카카오는 5일 일상 대화부터 고난도 추론까지 하나의 모델로 처리하는 하이브리드 멀티모달 언어모델 ‘Kanana-v-4b-hybrid’를 공개하고, 스스로 정보 종합과 자기 점검을 수행해 정확도를 높인 한국형 AI 기술 경쟁력을 제시했다.

카카오는 5일 일상 대화부터 고난도 추론까지 하나의 모델로 처리하는 하이브리드 멀티모달 언어모델 \'Kanana-v-4b-hybrid\'를 공개했다.

카카오는 이번에 공개한 ‘Kanana-v-4b-hybrid’가 지식 기반의 일반 대화와 논리적 추론 모드를 동시에 지원하는 것이 특징이라고 밝혔다. 이 모델은 단순히 이미지를 텍스트로 변환하는 수준을 넘어, 사람처럼 정보를 종합·계산하고 스스로 검산하는 자기 점검 과정을 거쳐 답변을 도출한다. 이를 통해 인공지능의 대표적 한계로 지적돼 온 환각 현상을 최소화하고, 표·영수증·수학 문제 등 복합적 조건이 포함된 문제에서 정확도를 크게 높였다.

해당 모델은 지난해 오픈소스로 공개된 ‘Kanana-1.5-v-3b’를 기반으로 개발됐으며, ▲기초 학습 ▲장문 사고 사슬(Long CoT) ▲오프라인 강화학습 ▲온라인 강화학습으로 이어지는 4단계 고도화 학습 절차를 거쳤다. 카카오는 이러한 학습 구조가 복잡한 문제 해결 과정에서 조건 누락이나 계산 오류를 줄이는 데 기여했다고 설명했다.

한국어 논리 전개 능력에서도 경쟁력을 입증했다. 글로벌 모델들이 한국어 질문을 영어로 변환해 사고한 뒤 다시 번역하는 과정에서 맥락 손실이 발생하는 한계를 보인 반면, ‘Kanana-v-4b-hybrid’는 한국어 질문을 그대로 이해하고 사고하도록 설계됐다. 이를 바탕으로 대학수학능력시험 사회탐구와 수학 문제 등에서 한국어 조건을 정확히 반영해 높은 정답률을 기록했다.

특히 한국 교육 체계를 기반으로 한 AI 학력 평가 벤치마크인 KoNET(Korea National Educational Test Benchmark)에서 92.8점을 획득하며 한국어 이해·추론 능력을 수치로 입증했다. 카카오는 과학·공학, 문서 이해, 일반 시각 질의응답 등 다양한 영역에서도 국내외 유사 규모 모델 대비 높은 성능을 기록했다고 밝혔다.

카카오는 향후 사용자가 직접 모델을 선택하지 않아도 AI가 질문의 복잡도를 판단해 일반 모드와 추론 모드를 스스로 전환하는 형태로 고도화할 계획이다. 이를 통해 하나의 대화 환경에서 단순 질문과 복잡한 분석 요청을 끊김 없이 처리하면서, 연산 자원을 효율적으로 활용하는 비용 효율적 AI를 구현한다는 구상이다.

김병학 카나나 성과리더는 “Kanana-v-4b-hybrid는 한국어 환경에서 가장 자연스럽고 정확하게 생각하고 답변할 수 있는 모델”이라며 “일상과 복잡한 작업을 모두 하나의 AI에 맡길 수 있는 혁신적 연구 성과”라고 밝혔다. 이어 “한국어에 특화된 자체 AI 모델 개발로 글로벌 경쟁력을 높이고 국내 AI 생태계 발전을 선도하겠다”고 말했다.

카카오는 앞서 멀티모달 언어모델 ‘Kanana-o’, ‘Kanana-v-embedding’을 공개한 데 이어, 에이전틱 AI 구현에 최적화된 ‘Kanana-2’를 오픈소스로 선보이는 등 AI 기술 고도화를 지속하며 국내 AI 연구 생태계 활성화에 힘쓰고 있다.