로, 일본어의 특성이 반영된 토큰화 기법(Morpheme-aware byte-level byte pair encoding)을 통해서, 부드럽고 자연스러운 일본어 문장을 생성할 수 있다. #

3.1.1.1. 라인 매각 압박 논란 이후

일본 총무성의 개입으로 인한 일본 정부의 라인야후 네이버 지분 매각 압박 논란이 발생했고, 총무성은 '네이버와의 자본 관계 재검토' 및 '네이버에 대한 기술적 의존도 탈피'를 핵심 요구사항으로 압박, 이후 라인야후는 주주총회와 공식 발표를 통해 네이버와의 시스템 분리를 가속화를 진행하였다.

네이버 측은 '하이퍼클로바 X' 중심의 자체 생태계 강화로 방향을 틀었으며, 라인야후와 그 모회사인 소프트뱅크는 네이버의 기술에서 벗어나 독자적인 AI 생태계를 구축을 시도, 네이버의 기술적 영향력에서 벗어나 모든 서비스와 업무 프로세스를 AI 중심으로 재정의하는 것을 목표로 라인 앱에 오픈AI의 기술을 활용한 'AI 어시스턴트' 유료 구독 서비스[2]를 출시하는 등, 오픈AI에 대한 대규모 투자 및 초밀착 협력을 통한, 탈네이버에 속도를 내는 모습이다.

3.2. HyperCLOVA X

2023년 8월 24일 공개된 기존 HyperCLOVA를 기반으로 한국어 능력을 대폭 강화한 후속 모델.

하이퍼클로바 X를 내놓으면서 CLOVA X나 Cue: 같은 서비스들을 줄줄이 공개했다. 일단 네이버가 한국어 데이터가 워낙 많다 보니 국내 시장에서 구글이나 오픈AI 같은 해외 기업들한테 안방을 쉽게 내주지는 않겠다는 계산으로 보인다. 여기에 한국어 특화 모델이라는 점을 내세워서 일본 같은 비영어권 국가로 진출할 구상도 하고 있는 모양새다. # 다만 글로벌 업체들이 한국어 성능을 예전보다 훨씬 끌어올린 상태라, 국내 시장 방어와 해외 진출이 네이버의 계획대로 착착 진행될지는 좀 더 지켜봐야 한다는 평가가 많다.

HCX-DASH-001,002	가장 기본적으로 사용하는 속도 최적화 모델
HCX-003	HyperCLOVA의 기초가 되는 모델
HCX-005(HyperCLOVA X Vision)	이미지가 해석 가능한 멀티모달 모델
HCX-007(HyperCLOVA X THINK)	잡한 질문을 단계별로 분석하고 추론하는 데 특화된 고성능 모델
HyperCLOVA X SEED	상업적 활용이 가능한 경량화 오픈소스 모델 (AI 생태계 확장)

목적과 규모에 따라 다양한 모델 라인업을 갖추고 있으며, 공개된 바로는 다음과 같다.

3.2.1. HyperCLOVA X DASH

2024년 4월 25일 공개된 경량화 모델.

3.2.2. HyperCLOVA X Vision

2024년 8월 공개된 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델.

3.3. HyperCLOVA X SEED

2025년 4월 23일, 네이버에서 HyperCLOVA X를 오픈소스화 시킨 HyperCLOVA X SEED 시리즈를 발표했다. 3B, 1.5B, 0.5B 모델 3가지로 구성됐다. 해당 링크에서 모델을 다운받을 수 있다. 특히, 3B의 경우 비전 기능이 포함돼 이미지를 인식할 수 있으며, 성능은 Qwen 2.5-VL 3B를 능가하는 수준으로 평가 받고 있다.

2025년 12월 26일, 국가대표 AI 사업 성과 공개의 일환으로 SEED 32B THINK와 SEED 8B Omni 모델을 공개했다.

그러나 2026년 1월 15일 1차 평가에서 최종 탈락했다. 성능은 우수했으나 비전 인코더 등 핵심 모듈의 가중치를 중국의 Qwen 모델에서 그대로 차용했다는 점이 '독자적 기술 확보'라는 사업 취지에 어긋난다는 판정을 받았기 때문이다. # 네이버클라우드 측에선 자기들이 개발한 인코더로 충분히 교체 할 수 있다고 항변했으나, 정부에서는 외부에서 이미 개발된 가중치나 인코더를 넣어서는 안된다고 사전에 분명히 밝혔다며 결정을 유지했다.

