카카오, 에이전트 AI 최적화 'Kanana-2' 오픈소스 공개

카카오가 Agentic AI 구현에 최적화된 차세대 언어모델 Kanana-2를 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 Qwen3-30B-A3B 수준의 성능을 입증했으며, 특히 도구 호출과 지시 이행 능력을 대폭 강화해 복잡한 에이전트 시나리오 처리에 강점을 보인다.

주요 특징 및 성능

• 다양한 버전 제공: 연구 생태계 활성화를 위해 사전 학습된 Base, 지시 이행 특화 Instruct, 그리고 카카오 최초의 추론 특화 Thinking 모델을 모두 공개한다.
• 에이전트 기능 강화: Multi-turn Tool Calling 성능이 이전 최고 성능 모델(kanana-1.5-32.5b) 대비 3배 이상 개선되어 MCP(Model Context Protocol) 도구 활용성이 극대화되었다.
• 추론 능력 입증: Thinking 모델은 수학 및 코딩 벤치마크에서 Qwen3-30B-A3B(Thinking Mode)와 대등하거나 더 뛰어난 성능을 기록했으며, 추론 중에도 도구 호출 기능을 원활하게 수행한다.
• 언어 지원 확대: 기존 한국어, 영어에서 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어를 포함한 6개 국어로 지원 언어를 확대했다.

아키텍처 및 효율성

• 고효율 아키텍처: 대규모 트래픽 환경에서의 즉각적인 응답을 위해 **MLA(Multi-head Latent Attention)**와 MoE(Mixture of Experts) 구조를 도입했다.
• 토큰 효율 개선: 새로운 토크나이저 학습을 통해 기존 모델 대비 한국어 토큰 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 이를 통해 적은 메모리로 긴 문맥(Long Context)과 대규모 동시 접속(High Throughput)을 빠르게 처리할 수 있다.