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카카오, AI 에이전트 판단 특화 모델 공개…'GPT 6보다 43배 빨라'
뉴스보이
2026.11.06. 09:18
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2026.11.06. 09:18
규격화된 결과 출력과 상업적 이용 전면 허용
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카카오는 6일 AI 에이전트의 의사결정을 돕는 멀티모달 모델 'Kanana 2 v decide'를 허깅페이스에 오픈소스로 공개함.
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해당 모델은 자연어 문장 대신 확률과 선택, 점수 등 세 가지 규격화된 형태로 결과를 도출해 후속 작업 연계를 단축함.
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입력 질문과 선택지를 벡터로 변환하는 임베딩 구조를 채택해 동일 선택지 재사용으로 반복 연산 부담과 지연을 줄임.
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엔비디아 H200 기준 0.04초 이내 응답해 자체 측정상 GPT 6 루나 대비 약 43배 빠른 처리 속도를 기록함.
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카카오는 연구와 상업적 이용이 가능한 오픈 라이선스를 적용했으며 검색 등 내부 프로젝트에 우선 적용할 방침임.
AI 에이전트의 빠른 판단을 돕는 의사결정 모델
대화형 모델과 판단 특화 모델은 무엇이 다를까
초저지연 응답을 구현한 임베딩 구조와 성능
오픈소스 공개와 상용 서비스 적용 계획
대화형 모델과 판단 특화 모델은 무엇이 다를까
•
대화형 인공지능과 달리 의사결정 특화 모델은 정형화된 결론을 곧바로 출력해 후속 프로그램 연동 지연을 크게 줄여줍니다. 일반적인 거대언어모델은 긴 자연어 문장으로 답변하기 때문에 시스템 연동 과정에서 별도의 문장 분석 작업을 거쳐야 합니다.
•
이러한 추가 변환 과정은 연동 지연시간을 늘리고 원하지 않는 잘못된 정보를 만들어낼 위험을 키웁니다. 반면 의사결정 모델은 확률과 선택지, 점수 등 정형화된 수치로 결과를 도출해 시스템의 해석 부담을 덜어줍니다.
•
이 모델은 인공지능 작업 흐름에서 빈번하게 일어나는 도구 선택과 경로 안내 단계에 집중적으로 배치됩니다. 자주 반복되는 판단 업무를 가볍게 처리하면서 전체 연산 비용과 응답 시간을 아낄 수 있습니다.
초저지연 응답을 구현한 임베딩 구조와 성능
•
카카오가 공개한 모델은 질문과 선택지를 숫자의 묶음인 벡터로 변환해 유사도를 비교하는 구조를 채택했습니다. 이미 연산한 선택지 벡터를 저장해 두고 다시 활용함으로써 동일한 요청이 들어올 때의 연산 부담을 줄였습니다.
•
그 결과 엔비디아 고성능 그래픽장치 한 대 기준으로 평균 0.04초 이내의 빠른 응답 속도를 기록했습니다. 카카오 자체 측정 기준으로 최신 범용 언어모델인 GPT 6 루나보다 약 43배 빠른 처리 성능을 나타냈습니다.
•
판단 정확도 평가에서도 한국어 1만5909문항으로 구성된 자체 기준과 공개 평가셋에서 우수한 결과를 거두었습니다. 이 모델은 함께 비교된 국내외 주요 인공지능 기업들의 의사결정 모델보다 더 높은 점수를 기록했습니다.
오픈소스 공개와 상용 서비스 적용 계획
•
카카오는 연구 목적뿐만 아니라 상업적 활용까지 폭넓게 허용하는 카나나 오픈 라이선스를 적용했습니다. 외부 개발자와 기업이 별도의 제약 없이 상용 서비스 개발에 도입할 수 있어 생태계 확장이 한층 빨라질 전망입니다.
•
회사는 시각 인식 인코더와 검색용 모델에 이어 의사결정 모델까지 순차적으로 개방하며 핵심 기술을 꾸준히 선보이고 있습니다. 이러한 핵심 부품들을 단계적으로 제공해 국내 인공지능 에이전트 생태계의 주도권을 다진다는 구상입니다.
•
카카오는 이번 모델을 웹 검색과 상품 카테고리 자동 분류 같은 사내 프로젝트에 우선 적용할 계획입니다. 장기적으로는 검색 기능과 판단 기능을 하나의 모델로 통합해 서비스 완성도를 끌어올릴 방침입니다.
대화형 모델과 판단 특화 모델은 무엇이 다를까
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대화형 인공지능과 달리 의사결정 특화 모델은 정형화된 결론을 곧바로 출력해 후속 프로그램 연동 지연을 크게 줄여줍니다. 일반적인 거대언어모델은 긴 자연어 문장으로 답변하기 때문에 시스템 연동 과정에서 별도의 문장 분석 작업을 거쳐야 합니다.
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이러한 추가 변환 과정은 연동 지연시간을 늘리고 원하지 않는 잘못된 정보를 만들어낼 위험을 키웁니다. 반면 의사결정 모델은 확률과 선택지, 점수 등 정형화된 수치로 결과를 도출해 시스템의 해석 부담을 덜어줍니다.
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이 모델은 인공지능 작업 흐름에서 빈번하게 일어나는 도구 선택과 경로 안내 단계에 집중적으로 배치됩니다. 자주 반복되는 판단 업무를 가볍게 처리하면서 전체 연산 비용과 응답 시간을 아낄 수 있습니다.
초저지연 응답을 구현한 임베딩 구조와 성능
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카카오가 공개한 모델은 질문과 선택지를 숫자의 묶음인 벡터로 변환해 유사도를 비교하는 구조를 채택했습니다. 이미 연산한 선택지 벡터를 저장해 두고 다시 활용함으로써 동일한 요청이 들어올 때의 연산 부담을 줄였습니다.
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그 결과 엔비디아 고성능 그래픽장치 한 대 기준으로 평균 0.04초 이내의 빠른 응답 속도를 기록했습니다. 카카오 자체 측정 기준으로 최신 범용 언어모델인 GPT 6 루나보다 약 43배 빠른 처리 성능을 나타냈습니다.
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판단 정확도 평가에서도 한국어 1만5909문항으로 구성된 자체 기준과 공개 평가셋에서 우수한 결과를 거두었습니다. 이 모델은 함께 비교된 국내외 주요 인공지능 기업들의 의사결정 모델보다 더 높은 점수를 기록했습니다.
오픈소스 공개와 상용 서비스 적용 계획
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카카오는 연구 목적뿐만 아니라 상업적 활용까지 폭넓게 허용하는 카나나 오픈 라이선스를 적용했습니다. 외부 개발자와 기업이 별도의 제약 없이 상용 서비스 개발에 도입할 수 있어 생태계 확장이 한층 빨라질 전망입니다.
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회사는 시각 인식 인코더와 검색용 모델에 이어 의사결정 모델까지 순차적으로 개방하며 핵심 기술을 꾸준히 선보이고 있습니다. 이러한 핵심 부품들을 단계적으로 제공해 국내 인공지능 에이전트 생태계의 주도권을 다진다는 구상입니다.
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카카오는 이번 모델을 웹 검색과 상품 카테고리 자동 분류 같은 사내 프로젝트에 우선 적용할 계획입니다. 장기적으로는 검색 기능과 판단 기능을 하나의 모델로 통합해 서비스 완성도를 끌어올릴 방침입니다.
#카카오
#AI 에이전트
#허깅페이스
#GPT-6 루나