3.3.1. HyperCLOVA X SEED Think

2025년 7월 22일, 추론모델인 HyperCLOVA X SEED THINK를 공개했다. 14B짜리 단독 모델이며, 서비스중인 HCX-007 모델을 증류시켜 압축한 모델이라고 한다. 성능은 Qwen 3 14B와 비슷하거나 조금 더 좋으며, 학습에 사용된 GPU시간은 Qwen 3 14B 대비 91.38배 더 적다고 한다.

2025년 12월 26일에는 성능을 대폭 끌어올린 SEED 32B THINK 모델이 공개되었다. 기존 14B 모델이 텍스트 중심이었던 것과 달리, 32B 모델은 텍스트, 이미지, 음성을 모두 인식하고 답변을 음성으로 출력할 수 있는 수준까지 업그레이드됐다. 다만, 고도의 추론 과정을 거치는 특성상 텍스트 답변을 음성으로 전환할 때 발생하는 지연시간이 다소 길다는 점이 한계로 지적되기도 한다.

32B THINK 모델에게 2026년 수능을 풀어보도록 시킨 결과는 다음과 같다.

과목	국어 (언어와 매체)	국어 (화법과 작문)	수학 (확률과 통계)	수학 (미적분)	수학 (기하)	영어	한국사
점수	89	89	92	89	92	100	50
등급	1	2	1	1	1	1	1

화법과 작문 2등급, 이외 모든 과목에서 1등급을 받았다. 영어와 한국사는 아에 만점을 받아 Google Gemini나 OpenAI의 GPT에 비해 크기가 훨씬 작으면서 한국어 능력과 한국 교육과정 분야에서 더 나은 성능을 보이는 모델이라는 것을 증명했다.

3.3.2. HyperCLOVA X SEED Omni

독자 AI 파운데이션 모델 사업
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네이버클라우드 HyperCLOVA X SEED Omni	네이버 · 트웰브랩스 · 서울대학교 산학협력단 · 한국과학기술원 · 포항공과대학교 산학협력단 · 고려대학교 산학협력단 · 한양대학교 산학협력단
업스테이지 Solar Open 100B	노타 · 래블업 · 플리토 · 뷰노 · 마키나락스 · 로앤컴퍼니 · 오케스트로· 데이원컴퍼니 · 올거나이즈코리아 · 금융결제원 · 서강대학교 산학협력단 · 한국과학기술원
SK텔레콤 A.X K1	크래프톤 · 포티투닷 · 리벨리온 · 라이너 · 셀렉트스타 · 서울대학교 산학협력단 · 한국과학기술원
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2025년 12월 26일, SEED 32B THINK와 함께 공개된 SEED 8B Omni 멀티모달 모델이다.

기존 방식이 텍스트, 이미지, 오디오 처리 모델을 각각 이어 붙인 형태였다면, Omni 모델은 처음부터 하나의 통합 모델이 다양한 모달리티를 동시에 학습하도록 설계됐다. 덕분에 32B THINK 모델에서 지적되었던 지연시간 문제를 해결하고 훨씬 자연스러운 상호작용이 가능해졌다. 8B라는 가벼운 크기임에도 불구하고 텍스트-텍스트, 이미지-텍스트, 텍스트-이미지, 오디오-텍스트, 오디오-오디오 등 거의 모든 입출력 조합을 지원한다. 이를 통해 실시간 음성 대화는 물론, 이미지 생성 및 수정 등 다양한 멀티미디어 작업에 활용될 수 있다.

네이버에서는 국가대표 AI 사업에 이 모델을 제출했지만, 독자성 부족[3]으로 탈락하며 고배를 마셨다.

[아카이브] 前 LINE HyperCLOVA 공식 사이트[2] https://www.linecorp.com/en/pr/news/global/2024/138[3] 비전 인코더를 Qwen2.5의 것을 그대로 사용

HyperCLOVA

1. 개요

2. 특징

3. 모델

3.1. HyperCLOVA

3.1.1. LINE HyperCLOVA

3.1.1.1. 라인 매각 압박 논란 이후

3.2. HyperCLOVA X

3.2.1. HyperCLOVA X DASH

3.2.2. HyperCLOVA X Vision

3.3. HyperCLOVA X SEED

3.3.1. HyperCLOVA X SEED Think

3.3.2. HyperCLOVA X SEED Omni

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