[FETV=신동현 기자] 카카오는 자체 개발한 차세대 언어모델 ‘Kanana-2(카나나-2)’를 업데이트하고 성능을 개선한 4종의 모델을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다.

Kanana-2는 지난해 12월 오픈소스 커뮤니티를 통해 처음 공개된 언어모델로 카카오는 공개 이후 한 달여 만에 모델 구조와 학습 방식을 고도화한 신규 버전을 선보였다. 이번에 공개된 모델들은 에이전트형 AI 구현을 염두에 두고 효율성과 실용성에 초점을 맞춘 것이 특징이다.

이번 Kanana-2 업데이트의 핵심은 ‘전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)’ 아키텍처다. 전체 파라미터 규모는 320억개(32B)이지만 실제 추론 과정에서는 약 30억개(3B)의 파라미터만 선택적으로 활성화해 연산량과 비용을 크게 줄였다.

카카오는 MoE 학습에 필요한 핵심 커널을 자체 개발해 학습 속도를 높이는 동시에 메모리 사용량을 줄였으며, 최신 고가 인프라가 아닌 엔비디아 A100급 범용 GPU 환경에서도 안정적으로 구동되도록 최적화했다. 이를 통해 중소기업과 연구기관 등도 상대적으로 낮은 비용으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있도록 했다.

학습 구조 역시 기존 사전 학습(Pre-training)과 사후 학습(Post-training) 사이에 ‘미드 트레이닝(Mid-training)’ 단계를 추가했다. 이 과정에서 기존 지식을 잊는 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’을 방지하기 위해 리플레이(Replay) 기법을 도입했다.

카카오는 이를 통해 새로운 추론 능력과 도구 활용 능력을 강화하면서도, 기존 한국어 이해력과 일반 상식 수준을 안정적으로 유지할 수 있었다고 설명했다.

이번에 공개된 모델은 ▲기본(Base) ▲지시 이행(Instruct) ▲추론 특화(Thinking) ▲미드 트레이닝 기반 모델 등 총 4종이다. 연구 목적의 활용도를 고려해 중간 학습 단계 모델까지 함께 공개했다.

Kanana-2는 단순 대화형 AI를 넘어 실제 업무 수행이 가능한 에이전트형 AI 구현에 초점을 맞췄다. 멀티턴 도구 호출 데이터 학습을 통해 복잡한 지시를 이해하고 적절한 도구를 선택·호출하는 능력을 강화했다.

카카오 측에 따르면, 동급 규모의 경쟁 모델 대비 지시 이행 정확도와 멀티턴 도구 호출 성능, 한국어 처리 능력 등에서 우위를 보였다는 설명이다.

김병학 카카오 카나나 성과리더는 “고가 인프라 없이도 실용적인 에이전트 AI를 구현하는 것이 목표였다”며 “범용 GPU 환경에서도 활용 가능한 모델을 오픈소스로 공개해 국내 AI 연구와 기업 도입의 선택지를 넓히고자 한다”고 말했다.

카카오는 현재 MoE 구조 기반의 대규모 모델 ‘Kanana-2-155b-a17b’도 학습 중이다. 이 모델은 수천억 파라미터 규모로 중국 AI 기업 지푸 AI의 ‘GLM-4.5-Air-Base’와 유사한 수준의 성능을 목표로 한다.

카카오에 따르면 해당 모델은 경쟁 모델 대비 상대적으로 적은 데이터로 학습했음에도, 일반 지능 평가(MMLU) 등 주요 벤치마크에서 유사한 성능을 기록했으며 한국어 질의응답과 수학 영역에서는 우위를 보였다. 또한 학습 효율을 높이기 위해 최신 GPU 환경에서 8비트 연산 방식을 적용하고 있다.

카카오는 향후 글로벌 최상위 수준의 파운데이션 모델 개발을 지속하고, 보다 복잡한 에이전트 시나리오를 처리할 수 있는 AI로 고도화를 이어간다는 계획이다.