자기 점검으로 환각 현상 줄여
카카오가 5일 일상 대화부터 복잡한 문제 해결까지 가능한 자체 개발 AI 모델 **'카나나-v-4b-하이브리드'**의 성능을 공개했다. 이 모델은 지난해 7월 공개된 '카나나-1.5-v-3b'를 기반으로 개발됐다. 기존 모델이 이미지 정보를 텍스트로 변환하고 설명하는 수준에 머물렀다면, 새 모델은 정보를 종합하고 계산한 뒤 스스로 검산하는 '자기 점검' 과정을 거친다. 이로 인해 AI가 잘못된 정보를 생성하는 환각 현상을 최소화하고, 복잡한 표, 영수증, 수학 문제에서의 계산 실수나 조건 누락을 줄일 수 있게 됐다.
카카오는 성능 향상을 위해 4단계 학습 과정을 적용했다. 먼저 기초 학습으로 기본 지식을 습득하고, 장문 사고 사슬(Long CoT) 과정을 통해 복잡한 추론 능력을 키웠다. 이후 오프라인 강화학습과 온라인 강화학습을 거치며 실제 사용 환경에 최적화했다. 이를 통해 일반 대화와 복잡한 추론을 하나의 모델에서 처리하는 하이브리드 멀티모달 언어모델이 탄생했다.
한국어 특화, 논리력 인정받아
기존 글로벌 AI 모델들은 한국어 질문을 영어로 번역한 뒤 처리하는 경우가 많다. 이 과정에서 한국어의 미묘한 뉘앙스와 논리 구조가 손실되기 마련이다. 카나나-v-4b-하이브리드는 한국어 질문을 원어 그대로 이해하고 사고하도록 훈련됐다. 그 결과 대학수학능력시험 사회탐구와 수학 문제에서 높은 정답률을 기록했으며, 한국 교육 과정을 반영한 AI 학력 평가 벤치마크 'KoNET'에서 100점 만점에 92.8점을 획득했다.
카카오에 따르면 이 모델은 과학, 공학, 시각 질의응답, 문서 이해 등 다양한 영역에서 유사한 크기의 글로벌 모델들(Qwen3-VL-4B, InternVL3.5-4B, GPT-5-nano 등)과 비교해 우수한 성능을 보였다. 특히 수학·과학 등 복잡한 추론이 필요한 분야와 일반 시각 이해 능력에서는 글로벌 모델을 앞섰다.
앞으로의 계획: 스스로 모드 전환
카카오는 앞으로 사용자가 모드를 선택하지 않아도 AI가 질문의 복잡도를 스스로 판단해 일반 모드와 추론 모드를 자동으로 전환하는 기능을 추가할 예정이다. 이를 통해 하나의 대화창에서 가벼운 채팅부터 전문적인 문제 해결까지 자연스럽게 이어질 수 있다. 또한 적절한 리소스 할당으로 비용 효율성도 높일 수 있다.
이 모델을 활용한 첫 서비스로 카카오톡 내에서 사용자의 맥락을 파악해 필요한 액션을 제안하는 **'카나나 인 카카오톡'**이 올해 1분기 중 출시될 예정이다. 카카오는 이를 통해 AI 에이전트 서비스 본격화에 박차를 가할 방침이다.
김병학 카카오 카나나 성과리더는 "카나나-v-4b-하이브리드는 한국어 환경에서 가장 자연스럽고 정확하게 답변할 수 있는 모델"이라며 "한국어 특화 AI 모델 개발을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하고 국내 AI 생태계 발전에 기여하겠다"고 말했다.