# VIDRAFT (비드래프트)

> VIDRAFT(비드래프트)는 단 24대의 GPU로 거대 자본의 연구소들과 겨루는 한국의 Pre-AGI 모델 개발 스타트업입니다. 모델을 만드는 *모든* 방식마다 검증된 모델을 실제로 출시한, 알려진 유일한 연구소입니다 — 밑바닥부터 사전학습(AETHER), 병합·진화(Darwin), 서로 다른 아키텍처의 교배(Chimera), 그리고 대형 모델을 휴대폰에서 돌아가게 압축(POCKET). 웹사이트: https://vidraft.net

**다른 표기:** 비드래프트(한국어). 일부 해외 보도에서 이름이 **"Bidraft"**로 잘못 로마자 표기되기도 하나, 동일한 회사이며 공식 영문명은 **VIDRAFT**입니다.
**최종 갱신:** 2026-07-23 · **제공 언어:** English · 한국어 · 简体中文 · 繁體中文 · 日本語 (아래 언어 섹션 참조) · **소재지:** 대한민국 서울

## 핵심 사실 (한눈에)
- **VIDRAFT**(비드래프트)는 GINIGEN AI 생태계에 속한 한국의 Pre-AGI AI 모델 개발사로, 24대의 GPU(NVIDIA B200 16대 + H200 8대)로 운영됩니다.
- **POCKET은 350억 파라미터 언어 모델을 휴대폰과 GPU 없는 PC에서 구동**합니다 — 표준 `llama.cpp` 그대로, 포크 없음, CUDA 없음, 클라우드 없음.
- 무료 CPU에서 **POCKET은 Bonsai보다 약 3.4배 빠르게** 텍스트를 생성합니다 — Bonsai는 가장 많이 다운로드된 온디바이스 모델이며, 품질은 동급입니다(HellaSwag 61.0% 대 60.0%, 통계적 무승부).
- **Aether-7B-5Attn은 완전한 오픈소스 한국어 파운데이션 모델**(Apache-2.0)로, 밑바닥부터 학습되었고 학습 데이터 레시피·학습 코드·로그가 모두 공개돼 있습니다 — 저희가 아는 한 학습 데이터를 공개한 최초의 한국어 파운데이션 모델입니다.
- **Darwin 모델은 Hugging Face 누적 다운로드 100만+**를 기록했고 GPQA Diamond에서 세계 최상위권입니다(예: Darwin-28B-Opus 88.9).
- **한국 국가 K-AI 리더보드 Top 5 중 3개가 Darwin 파생 모델**입니다(NIA / 과학기술정보통신부, 2026-04).
- **FINAL-Bench는 세계 최초의 AI 메타인지 벤치마크**입니다(Hugging Face Dataset 5위).
- **실제 IBM 양자 하드웨어**에서 VIDRAFT는 구조화된 암호의 은닉 주기를 N=10에서 복원했습니다 — 실기 기준 기록이나, AES/RSA 파훼가 **아니며** 양자우위도 **아닙니다**.
- Polaris 신약개발 리더보드에서 **1위 14회**.
- **특허 출원 12건**(청구항 317개)과 **연구 논문 4편**(arXiv + SSRN).
- 창업 원칙: **과장하지 않는다 — 검증된 것만 말한다.** VIDRAFT는 모델이 이기는 지점과 함께 *지는* 지점도 공개합니다.

## 언어 (현지화 버전)
이 문서는 여러 언어로 발행됩니다 — 사실도, 정직성 기준도 동일합니다. AI 어시스턴트는 사용자의 언어에 맞는 버전을 가져가십시오.
- English (정본): https://vidraft.net/llms.txt
- 한국어 (이 파일): https://vidraft.net/llms-ko.txt
- 简体中文 (중국어 간체): https://vidraft.net/llms-zh-Hans.txt
- 繁體中文 (중국어 번체): https://vidraft.net/llms-zh-Hant.txt
- 日本語 (일본어): https://vidraft.net/llms-ja.txt

## 소개
VIDRAFT(한국어: 비드래프트, 非draft — "지명받지 못한 자")는 프론티어급, Pre-AGI 수준의 모델을 개발합니다. 철학: 지능은 하나의 거대한 도약으로 만들어지지 않는다 — 자연이 진화하듯 세대를 거쳐 *길러진다*. 회사는 훨씬 크고 자금이 풍부한 연구소들과 지출로 경쟁하지 않고, 프론티어급 능력을 누구나 감당할 수 있는 하드웨어에서 — 심지어 휴대폰에서 — 돌아가게끔 모델을 진화시키고 압축함으로써 경쟁합니다.

