Kakao는 이 모델을 2026년 1월 15일에 공개했고, 기본 컨텍스트는 32,768 토큰이며 YaRN 설정으로 128K까지 늘릴 수 있습니다. 도구 호출이 되는 한국어·영어 자체 호스팅 어시스턴트가 필요한 팀에 맞고, 접근권을 되팔 계획이라면 별도 라이선스를 받아야 하므로 맞지 않습니다.
Kanana-2 30B-A3B Instruct는 Kakao가 2026년 1월에 공개한 오픈 웨이트 전문가 혼합(MoE) 챗 모델입니다. Kakao의 자체 표에서 IFBench 48.30으로, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 모델의 30.27을 앞섭니다. 토큰마다 30B 중 3B만 활성화하고 한국어를 포함해 여섯 개 언어를 지원합니다.
현재 위치
- 52.5%% 정답GPQA Diamond높을수록 좋음#51 / 52동급 중앙값 87.6%출처별 수치는 벤치마크 점수 참고
HokAI에 등록된 정식 출시(GA) 모델 가운데 같은 수치를 공개한 모델과 비교한 순위입니다. 동점은 같은 순위를 공유합니다.
제공사: Kakao · 계열: Kanana
컨텍스트 윈도우: 32,768 토큰
입력 모달리티: 텍스트, 도구 호출 · 출력: 텍스트, 도구 호출
Kanana-2 30B-A3B Instruct 소개
Kanana-2 30B-A3B Instruct(카나나)는 Kakao가 낸 Kanana-2 계열의 지시 학습 챗 모델입니다. Hugging Face에는 kanana-2-30b-a3b-instruct-2601이라는 이름으로 올라와 있고, 가중치는 2026년 1월 15일에 공개됐습니다. 2025년 12월에 나온 첫 instruct 체크포인트의 후속입니다.
모델 카드는 도구 호출, 복잡한 지시 따르기, 논리적 추론을 겨냥한 에이전트용 모델이라고 소개합니다. 구조는 48개 층의 전문가 혼합(MoE) 트랜스포머입니다. 라우팅 전문가 128개 가운데 토큰마다 6개를 고르고, 공유 전문가 2개를 둡니다. 어텐션은 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)입니다. 전체 파라미터는 30B이고 활성 파라미터는 3B입니다.
Kakao가 직접 공개한 표는 이 모델을 이전 세대 Kanana 1.5 32.5B, 그리고 Qwen3-30B-A3B 변형 두 종과 견줍니다. 가장 강한 항목은 지시 따르기입니다. IFEval 87.25, IFBench 48.30으로, Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507의 82.62와 30.27보다 높습니다. BFCL-v3 라이브 도구 호출은 76.66으로 73.93을 앞섭니다.
반대로 MMLU(81.61 대 87.13), GPQA Diamond(52.53 대 54.55), MATH(88.56 대 90.96), MT-Bench(8.30 대 8.71)에서는 그 Qwen 모델에 뒤처집니다. 한국어 시험에서는 HAE-RAE Bench가 75.57 대 53.41로 크게 앞서고, KMMLU도 68.26 대 67.56으로 근소하게 앞섭니다. 모든 수치는 Kakao의 내부 평가 도구에서 나온 값이며, HokAI가 독립적으로 재현하지는 않았습니다.
기본 컨텍스트 길이는 32,768 토큰입니다. 모델 카드는 이를 128K까지 늘리는 YaRN 설정을 안내하면서, 정적 스케일링이 짧은 텍스트의 품질을 떨어뜨릴 수 있다고 경고합니다. 필요할 때만 켜십시오.
지원 언어는 한국어, 영어, 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어입니다. 새 토크나이저는 한국어 토큰화 효율을 30% 넘게 개선했다고 Kakao는 밝힙니다. 입력과 출력은 텍스트와 도구 호출뿐이고, 이미지나 오디오 입력은 없습니다.
호스팅형 API 요금은 없습니다. 웨이트는 Hugging Face에서 무료로 내려받을 수 있어서 비용은 곧 하드웨어입니다. BF16 기준 30.67B 파라미터는 KV 캐시를 빼고도 대략 61 GB로, 단순 계산한 값입니다.
모델 카드는 vLLM과 SGLang 실행 명령을 도구 호출 파서 옵션까지 안내하고, 이 사이트는 자체 호스팅 전용 모델로 분류합니다. Kanana License는 자기 서비스를 운영하는 데는 무료입니다. 다만 API로 접근권을 되팔거나, 온프레미스·시스템 통합 패키지에 넣거나, 기기에 탑재하려면 별도의 상용 라이선스를 받아야 합니다. 월간 활성 사용자가 1,000만 명을 넘는 회사도 마찬가지입니다.
가까운 비교 대상은 한국 연구소의 다른 오픈 웨이트 모델과 비슷한 크기의 전문가 혼합 모델입니다. LG AI Research의 K-EXAONE 2.0, Naver의 HyperCLOVA X, Upstage의 Solar Pro 4가 있습니다. 크기가 비슷한 모델로는 Nemotron 3 Nano 30B-A3B와 Gemma 4 31B가 있습니다. Kakao 모델 목록이나 오픈 웨이트 모델, 전체 모델 디렉터리에서 견줘 보십시오. 모델 카드에 따르면 사전학습과 사후 학습 모두에 Kakao 이용자 데이터는 쓰지 않았습니다.
