7월 1주 국내외 오픈소스SW 관련 동향을 모아 정리하였습니다.
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□ 비씨카드, 금융 특화 AI 검색 임베딩 모델 공개
비씨카드가 금융 특화 생성형 AI 서비스의 검색 정확도를 높이기 위해 자체 개발한 임베딩 모델 ‘MoAI’를 공개했습니다. 임베딩 모델은 질문과 문서의 의미를 좌표값으로 변환해 표현은 다르지만 의미가 유사한 가장 관련성이 높은 정보를 찾아 사용자에게 제공합니다. 비씨카드는 기존 임베딩 모델이 가맹점, 카드 결제 등 국내 금융 분야의 전문 용어와 문맥을 충분히 이해하지 못한다는 한계를 보완하기 위해 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만 건 규모 데이터셋을 활용해 금융 특화 임베딩 모델을 개발했습니다. 모델은 약 6억 파라미터 규모(0.6B)의 경량형과 약 40억 파라미터 규모(4.0B)의 고품질형 2종으로 구성됐으며, 경량형 모델은 2026년 6월 27일 기준 글로벌 벤치마크 SOTA 평가 항목에서 세계 1위를 기록했습니다. 비씨카드는 해당 모델을 허깅페이스를 통해 공개하고, KT 그룹사 AI 서비스 적용을 시작으로 정부·금융기관 대상 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 확대할 계획입니다.
* 비씨카드 임베딩 모델(Hugging Face) https://huggingface.co/collections/BCCard/moai-embedding-models
(참고뉴스)
1. 비씨카드, 금융 특화 AI 검색 모델 공개(전자신문) 
2. BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 공개… 글로벌 최고 수준 성능 확보(더뉴스) 

□ 비트로봇·허깅페이스, 10TB 규모 오픈소스 휴머노이드 데이터셋 공개
비트로봇이 허깅페이스, 유니트리 로보틱스와 협력해 실제 가정 환경에서 수집한 휴머노이드 학습 데이터셋 ‘HIW-500’을 공개했습니다. 이 데이터셋은 동남아시아 12개 가정에서 수집한 500시간 이상의 영상, 2만3000개 에피소드, 10TB 이상의 원시 데이터로 구성됐으며, 세계 최대 규모의 오픈소스 휴머노이드 원격조작 데이터셋으로 소개됐습니다. 데이터에는 로봇 머리와 손목의 RGB·IR 카메라 영상, 29자유도 관절 상태, 말단장치 정보, IMU, 이동 궤적, 원격조작 행동 데이터, 언어 주석 등이 동기화돼 포함됐습니다. 허깅페이스 ‘르로봇(LeRobot)’ 팀은 원본 데이터를 약 2TB 규모의 학습용 포맷으로 재구성해 스트리밍 방식으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 비트로봇은 HIW-500이 실제 생활 공간의 다양한 변수 속에서 휴머노이드 AI의 범용화, 비전언어행동(VLA) 모델, 모방학습, 모바일 매니퓰레이션 피지컬 AI 연구에 활용될 것으로 기대하고 있습니다.

 * BitRobot/HIW-500 (Hugging Face)  https://huggingface.co/datasets/BitRobot/HIW-500

 * BitRobot/HIW-500-LeRobot (Hugging Face)  https://huggingface.co/datasets/BitRobot/HIW-500-LeRobot
(참고뉴스)
1. 비트로봇·허깅페이스, 10TB 규모 휴머노이드 로봇 데이터셋 공개(로봇신문) 

□ 바이두, 장문 문서 인식 OCR 모델 ‘언리미티드-OCR’ 오픈소스 공개
바이두가 수십 페이지 분량의 문서를 한 번에 인식할 수 있는 OCR 모델 ‘언리미티드-OCR(Unlimited-OCR)’을 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 ‘레퍼런스 슬라이딩 윈도 어텐션(R-SWA)’ 기술을 적용해 문서 전체를 페이지별로 나누지 않고 읽어 내려가며, 출력 시 이미지 전체와 직전 128개 토큰만 참조해 긴 문서에서도 메모리 사용량과 처리 속도를 일정하게 유지하도록 설계됐습니다. 바이두는 전체 30억 개 파라미터 중 5억 개만 구동하는 경량 구조로도 한 번에 40페이지 이상을 읽을 수 있다고 설명했습니다. OCR은 종이 계약서, 스캔 보고서 등 기업이 쌓아둔 비정형 문서를 AI가 활용 가능한 디지털 데이터로 전환하는 기술로, 최근 LLM 학습 데이터 구축과 기업 문서 연동의 핵심 기반으로 주목받고 있습니다. 
* baidu/Unlimited-OCR(GitHub)  https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
(참고뉴스)
1. 바이두, 40페이지 문서 한 번에 읽는 AI 공개...AI 데이터 관문된 'OCR' 기술 경쟁(조선일보) 

□ 딥시크, LLM 추론 최적화 기술 ‘D스파크’ 오픈소스 공개
딥시크가 대형언어모델(LLM)의 추론 속도와 서비스 효율을 높이는 추측형 디코딩 프레임워크 ‘D스파크(DSpark)’를 오픈소스로 공개했습니다. D스파크는 새로운 모델이 아니라, 경량 초안 모델이 여러 토큰을 먼저 생성하고 대형 목표 모델이 이를 한꺼번에 검증해 기존 모델의 출력 품질을 유지하면서 응답 속도를 높이는 추론 최적화 기술입니다. 딥시크는 ‘딥시크-V4-프로-D스파크’와 ‘딥시크-V4-플래시-D스파크’ 체크포인트를 허깅페이스에, 초안 모델 학습·평가용 오픈소스 코드 저장소 ‘딥스펙(DeepSpec)’는 깃허브에 MIT라이선스로 공개했습니다. 딥시크 실전 테스트에서 사용자 체감 속도가 60~85% 빨라졌고 시스템 전체 처리량은 최대 661%까지 늘었다고 전했습니다. 디스파크는 딥시크 자체 모델 V4뿐 아니라 알리바바 큐원, 구글 젬마 등 다른 오픈소스 모델에도 적용 가능합니다.
* deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-DSpark(Hugging Face) https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-DSpark
* deepseek-ai/DeepSpec(GitHub)  https://github.com/deepseek-ai/DeepSpec
(참고뉴스)
1. 딥시크, LLM 추론 속도 최대 85% 높이는 ‘D스파크’ 오픈소스 공개(AI타임스) 
2. 딥시크, AI 추론 속도 최대 85% 높이는 오픈소스 기술 '디스파크' 공개(디지털투데이) 

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