카카오가 자체 개발한 차세대 언어모델 ‘카나나-2’를 오픈소스로 공개했습니다. 지난해 첫 선을 보인 ‘카나나’ 라인업의 후속 모델로, 사용자 명령을 맥락적으로 이해하고 능동적으로 동작하는 ‘동료 같은 AI’ 구현에 한층 가까워졌다는 평가입니다. 이번 공개에는 베이스, 인스트럭트, 추론 특화 모델 3종이 포함됐으며, 개발자들이 자유롭게 파인튜닝할 수 있도록 학습된 웨이트까지 모두 공개됐습니다.
동료 같은 AI를 향한 진화
'카나나-2'의 가장 큰 개선점은 에이전틱 AI 구현에 필수적인 도구 호출 능력과 사용자 지시 이행 능력이 크게 향상됐다는 점입니다. 특히 여러 차례의 대화를 거치며 필요한 도구를 연속적으로 호출하는 ‘다중 대화 도구 호출’ 성능이 이전 모델 대비 3배 이상 뛰어나졌습니다. 사용자가 “날씨를 확인하고 오늘 저녁 메뉴를 추천해줘”처럼 복합적인 요구를 해도, 단계를 나눠 정확히 수행할 수 있도록 설계됐죠.
지원 언어도 한국어, 영어에서 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어까지 6개로 확장됐습니다. 글로벌 서비스에 적용할 수 있는 범용성을 확보한 겁니다. 카카오는 이를 통해 다양한 언어권 사용자에게 자연스러운 AI 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
효율성 극대화한 기술 혁신
성능 향상만큼이나 주목받는 건 ‘카나나-2’의 기술적 효율성입니다. 최신 아키텍처인 MLA(Multi-head Latent Attention) 기법과 MoE(Mixture of Experts) 구조를 도입해 적은 메모리 자원으로도 긴 문맥을 효율적으로 처리할 수 있도록 했습니다. 특히 MoE 구조는 필요한 전문가 모듈만 활성화해 연산 비용을 줄이고 응답 속도를 높이는 데 기여했습니다. 이는 대규모 동시 접속이 발생하는 실제 서비스 환경에서 안정적인 성능을 보장하는 중요한 요소입니다.
성능 벤치마크에서도 ‘카나나-2’는 경쟁력을 입증했습니다. 인스트럭트 모델은 알리바바의 최신 모델 ‘Qwen3-30B-A3B’와 유사한 수준을 기록했고, 추론 특화 모델은 사고력이 요구되는 벤치마크에서도 비슷한 성능을 보였습니다. AI 에이전트 경진대회에서 실제 에이전트 개발 환경에서의 활용 능력도 검증받았습니다.
오픈소스로 열린 AI 생태계
카카오는 이번 공개를 통해 AI 연구 생태계 활성화에 적극적으로 기여하고 있습니다. 모델 학습 단계의 웨이트까지 모두 공개함으로써 개발자들은 자체 데이터를 활용해 자유롭게 파인튜닝할 수 있습니다. 특히 추론 특화 모델을 오픈소스로 공개한 것은 이번이 처음입니다. 이를 통해 국내외 연구자들이 보다 창의적인 AI 서비스를 개발하는 데 도움이 될 것으로 보입니다.
카카오는 향후 동일한 MoE 구조를 기반으로 모델 규모를 확장하고, 고차원적인 지시 이행 능력을 확보할 계획입니다. 또한 복잡한 AI 에이전트 시나리오에 특화된 모델 개발과 온 디바이스 경량화 모델 고도화를 지속적으로 추진할 예정입니다. 김병학 카나나 성과리더는 “언어모델의 실용성과 효율이 AI 혁신의 핵심 경쟁력”이라며 “모델 개방을 통해 국내외 연구 생태계 활성화에 기여할 것”이라고 강조했습니다.
‘카나나-2’ 공개는 카카오가 에이전트형 AI 경쟁에서 한발 앞서 나가기 위한 발판으로 평가됩니다. 오픈소스 생태계와 함께 성장하는 모델이 될지 주목됩니다.