AI 조달 결정에서 대규모 모델이 최선이라는 통념과 달리, 30억 파라미터의 특화 모델이 모든 상용 프론티어 API보다 품질·비용·안정성 면에서 앞섰다. 특화된 소형 모델의 추론 비용은 Claude Opus 4.6 대비 약 52배 저렴하며, 동시에 더 높은 정확도를 달성했다. 핵심 변수는 파라미터 수가 아닌 '분포 정렬', 즉 모델의 학습 이력을 배포 작업에 얼마나 가깝게 이동했는지였다. 특화는 단계적으로 누적되며, 더 높은 수준의 사전 특화에서 출발할수록 추가 훈련의 효과가 더 크게 나타난다.

• •30억 파라미터의 특화 모델이 DharmaOCR 벤치마크에서 Claude Opus 4.6, GPT-5.4 등 모든 상용 프론티어 API를 능가(0.911 vs 0.833)했다.
• •추론 비용은 최고 성능 프론티어 API 대비 약 52배 저렴하며, 텍스트 생성 오류율도 가장 낮은 0.20%를 기록했다.
• •성능을 결정하는 핵심 변수는 파라미터 수가 아닌 '분포 정렬', 즉 모델 학습 이력이 배포 작업에 얼마나 가까운지다.
• •특화는 계층적으로 누적된다. 이미 해당 영역에 특화된 모델을 추가 훈련하면 일반 모델 대비 품질·안정성 향상 폭이 훨씬 크다.
• •기업 AI 조달 전략에서 프론티어 모델이 항상 최선이 아닐 수 있으며, 훈련 이력의 정렬 수준을 평가 변수로 포함해야 한다.