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카카오, AI 모델 '카나나' 4종 오픈소스 공개…"자유 수정 및 상업화 가능"

기사입력 : 2025년05월23일 10:19

최종수정 : 2025년05월23일 10:19

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카나나1.5 총 4개 모델…아파치2.0 라이선스로 상업적 활용 가능
'코딩·수학·함수 호출' 등에서 성능 수준 기존 대비 평균 1.5배↑

[서울=뉴스핌] 김영은 인턴기자 = 카카오는 자체 개발한 인공지능(AI) 언어모델 '카나나(Kanana)' 4종의 오픈소스를 글로벌 AI 플랫폼(허깅페이스)에 공개했다고 23일 밝혔다.

이번에 공개한 4종 모델의 크기는 매개변수 개수에 따라 '80억 매개변수(8B)'와 '21억 매개변수(2.1B)' 총 두 종류로 나뉜다. 각각 ▲카나나 1.5버전 대형 기본형(Kanana-1.5-8b-base) ▲카나나 1.5버전 대형 지시형(Kanana-1.5-8b-instruct) ▲카나나 1.5버전 중형 기본형(Kanana-1.5-2.1b-base) ▲카나나 1.5버전 중형 지시형(Kanana-1.5-2.1b-instruct)이다.

이들 모델은 지난 2월말 공개한 버전에서 성능이 한층 향상된 버전이다. 이용자는 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스를 적용해 해당 모델을 자유롭게 수정할 수 있고, 모델을 상업적으로도 쓸 수 있다.

[서울=뉴스핌] 김영은 인턴기자 = 허깅페이스에 공개된 카카오의 자체개발 AI 언어모델 카나나 4종 관련 설명 [사진=카카오] 2025.05.23 yek105@newspim.com

카나나 1.5는 자율적 인공지능(Agentic AI) 구현을 위한 기능 강화에 중점을 둔 모델이다. 이전 모델 대비 ▲한국어 성능 ▲코딩 ▲수학 문제 해결 ▲함수 호출 면에서 성능 수준을 평균 1.5배 향상시켰고, 성능은 오픈소스 최첨단(State-of-the-Art) 모델 수준에 도달했다.

이 밖에 긴 문맥에 대한 이해와, 간결한 답변을 통해 향상된 사용성을 제공한다. 기존보다 더 긴 텍스트 입력에 대해 안정적인 처리가 가능하며, 정확도와 응답 길이를 최적화 한 답변을 통해 서비스 환경에서 사용자의 체감 성능을 향상시켰다.

카카오는 현재 더욱 향상된 버전의 카나나 2를 개발 중이다. 더욱 긴 입력에 대한 처리, 보다 정교화된 추론, 구조적인 효율성 등 다수의 영역에서 진화된 모델 개발을 진행하고 있다.

이번 오픈소스 공개를 통해 카카오는 국내 대규모 언어모델(LLM) 생태계의 활성화를 위한 시도와 기여를 꾸준히 이어갈 계획이다. 특히 AI 연구자와 개발자는 물론 기업이 목적에 맞게 모델을 자유롭게 튜닝하고 활용할 수 있는 상업 라이선스를 적용하여, 기술 경쟁력을 확보함과 동시에 협력 기반의 AI 생태계를 구축해 나간다는 방침이다.

한편, 카카오는 지난해부터 카나나의 라인업을 공개했으며, 공식 테크 블로그를 통해 ▲언어모델 ▲멀티모달 언어모델 ▲비주얼 생성모델 등의 성능과 개발기를 공개해왔다. 지난 2월에는 '카나나 나노 21억 매개변수 모델(Kanana Nano 2.1B)' 모델을 오픈소스로 허깅페이스(Hugging Face)에 배포한 바 있으며, 언어모델 카나나나의 연구 성과를 담은 테크니컬 리포트를 아카이브(ArXiv)에 공개했다. 최근에는 국내 최초로 텍스트와 음성, 이미지까지 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 통합 멀티모달 언어모델 '카나나-오(Kanana-o)'의 성능을 공개하기도 했다.

김병학 카카오 카나나 성과리더는 "이번 오픈소스 공개를 통해 AI 기술을 통한 성장과 경쟁을 함께하는 환경을 만들고, 이러한 생태계 내에서 기술을 발전시킬 수 있는 계기를 꾸준히 마련해가고자 한다"며 "인공지능 모델 성능의 고도화는 물론 오픈소스의 본질적인 가치를 함께 추구해 갈 것"이라고 말했다.

yek105@newspim.com

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  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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