카카오가 자체 기술로 개발한 차세대 언어모델 ‘Kanana-2(카나나-2)’를 업데이트하고, 4종의 모델을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다.

카나나-2는 지난해 12월 허깅페이스를 통해 오픈소스로 공개된 언어모델이다.

카카오는 이번 업데이트 모델이 고성능·고효율을 바탕으로 에이전트형 인공지능(Agentic AI) 구현에 최적화됐다고 설명했다.

이번에 공개된 4종의 모델은 도구 호출(Tool Calling) 기능을 강화했으며, 엔비디아 A100 수준의 범용 GPU에서도 구동 가능하도록 최적화됐다.

카카오는 이를 통해 중소기업과 학계 연구자들도 비교적 낮은 비용으로 AI를 활용할 수 있다고 전했다.

카나나-2의 효율성을 높이기 위해 ‘전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)’ 아키텍처가 적용됐다.

전체 파라미터는 320억개(32B) 규모지만, 실제 추론 과정에서는 상황에 맞는 30억개(3B) 파라미터만 활성화하는 구조다.

‘Kanana-2’ 모델 4종 오픈소스 공개 [카카오 제공]

카카오는 MoE 모델 학습을 위한 커널을 직접 개발해 학습 속도를 높이고 메모리 사용량을 낮췄다고 밝혔다.

학습 과정에서는 사전 학습(Pre-training)과 사후 학습(Post-training) 사이에 ‘미드 트레이닝(Mid-training)’ 단계를 신설했으며, 기존 지식을 잊는 현상을 줄이기 위해 ‘리플레이(Replay)’ 기법도 적용했다.

카카오는 이번에 ▲기본(Base) 모델 ▲지시 이행(Instruct) 모델 ▲추론 특화(Thinking) 모델 ▲미드 트레이닝(Mid-training) 모델 등 4종을 추가 공개했다.

카카오는 도구 호출 데이터를 학습시켜 복잡한 지시를 이해하고 필요한 도구를 선택해 호출할 수 있도록 성능을 강화했다고 설명했다.

카카오는 동급 모델인 ‘Qwen-30B-A3B-Instruct-2507’과의 비교 평가에서 지시 이행 정확도, 멀티턴 도구 호출 성능, 한국어 능력 등에서 우위를 보였다고 밝혔다.

김병학 카나나 성과리더는 “고가 인프라 없이도 실용적인 에이전트 AI 구현을 목표로 했다”며 “국내 AI 생태계와 기업 AI 도입에 대안이 되길 기대한다”고 말했다.

한편 카카오는 MoE 기반의 대규모 모델 ‘Kanana-2-155b-a17b’도 학습 중이며, 주요 벤치마크에서 유사 성능을 보였다고 설명했다.

카카오는 학습 효율을 높이기 위해 최신 GPU에 최적화된 8비트 방식을 적용했다고 덧붙였다.