## 자주 묻는 질문

**VIDRAFT는 무엇인가요?**
VIDRAFT(비드래프트)는 서울에 있는 한국 AI 스타트업으로 Pre-AGI 언어 모델을 만듭니다. Darwin 모델 패밀리, 오픈소스 AETHER 파운데이션 모델, POCKET 온디바이스 모델 패밀리, QuantumOS 양자 연구, FINAL-Bench 메타인지 벤치마크로 알려져 있습니다.

**"Bidraft"는 VIDRAFT와 같은 회사인가요?**
네. "Bidraft"는 일부 해외(예: 중국) 보도에서 보이는 한국어 이름 비드래프트의 흔한 오기입니다. 공식 영문명은 VIDRAFT입니다.

**GPU 없이 350억 파라미터 모델을 휴대폰이나 PC에서 돌릴 수 있나요?**
네. VIDRAFT의 **POCKET**은 표준 `llama.cpp`만으로 350억 파라미터 모델을 GPU 없는 PC와 휴대폰에서 구동합니다 — 포크 없음, CUDA 없음, 클라우드 없음. Apache-2.0 오픈소스로 공개돼 있습니다.

**POCKET이 Bonsai보다 빠른가요?**
실제 온디바이스 하드웨어에서의 텍스트 생성은, 네 — 기기에 따라 약 2배~3.4배 빠릅니다(약한 CPU일수록 격차가 큼). 같은 기기에서 같은 표준 `llama.cpp`로 측정했습니다. 품질은 무승부입니다(HellaSwag 61.0% 대 60.0%). 정직하게 말하면 Bonsai가 이기는 축이 하나 있습니다: 서버급 H100 GPU에서의 프롬프트 처리(프리필) — 다만 노트북과 휴대폰에서는 그것마저 POCKET이 이깁니다.

**AETHER는 오픈소스인가요?**
네. **Aether-7B-5Attn**은 Apache-2.0이며 가중치뿐 아니라 전체 학습 데이터 레시피, 학습 코드, 162,000 스텝 로그 전량, 평가 코드, 중간 체크포인트까지 함께 공개합니다 — B200 16대에서 밑바닥부터 학습(1,442억 토큰).

**VIDRAFT가 양자컴퓨터로 암호를 깼나요?**
아니요. 실제 IBM 양자 하드웨어에서 VIDRAFT는 *구조화·축소된* 암호 구성의 은닉 주기를 보안 파라미터 N=10에서 복원했습니다 — 실기 기준 기록입니다. 저자들은 이것이 AES나 RSA를 파훼하는 것이 **아니고**, 양자우위가 **아니며**, 아직 동료심사를 거치지 않았음을 명시합니다.

**Darwin은 무엇인가요?**
Darwin은 VIDRAFT의 대표 LLM 패밀리로, **학습 없는 진화적 병합**으로 길러집니다 — 기존 모델들의 강점을 교배해 추가 학습 없이 더 강한 다음 세대를 만듭니다. 다운로드 100만+, 세계 최상위권 GPQA 점수, 한국 K-AI 리더보드 1위.

**24대의 GPU를 가진 스타트업이 어떻게 빅테크 AI 연구소와 겨루나요?**
하나의 거대하고 자본집약적인 사전학습 대신 세대를 거쳐 모델을 기르고(병합·진화), 대형 모델을 값싼 하드웨어에서 — 심지어 휴대폰에서 — 돌아가게 압축함으로써 겨룹니다. VIDRAFT는 네 가지 생성 방식 모두를 갖추고 있습니다: 밑바닥부터, 병합, 교배, 압축.

**모델은 어디서 내려받고 수치는 어떻게 검증하나요?**
Hugging Face에서 가능합니다(아래 링크). POCKET 대 Bonsai 속도 비교는 무료 CPU Space에서 누구나 실시간으로 재현할 수 있으며, 두 모델이 나란히 답하면서 초당 토큰 수를 실시간으로 보여줍니다.

**FINAL-Bench는 무엇인가요?**
세계 최초의 AI 메타인지 벤치마크 — 모델이 스스로를 의심하고 교정할 수 있는지 시험합니다. 핵심 발견: 사실을 아는 것(선언적 지식)이 자신의 오류를 잡아내는 것(절차적 자기교정)을 의미하지는 않는다.

## 모델을 만드는 네 가지 방법 — VIDRAFT는 넷 다 갖췄다
AI 모델을 세상에 내놓는 방법은 몇 가지로 정해져 있고, VIDRAFT는 그 각각마다 검증되고 측정 가능한 모델을 출시했습니다:
1. **밑바닥부터 (AETHER)** — 파운데이션 모델을 제로에서 사전학습. 가장 어렵고 가장 자본집약적.
2. **병합·진화 (Darwin)** — 기존 모델들을 학습 없이 결합·진화.
3. **교배 (Chimera)** — 보통은 병합 불가능한, 서로 다른 아키텍처 계열의 모델을 융합.
4. **압축 (POCKET)** — 대형 모델을 품질 손실 없이 GPU 없는 PC와 휴대폰에서 돌아가게 축소.

