중국 AI 연구소 InternLM이 35B 파라미터짜리 과학 특화 멀티모달 파운데이션 모델 Intern-S2-Preview를 HuggingFace에 공개했어. 논문과 실험 데이터, 이미지를 함께 이해하고 추론하는 능력에 집중한 모델인데, 기존 모델들이 파라미터를 늘리거나 학습 데이터를 쌓는 방향으로 성능을 올렸다면 Intern-S2는 다른 길을 선택했거든.

핵심 전략이 **태스크 스케일링(task scaling)**이야. 학습에 쓰는 과학 태스크의 난이도, 다양성, 커버리지를 의도적으로 높여서 모델 능력을 끌어올리는 방식이거든. 파라미터 수를 10배 늘리는 것보다 “더 어렵고 다양한 문제를 풀어야 하는 환경”을 만드는 게 효과적일 수 있다는 거야.

35B 규모는 소비자용 GPU로도 양자화 버전을 돌릴 수 있는 크기라 로컬 실행 가능성이 있어. HuggingFace에 가중치가 바로 공개돼 있으니, 논문 파싱·수식 이해·실험 설계 보조 같은 과학 연구 워크플로우에 바로 테스트해볼 수 있는 상황이야. 아직 Preview 단계라 최종 벤치마크 수치는 공개 전이지만, Reddit r/LocalLLaMA 커뮤니티에서 이미 로컬 테스트 결과가 올라오고 있어.

태스크 스케일링이라는 접근법 자체가 흥미로운 건, 데이터 경쟁이 포화 상태에 가까워지는 시점에 “어떻게 학습시키냐”가 “얼마나 많이 학습시키냐”만큼 중요해지고 있다는 신호거든. AI 연구 보조, 논문 요약, 멀티모달 과학 분석 도구를 찾고 있다면 지금 다운받아서 테스트해볼 수 있어.