알리바바 클라우드 공식 계정이 FLock의 오픈소스 의사결정 모델 ‘THIS / THAT’을 인용하며 소개했네요. “작은 모델, 큰 영향”이라는 표현과 함께 Qwen 및 알리바바 클라우드 인프라로 만든 고성능 의사결정 모델이라고 설명했음.

이전에도 한번 소개했듯 THIS / THAT은 글을 길게 생성하는 범용 챗봇이 아니라, 미리 정해진 선택지 가운데 하나를 빠르게 고르는 데 특화된 모델. 예를 들면 환불 승인 여부, 문의 분류, 정책 준수 여부처럼 에이전트가 반복해서 내려야 하는 결정을 한 번의 추론으로 처리하고, 선택 결과와 신뢰도만 반환하는 구조.

FLock이 공개한 1,710개 복합 의사결정 과제 벤치마크에서는 THIS / THAT 1.2가 87.8%를 기록해 Claude Opus 5의 83.4%, GPT-5.6의 81.6%를 앞섰고. 파라미터는 18.8억 개이며, RTX 5080 노트북 GPU 기준 결정 한 번에 약 31.4ms가 걸렸다고 합니다. (벤치마크는 조금 필터를 가지고 봐야함)

모델은 Qwen3.5-2B를 기반으로 만들고, Qwen Max로 합성 학습 데이터를 생성한 뒤 알리바바 클라우드에서 훈련한 후에, 여기에 FLock 연구팀의 GraphSynth와 CircuitSynth 연구 결과가 반영됐고, 두 논문은 각각 ACL 2026 메인 컨퍼런스와 Findings에 채택된 성과도 가지고 있음.

개인적으로 중요한 건 자유로운 생성은 대형 모델에 맡기되, 반복되는 선택과 분류는 작고 빠른 전용 모델로 분리할 수 있다는 점인 것 같고, FLock이 단순히 탈중앙 학습 인프라를 이야기하는 데서 그치지 않고, 연구→데이터 생성→훈련→로컬 실행까지 실제 모델로 보여줬다는 점이 더 인상적인 결과인듯.

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