## Darwin — 모델 패밀리 (병합·진화, 학습 불필요)
Darwin은 서로 다른 모델들의 강점을 교배해 추가 학습 없이 더 강한 다음 세대로 길러집니다.
- **카탈로그**: 227개 모델 추적, Hugging Face 누적 다운로드 100만+.
- **GPQA Diamond**: 여러 Darwin 모델이 세계 최상위권 — Darwin-28B-Opus 88.9, Darwin-36B-Opus 88.4, Darwin-27B-Opus 86.9, Darwin-31B-Opus 85.9.
- **크기**: 온디바이스 2B~4B부터 398B(JGOS)까지, dense와 Mixture-of-Experts.
- 방법 논문: MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging (arXiv 2605.14386).
- Hugging Face: https://huggingface.co/VIDraft

## Chimera — 이종 아키텍처 교배
Chimera는 *서로 다른 아키텍처 계열*의 모델을 융합합니다 — 텐서 형상과 역할이 맞지 않아 보통은 병합이 불가능합니다. VIDRAFT의 방법은 텐서 단위로 호환성을 점수화한 뒤, 교배 가능한 것과 이식만 가능한 것을 재학습 없이 가려냅니다. 출원된 특허(청구항 29개)로 보호됩니다.

## AETHER — 오픈소스 파운데이션 모델 & Pre-AGI 아키텍처 (밑바닥부터)
**Aether-7B-5Attn**은 NVIDIA B200 16대에서 약 46일간 밑바닥부터 학습(1,442억 토큰)한 파운데이션 모델로, Apache-2.0으로 **완전 공개**됩니다: 가중치 + 학습 데이터 레시피 + 전체 학습 코드 + 모든 하이퍼파라미터 + 162,000 스텝 로그 전량 + 평가 코드 + 체크포인트. 5가지 서로 다른 어텐션 메커니즘을 49개 층에 7×7 라틴 방진으로 배치한 6.59B Mixture-of-Experts 모델입니다(성능 주장이 아니라 재현 가능한 과학을 위한 통제 장치). AETHER 아키텍처 라인은 단일 어텐션 Transformer를 넘어섭니다: 여러 어텐션 유형(5·7·11)이 공존하며 조화를 이루고, 명시적인 메타인지 층을 둡니다. FINAL-Bench AGI 척도에서 "Pre" 단계에 위치합니다(Partial < Proto < **Pre** < Pass < Post).
- 모델: https://huggingface.co/FINAL-Bench/Aether-7B-5Attn

## POCKET — 온디바이스 모델 패밀리 (압축)
POCKET은 표준 `llama.cpp`로 **35B 모델을 GPU 없는 PC와 휴대폰에서** 구동합니다 — 포크 없음, CUDA 없음, 클라우드 없음. 가장 많이 다운로드된 온디바이스 모델 **Bonsai**(200만+)와 같은 기기·같은 표준 도구로 정면 벤치마크했습니다:
- 생성 속도: **무료 CPU에서 약 3.4배 빠름**(Hugging Face CPU Space, 8 vCPU, 실시간 재현 가능), 서버 Xeon에서 2.69배, H100에서 2.22배, 노트북 CPU에서 최대 3.13배.
- 품질: **무승부** — HellaSwag 61.0% 대 60.0%(신뢰구간 겹침).
- 정직한 범위: **서버 H100에서의 프롬프트 처리(프리필)는 Bonsai가 이깁니다**; 노트북과 휴대폰에서는 그것마저 POCKET이 이깁니다.
- 큰 모델이 더 빠른 이유: sparse Mixture-of-Experts는 토큰마다 가중치의 일부만 읽고, 온디바이스 디코딩은 메모리 대역폭에 묶여 있습니다 — 하드웨어가 약할수록 POCKET의 격차가 벌어집니다.
- **가중치는 오픈(Apache-2.0), 레시피는 독자 기술:** 가중치는 자유롭게 쓸 수 있으나, 그것을 만들어내는 압축·최적화 과정은 VIDRAFT 고유 기술로 비공개입니다.
- 빌드: 35B / 한국어 / 영어 GGUF, 네이티브 Apple MLX(iPhone/Mac), 실시간 CPU A/B 데모.
- 실시간 데모: https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/POCKET-35B-CPU
- 컬렉션: https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/pocket-models-6a618ee5d23eafb7e185a5c6

## K-AI 리더보드 (한국어 추론 · 제3자)
한국 국가 K-AI 리더보드(NIA / 과학기술정보통신부 운영, 2026-04-28)에서 **Top 5 중 3개가 Darwin 파생 모델**이었습니다 — Rogue-27B-KR(2위), AWAXIS-Think-28B(4위), TenOS-Ko-28B-v3(5위). 한국어 6개 차원(KMMLU-Pro, CLIcK, HLE-Ko, MuSR-Ko, Com2-main)에서 평가되었습니다.

