EXAONE Chemical Agent와 DDU, 개인이 무료로 쓸 수 있나

EXAONE Chemical Agent와 EXAONE Deep Document Understanding이 공개되자 가장 먼저 나온 질문은 단순했다. 개인 개발자도 가입해 무료로 시험할 수 있을까. 두 기술의 실제 기능과 공개 범위를 구분하면 답은 명확해진다.

Chemical Agent는 분자 후보를 만드는 연구 파이프라인이다

EXAONE Chemical Agent는 일반 챗봇보다는 소재 연구 워크플로에 가깝다. LG AI연구원은 목표 물성을 입력하면 후보 분자를 설계하고 물성을 예측해 합성 경로까지 제안하는 기술로 소개한다. 후보 탐색을 지원하는 구조다.

공개된 사용 과정은 세 단계로 요약된다. 연구자가 원하는 성능과 제약 조건을 바탕으로 후보 분자와 합성 경로를 제안한다.

다만 실제 화면에서 어떤 필드를 입력하는지, API가 어떤 스키마를 받는지는 공개되지 않았다. 사용자가 자연어만 입력하는지, SMILES와 물성값을 함께 넣는지도 확인할 수 없다. 공개 자료만으로는 Chemical Agent를 직접 재현하는 사용 설명서를 만들 수 없다.

2026년 9월 열린 LG AI 토크 콘서트에서 이 과정은 EXAONE Discovery로 확장됐다. LG는 AI가 분자를 설계하고 합성 결과를 예측한 뒤 로봇이 실험하고, 그 결과를 다시 학습하는 자율 실험실을 연내 가동하겠다고 밝혔다. Chemical Agent가 지향하는 바는 검색 보조보다 실험 반복의 자동화에 가깝다.

DDU는 PDF를 검색하는 RAG와 출발점이 다르다

일반적인 문서 RAG는 PDF에서 텍스트를 꺼내 청크로 나눈 다음, 임베딩과 벡터 검색을 거쳐 관련 문장을 LLM에 전달한다. 표, 차트, 수식, 분자구조가 이미지로 들어가면 텍스트를 추출하는 단계부터 정보가 빠질 수 있다. EXAONE Deep Document Understanding은 이런 손실을 줄이는 연구 프로젝트다.

화학 분야에서 공개된 대표 모델은 MolMole이다. 입력 PDF를 PNG 페이지로 바꾼 뒤 ViDetect와 ViReact가 병렬로 처리한다. ViDetect는 분자구조가 그려진 영역을 찾는다. ViReact는 반응물·생성물·조건과 위치를 읽는다.

검출된 분자 이미지는 ViMore로 넘어간다. ViMore는 그림을 SMILES나 MOLfile 같은 기계 판독 형식으로 변환한다. 최종 결과는 JSON이나 Excel로 저장할 수 있으며 검색 인덱스, 화학 데이터베이스, 후속 예측 모델의 입력으로 이어진다.

MolMole 기술 보고서는 논문과 특허 550쪽에 분자구조 3,897개와 반응 1,022개를 표시한 평가 세트를 구축했다고 설명한다. 자체 평가에서 분자 검출과 OCSR 결합 F1은 특허 89.1%, 논문 86.8%였다. 반응 도식 분석 F1은 각각 98.0%와 97.0%로 보고됐다.

두 기술을 연결하면 문헌에서 실험 후보까지 이어진다

DDU는 과거 연구를 구조화한다. 논문 그림에 갇힌 분자와 반응 조건을 데이터로 바꾸면 Chemical Agent가 그 데이터를 토대로 후보를 설계한다. 문서 이해가 입력 계층이라면 Chemical Agent는 탐색과 의사결정 계층이다.

2026년 9월 15일 Elsevier는 MolMole 기술을 Reaxys의 콘텐츠 추출과 데이터 정제 과정에 활용한다고 발표했다. 연구용 데모가 실제 화학 정보 서비스의 데이터 구축 과정으로 이동한 사례다. 사람이 문헌 이미지를 확인하고 구조식을 다시 입력하던 병목을 줄이는 용도다.

이 연결은 개인 개발자에게도 힌트를 준다. 화학 특화 모델을 그대로 쓸 수 없더라도 문서 변환, 구조 검출, 데이터 검증, 검색, 생성 모델을 분리해야 한다. PDF를 곧바로 LLM에 넣는 방식만으로는 그림 속 전문 데이터를 안정적으로 다루기 어렵다.

써본 사람들 사이에서는 전문 문서 처리 방향은 흥미롭지만 체험 경로가 불명확해 성능을 독립적으로 검증하기 어렵다는 반응도 있다. 공개 모델을 평가한 개발자들은 한국어와 긴 문맥 처리에 관심을 보였다. 반면 비상업 라이선스와 큰 실행 자원은 도입 장벽으로 꼽았다.

EXAONE 모델 공개와 솔루션 사용 권한은 별개다

‘EXAONE’이라는 이름이 기반 모델과 산업용 솔루션에 함께 붙으면서 혼동이 생긴다. Hugging Face에서 EXAONE 4.5 가중치를 내려받는 일과 Chemical Agent에 접속하는 일은 같지 않다. 공개 체크포인트에도 해당 라이선스가 적용되며 솔루션의 데이터와 도구 체인은 포함되지 않는다.

LG AI연구원 Showroom은 Chemical Agent와 Deep Document Understanding을 Labs로 분류한다. 공식 설명에 따르면 Labs는 연구 단계 기술로, 기능과 범위가 제한될 수 있으며 상용 사용을 전제로 하지 않는다. 초기 접근 권한을 받았다는 사용자 경험은 있지만 누구나 따를 수 있는 신청 절차나 무료 요금제는 공개돼 있지 않다.

공식 FAQ는 더 분명하다. 현재 개인 사용자는 Showroom 가입과 서비스 이용이 어렵고 제공 대상은 엔터프라이즈 고객이다. 외부 기업은 사용 환경과 활용 계획을 적어 문의한 뒤 파트너사를 거쳐 도입을 협의해야 한다.

지금의 답은 무료 공개 도구가 아니라 B2B 연구 솔루션이다

2026년 9월 기준 EXAONE Chemical Agent와 EXAONE Deep Document Understanding은 개인이 계정을 만들고 계속 무료로 쓰는 공개 SaaS가 아니다. 가격표나 개인용 무료 할당량도 확인되지 않는다. 데모 노출과 실제 사용 권한은 구분해야 한다.

공개적으로 따라 해볼 수 있는 범위는 MolMole 논문과 프로젝트 설명, 일부 평가 데이터, 별도로 배포된 EXAONE 모델을 살펴보는 정도다. 기업이나 연구기관은 목표 물성, 보유 문헌, 데이터 보안, 원하는 산출물을 정리해 도입을 문의할 수 있다. 지금 EXAONE의 경쟁력은 누구나 눌러보는 무료 챗봇보다 문헌의 분자 그림을 실험 후보로 이어 붙이는 산업용 연구 체인에서 판단해야 한다.