카카오, ‘Kanana-2’ 모델 업데이트…4종 오픈소스로 추가 공개

카카오는 언어모델 ‘Kanana-2(카나나-2)’를 업데이트하고, 4종의 모델을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다.

‘Kanana-2’는 지난 12월 허깅페이스를 통해 오픈소스로 공개한 언어모델로, 이번에 새롭게 공개한 4종은 고효율과 저비용의 성능 혁신과 더불어 실질적인 에이전틱 AI 구현을 위해 도구 호출 기능을 대폭 강화한 모델이다. ▲기본(Base) 모델부터 ▲지시 이행(Instruct) 모델 ▲추론 특화(Thinking) 모델 ▲미드 트레이닝(Mid-training) 모델이다.

특히 카카오는 카나나-2 모델이 최신 초고가 인프라가 아닌 엔비디아 A100 수준의 범용 GPU(그래픽 처리 장치)에서도 원활하게 구동되도록 최적화했다고 강조했다.

또 카나나-2 효율의 핵심에 대해 ‘전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)’ 아키텍처를 내세웠다. 전체 파라미터는 32B(320억 개) 규모로 거대 모델의 높은 지능을 유지하면서도, 실제 추론 시에는 상황에 맞는 3B(30억 개)의 파라미터만 활성화해 연산 효율을 높였다는 설명이다. 또한, MoE 모델의 학습에 필수적인 여러 커널을 직접 개발해 성능 손실 없이 학습 속도는 높이고, 메모리 사용량은 낮췄다.

카카오는 카나나-2의 데이터 학습 단계도 고도화했다고 밝혔다. 전 학습(Pre-training)과 사후 학습(Post-training) 사이에 ‘미드 트레이닝(Mid-training)’ 단계를 신설하고, AI 모델이 새로운 정보를 배울 때 기존 지식을 잊는 치명적 망각(Catastrophic Forgetting) 현상을 방지하기 위해 ‘리플레이(Replay)’ 기법을 도입했다. 새로운 추론 능력을 추가하면서도 기존 한국어 구사와 일반 상식 능력을 안정적으로 유지할 수 있다는 설명이다. 이번에 공개한 모델은 연구 목적으로 활용도가 높은 미드 트레이닝 탐색용 기본 모델을 함께 제공한다.

카나나-2 모델의 또 다른 특징은 단순 대화형 AI를 넘어 실질적인 업무 수행이 가능한 에이전트 AI 구현에 특화됐다는 점이다. 카카오는 해당 모델에 고품질 멀티턴(Multi-turn) 도구 호출 데이터를 집중 학습시켜 지시 이행(Instruction Following)과 도구 호출(Tool Calling) 능력을 대폭 강화함으로써 복잡한 사용자 지시를 정확히 이해하고 적절한 도구를 스스로 선택 및 호출할 수 있도록 했다. 회사는 동급 경쟁 모델인 ‘Qwen-30B-A3B-Instruct-2507’ 대비 ▲지시 이행 정확도, ▲ 멀티턴 도구 호출 성능, ▲ 한국어 능력 등에서 압도적인 우위를 기록했다고 강조했다.

카카오 김병학 카나나 성과리더는 “새로워진 Kanana-2는 ‘어떻게 하면 고가의 인프라 없이도 실용적인 에이전트 AI를 구현할 수 있을까’에 대해 치열하게 고민한 결과”라며 “보편적인 인프라 환경에서도 고효율을 내는 모델을 오픈소스로 공개함으로써, 국내 AI 연구 개발 생태계 발전과 기업들의 AI 도입의 새로운 대안이 될 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.