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category: Projects
title: 52-Layer HybriKo-430M-A166M: T4 GPU 하나에 2026년 최신 아키텍처들을 우겨넣었습니다. NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B의 구조를 기반으로 Falcon-H1-Tiny에서 영감을 받아, 거대한 52 레이어 깊이를 불과 Active 166M 파라미터 사이즈에 압축해 넣었습니다. 물론 100% 동일한 구조는 아닙니다. 거기다 Engram Memory를 추가하여 효율성을 극대화했습니다.
---52-Layer HybriKo-430M-A166M: T4 GPU 하나에 2026년 최신 아키텍처들을 우겨넣었습니다. NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B의 구조를 기반으로 Falcon-H1-Tiny에서 영감을 받아, 거대한 52 레이어 깊이를 불과 Active 166M 파라미터 사이즈에 압축해 넣었습니다. 물론 100% 동일한 구조는 아닙니다. 거기다 Engram Memory를 추가하여 효율성을 극대화했습니다.
이름하여 HybriKo-430M-A166M-Engram입니다.
[🛠️ 2026 Tech Stack Implementation]
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Why 52 Layers? (Deep & Thin) 모델의 지식은 넓이가 담당하고 지능은 깊이가 담당한다고 합니다. 지식은 Engram이 채워줄 것으로 기대하고 모델의 폭은 좁히되 깊이는 극도로 깊게 가져갑니다. NVIDIA Nemotron-3-Nano 구조를 기반으로 만들었습니다. 30B 모델이 가지는 추론 깊이를 430M (Active 166M) 파라미터에서 구현해보고 싶었습니다.
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Architecture: Hybrid MoE + Engram
- Base: NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B 구조 기반
- Inspiration: Falcon-H1-Tiny의 효율성
- Engram Memory: T4 GPU(16GB)에서도 당장 돌아갈 수 있도록 극한으로 경량화/단순화시킨 버전을 탑재했습니다.
결과적으로 Total 430M 중 38%인 166M만 활성화되면서도, 52층의 깊은 추론 경로를 타는 독특한 모델이 탄생했습니다.
페라리 엔진을 경운기에 얹은 기분입니다.
아키텍처는 2026년 최신 기술의 집합체입니다. H100 수십 장이 있다면 당장이라도 크기를 확장해서 의미 있는 벤치마크를 뽑아낼 수 있는 구조입니다. 하지만 현실은 Colab T4 한 장으로 학습이 불가능합니다. (개인적으로 원하는 크기는 4.2B A0.6B 입니다)
이 프로젝트를 하며 뼈저리게 느낍니다.
개인이나 소규모 팀이 혁신을 못 하는 게 아닙니다. 우리나라 사람들이 기술력이 부족하지도 않습니다. 자원이라는 벽 앞에서 우선순위가 밀리기에 한계가 명확합니다.
기업이나 정부 지원은 이미 증명된 안전한 방법론에만 몰립니다. 저처럼 새로운 기술을 강하게 주장하며 모든 준비를 마쳐도, 당장 보여줄 GPU가 없으면 증명할 기회조차 얻기 힘듭니다. 실력의 차이가 아니라, 이해관계와 자본의 문제입니다.
정부 사업은 명확한 소속이 필수입니다. 하지만 혁신은 개인이나 소규모 팀에서 시작합니다. 우리는 혁신을 할 수 있는 환경을 스스로 버리고 있는 건 아닌지, 씁쓸함이 큽니다.
다양한 시행착오가 필요하기에 시간이 지나면 해결이 될 수도 있지만, 우리에게 얼마나 시간이 남았는지는 모르겠습니다.
중국이 미국처럼 기술을 비공개로 전환한다면? 미국 기업들이 API 가격을 올린다면? 혹은 특이점이 와서 이 모든 게 의미 없어지는 순간이 온다면? 실제로 중국에서도 최신 모델을 오픈소스로 공개하지 않는 곳들이 생기기 시작했습니다.
개인적으로 우리와 중국 간에 6개월 이상의 기술적 격차가, 중국은 미국과 그 이상의 격차가 있다고 봅니다. 중국 모델들은 다양성이 부족해 보이지만, 우리 모델들은 그 다양성조차 중국보다 부족한 환경입니다.
[📂 결론은 Open Source]
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