AI2026. 11. 6. 오후 1:19 UTC·2 분 소요

카카오, 에이전트용 판단 모델 Kanana-2-v-decide 오픈소스 공개

카카오가 문장 대신 확률·선택·점수로 답하는 멀티모달 판단 모델 Kanana-2-v-decide를 허깅페이스에 공개했다. 상업적 이용도 가능하다.

Illustration of an AI agent receiving probability and score outputs from Kakao's Kanana-2-v-decide model. — 이미지: 스타트업 생태계의 모든 것 \'플래텀(Platum)\'

카카오는 6일 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 의사결정 모델 ‘Kanana-2-v-decide’를 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 연구뿐 아니라 상업적 이용도 가능한 ‘카나나 오픈 라이선스’가 적용됐다.

문장 대신 숫자로 답한다

의사결정 모델은 질문을 받으면 긴 답변 대신 확률, 선택, 점수처럼 정해진 형식으로 결과를 내놓는다. 일반 대형언어모델(LLM)은 결과를 문장으로 쓰기 때문에 서비스가 필요한 결론을 다시 추출해야 하지만, 의사결정 모델은 이 과정을 건너뛰고 결과를 다음 동작으로 바로 넘길 수 있다. 지난 9월 미국 스타트업 타입세이프 AI가 ‘제브’를 내놓는 등 판단 특화 모델 개발은 이어지고 있다.

주요 활용처는 AI 에이전트다. 에이전트는 여러 단계의 작업을 처리하면서 어떤 도구를 쓸지, 어떤 정보를 참고할지 계속 판단해야 한다.

이 모델은 카카오의 멀티모달 언어모델 ‘Kanana-2-v-3b’를 바탕으로 만들었다. 결과는 확률, 선택, 점수 세 가지 형식으로 나온다. 예를 들어 고객이 깨진 상품 사진과 함께 교환을 요청하면 파손 여부, 문의 유형, 고객 불만 정도를 판단하고, 서비스는 이를 처리 기준과 맞춰 상담원 연결이나 교환 안내로 이어 간다. 구조는 임베딩 방식으로, 질문과 선택지를 벡터로 바꿔 유사도를 비교한다. 자주 쓰는 선택지는 벡터로 저장해 재사용하므로 계산량과 응답 시간이 줄어든다.

속도와 평가

카카오에 따르면 H200 GPU 한 장에서 평균 0.04초 안에 응답해 오픈AI의 GPT-6 Luna보다 약 43배 빨랐다. 한국어 1만5,909문항의 ‘Kanana Decision Bench’와 공개 평가셋 ‘Decision Index’에서는 마이크로소프트 ‘Decision-1’, 타입세이프 AI ‘제브’, 퍼플렉시티 ‘pplx-decider-v1.1-27B’, 업스테이지 ‘Solar Decide’보다 높은 점수를 받았다고 회사는 밝혔다.

카카오는 웹 검색과 상품 카테고리 자동 분류 등 내부 프로젝트에 먼저 적용해 성능을 다듬고, 장기적으로 검색과 판단을 하나의 모델로 합칠 계획이다.