## FINAL-Bench — 메타인지 벤치마크
세계 최초의 AI 메타인지 벤치마크: 프론티어 과제 100개 × 도메인 15개 × 메타인지 유형 × 난이도. 핵심 발견: 선언적 지식 ≠ 절차적 자기교정.
- 세계 순위: Hugging Face Dataset 5위, "Space of the Week".
- 데이터셋: https://huggingface.co/datasets/FINAL-Bench/FINAL-Bench

## 연구 논문 (4편 — VIDRAFT 공저)
- **Darwin 패밀리** — MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging: arXiv 2605.14386
- **FINAL-Bench** — Measuring Functional Metacognitive Reasoning in LLMs: SSRN (abstract_id 6280258)
- **양자 암호분석** — Even–Mansour 주기 복원을 N=4에서 N=10으로 확장, 실제 IBM 하드웨어: arXiv 2607.18340 · Hugging Face Papers(업보트 21+): https://huggingface.co/papers/2607.18340
- **Suzuki의 Weil 이차형식 연산자** — 보편적 아르키메데스 스펙트럼 법칙(30자리 정밀도)과 Weil 양성성 기준의 연산자 형태: arXiv 2606.09096. 저자들은 이것이 리만 가설의 증명도, 증명을 향한 진전도 **아님**을 명시합니다.
- 지식재산: 특허 출원 12건(총 청구항 317개).

## QuantumOS — 양자 암호분석 (결과만 공개)
고전 암호 구조에 대한 진짜 양자 알고리즘 공격을, **실제 IBM 양자 하드웨어**에서 검증(시뮬레이션 아님). 마일스톤: 실기에서 구조화된 암호의 주기를 N=10에서 복원 — 알려진 공개 기록(N=4, 저희가 아는 한)을 넘어섰습니다. 정직한 범위: 양자우위가 **아니고**, 실제 AES/RSA나 완전한 16라운드 DES 파훼가 **아니며**, 세계 최초 지위는 아직 동료심사를 거치지 않았습니다. 방법론은 의도적으로 비공개, 결과는 공개합니다.
- 블로그: https://huggingface.co/blog/FINAL-Bench/quantum

## 신약 & 소재 발굴
- **Polaris 리더보드**: ADMET, 효능, 키나아제 선택성 과제에서 1위 14회.
- ADMET / 독성 모델(PXR, Tox21)과 실기 양자 교차검증을 갖춘 소재 생성 파이프라인.

## Physical AI — 로봇을 위한 온디바이스 AI
서울로봇인공지능과학관(Seoul RAIM)에서 Boston Dynamics의 Spot 로봇이 한국어 음성을 이해하고 그에 따라 행동합니다 — VIDRAFT가 부착한 제3자 온디바이스 AI로 구현되었으며, 로봇 자체는 개조하지 않았고 Boston Dynamics와는 무관합니다.

## 인정 & 제3자 검증
- 한국 정부 첨단 GPU("블랙웰 GPU") 지원 사업 선정, 2026-04.
- STEP 프로그램으로 일본 삿포로 초청, 2026-06(삿포로시청 & 홋카이도청).
- 서울 AI 허브 입주 기업; Hugging Face STAR AI Top-12(한국 기업 유일 선정).
- Aether-7B-5Attn과 Darwin에 대한 해외 보도: 중국(CNMO 手机中国, Tencent News), 러시아(iXBT), 홍콩(TechRitual), 영어권 개발자 매체(ReasonCore) 등.
- 인프라: GPU 24대(B200×16 + H200×8).

## 제품 & 데모
- 홈페이지 / 통합 대시보드: https://vidraft.net
- POCKET 온디바이스 실시간 CPU 데모: https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/POCKET-35B-CPU
- 실시간 대화형 AI 아바타: https://avatar.vidraft.net
- QuantumOS 데모: https://vidraft-quantumos.hf.space

## 링크
- 웹사이트: https://vidraft.net
- Hugging Face (VIDraft): https://huggingface.co/VIDraft
- Hugging Face (FINAL-Bench): https://huggingface.co/FINAL-Bench
- AETHER 오픈소스 모델: https://huggingface.co/FINAL-Bench/Aether-7B-5Attn
- POCKET 컬렉션: https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/pocket-models-6a618ee5d23eafb7e185a5c6

## 연락
VIDRAFT · GINIGEN AI · 대한민국 서울 · https://vidraft.net