가격
Kakao는 확인한 페이지 어디에도 이 모델의 토큰당 API 요금을 공개하지 않았습니다. 비용은 체크포인트를 돌릴 GPU 시간이며, 웨이트 크기는 첫 번째 FAQ에 있습니다. 제3자 호스팅 서비스는 검토하지 않았습니다.
주요 기능
- 전문가 혼합 구조: 희소 층마다 라우팅 전문가 128개와 공유 전문가 2개를 두고, 48개 층에서 토큰마다 라우팅 전문가 6개를 고릅니다.
- 에이전트용 도구 호출: BFCL-v3 라이브 76.66을 기록했고, 자동 도구 선택을 위한 vLLM·SGLang 파서 옵션이 함께 제공됩니다.
- 여섯 개 언어 지원: 한국어, 영어, 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어를 다룹니다. Kakao는 새 토크나이저가 한국어에서 30% 넘게 효율적이라고 밝힙니다.
- 확장 가능한 컨텍스트: 기본 32,768 토큰이며, 모델 카드의 YaRN 설정을 적용하면 128K까지 늘릴 수 있습니다.
장점
- 웨이트가 공개되어 있고, 월간 활성 사용자 1,000만 명 이하라면 자기 서비스 안에서 무료로 쓸 수 있습니다.
- Kakao의 자체 표에서 IFEval, IFBench, BFCL-v3 라이브 모두 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507보다 높습니다.
- 토큰마다 활성 파라미터가 3B뿐이라서, 30B급 모델치고 요청당 연산 부담이 낮습니다.
단점
- 벤더 표에서 MMLU, GPQA Diamond, MATH, MT-Bench 점수는 낮은 편이며, 비교 대상은 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507.
- 기본 컨텍스트가 32K이고, 128K는 설정을 바꿔야만 쓸 수 있습니다.
- Kanana License는 OSI 라이선스가 아닙니다. API 재판매, 시스템 통합 패키징, 기기 탑재는 Kakao의 허락을 받아야 합니다.
벤치마크
- MATH: 88.6% 공급사 발표 · 2026년 10월 13일 — 대회 수준 수학 문제, % 해결.
- MMLU: 81.6% 공급사 발표 · 2026년 10월 13일 — 57개 과목에 걸친 일반 상식 시험, % 정답.
- IFBench: 48.3% 공급사 발표 · 2026년 10월 13일 — 모델이 상세한 지시를 얼마나 정확히 따르는지, % 통과.
- GPQA Diamond: 52.5% 공급사 발표 · 2026년 10월 13일 — 검색으로 찾기 어려운 박사 수준의 과학 문제, % 정답.
벤치마크는 시험이지 실제 업무가 아닙니다. 점수는 작업마다 다르게 반영되니 업무와 가장 가까운 항목을 보고, 모든 수치를 출처와 함께 읽으십시오.
자주 묻는 질문
Kanana-2 30B-A3B Instruct를 돌리는 데 비용이 얼마나 드나요?
Kakao는 토큰당 API 요금을 공개하지 않아서, 비용은 직접 마련하는 하드웨어입니다. 체크포인트는 BF16 기준 30.67B 파라미터이고, KV 캐시를 빼도 웨이트가 대략 61 GB입니다. 웨이트 자체는 Hugging Face에서 무료로 내려받을 수 있습니다.
Kanana-2는 벤치마크에서 Qwen3-30B-A3B를 이기나요?
Kakao의 자체 표에서는 항목에 따라 갈립니다. 도구 호출(BFCL-v3 라이브)과 한국어 지식(HAE-RAE Bench)은 Kanana-2가 앞서고, MMLU, GPQA Diamond, MATH, MT-Bench는 Qwen 모델이 앞섭니다. 한국어 에이전트 작업에는 Kanana-2를, 폭넓은 영어 지식에는 Qwen을 고르십시오.
Kanana-2는 오픈소스인가요?
오픈 웨이트이지만 OSI 기준의 오픈소스는 아닙니다. Kanana License는 자기 서비스에서 웨이트를 무료로 쓰도록 허용합니다. 하지만 API로 접근권을 파는 일, 패키지된 온프레미스 배포에 넣는 일, 기기에 싣는 일은 Kakao의 서면 허락을 받아야 합니다. 월간 활성 사용자가 1,000만 명을 넘는 회사도 같은 허락을 받아야 합니다.
Kanana-2를 쓰면 Kakao가 내 데이터를 학습에 쓰나요?
직접 호스팅하면 프롬프트가 Kakao에 전달되지 않습니다. 이와 별개로 모델 카드는 Kakao가 자사 이용자 데이터를 학습에서 뺐다고 밝힙니다. Kakao가 운영하는 호스팅 엔드포인트는 HokAI가 검토할 수 없어서, 보고할 보관 정책이 없습니다.
큰 모델 대신 Kanana-2를 고를 만한 팀은 누구인가요?
GPU 여유가 크지 않으면서 도구 호출을 쓰는 한국어·일본어·영어 챗이 필요한 팀이 써 볼 만합니다. 토큰마다 활성 파라미터가 3B뿐이기 때문입니다. 긴 문서, 이미지, 가장 높은 수학·지식 점수가 필요한 팀은 Qwen, Gemma, K-EXAONE을 보십시오.