카카오 카나나

카나나(Kanana)는 카카오가 자체 개발하는 인공지능(AI) 모델 및 AI 서비스 브랜드로, 언어 모델(LLM)·멀티모달 언어 모델(LMM)·경량 언어 모델(SLM)과 이를 기반으로 한 AI 에이전트 및 안전성 모델 등을 포괄한다.

개요

카나나는 카카오가 자체 AI 기술을 기반으로 개발한 모델 패밀리이다. 2024년 열린 if(kakaoAI) 2024에서 독자적인 Kanana Model Family가 본격적으로 소개되었다.

초기의 카나나 언어 모델은 한국어와 영어를 중심으로 개발되었으며, 대형 모델의 지식을 작은 모델로 전달하는 지식 증류와 모델 크기를 줄이는 프루닝(pruning) 등을 이용해 성능과 연산 효율을 함께 확보하는 것을 주요 개발 방향으로 삼았다. 카카오는 사전학습 과정에서 데이터 필터링, 단계적 사전학습(staged pre-training), depth up-scaling 등의 기법을 적용했다고 설명한다.

이후 카카오는 Kanana Nano, Kanana 1.5, Kanana-2 등으로 모델을 발전시켰으며, 유해 콘텐츠와 프롬프트 공격 등을 탐지하는 카나나 세이프가드(Kanana Safeguard)도 별도로 개발했다. 2026년 기준 카카오는 카나나를 단순한 언어 모델을 넘어 사용자의 상황을 이해하고 판단·행동하는 Agentic AI를 구현하기 위한 기술 기반으로 제시하고 있다.

모델 계보

계열	주요 규모	특징
Kanana	2.1B ~ 32.5B	초기 카나나 언어 모델 패밀리
Kanana Nano	2.1B	경량화된 소형 언어 모델(SLM)
Kanana 1.5	2.1B, 8B, 15.7B 등	코딩·수학·함수 호출 및 장문 처리 성능 개선
Kanana Safeguard	2.1B, 8B	유해 콘텐츠·정책 위험·프롬프트 공격 탐지
Kanana-2	30B-A3B 등	전문가 혼합(MoE) 기반 Agentic AI 특화 모델
Kanana-2 SLM	1.3B, 3B	2026년 공개된 경량 모델 계열

초기 Kanana 모델

초기 Kanana 언어 모델 시리즈는 약 2.1B에서 32.5B 파라미터 규모로 개발되었다. 카카오는 한국어에서 높은 성능을 내면서 영어에서도 경쟁력 있는 성능을 갖춘 이중언어 모델을 목표로 했다.

카카오는 대형 모델을 먼저 학습하고 여기에서 더 작은 모델을 효율적으로 만드는 접근법을 적극적으로 사용했다. 대표적으로 프루닝을 이용해 큰 모델의 일부 구조를 제거하고, 지식 증류를 이용해 대형 모델의 지식을 작은 모델에 전달했다.

또한 모델을 범용 대화뿐 아니라 다음과 같은 용도로 확장하는 방법을 연구했다.

• 임베딩(Embedding)
• 함수 호출(Function Calling)
• 검색 증강 생성(RAG)
• 지시 수행(Instruct)
• 대화형 AI

카카오는 공개한 모델의 사전학습 및 사후학습 데이터에 카카오 이용자 데이터를 사용하지 않았다고 명시하고 있다.

Kanana Nano

Kanana Nano는 카나나 모델 패밀리의 경량 언어 모델이다. 대표적으로 2.1B 파라미터 모델이 개발되었으며, Base·Instruct뿐 아니라 임베딩, 함수 호출, RAG 등 특정 작업에 맞춘 형태가 마련되었다.

카카오는 2025년 2월 27일 Kanana Nano 2.1B의 모델 가중치와 기술 보고서를 공개했다.

경량 모델은 대규모 모델에 비해 필요한 연산 자원과 메모리가 적어 실제 서비스 적용이나 특정 작업에 특화된 모델을 구성하는 데 유리하다.

Kanana 1.5

Kanana 1.5는 기존 카나나 모델을 개선한 세대이다. 코딩, 수학, 함수 호출(Function Calling) 능력을 강화하고 긴 문맥을 처리할 수 있도록 설계되었다.

Kanana 1.5는 기본적으로 최대 32K 토큰의 문맥 길이를 지원하고, YaRN을 이용할 경우 최대 128K 토큰까지 확장할 수 있도록 개발되었다. 카카오는 사후학습 과정도 개선하여 대화의 자연스러움과 정확성을 높였다고 설명한다.

공개된 Kanana 1.5 계열에는 2.1B, 8B 모델 외에도 MoE 구조를 사용한 15.7B-A3B 계열과 이미지·텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 모델 등이 포함된다.

Kanana-2

Kanana-2는 Agentic AI 구현을 주요 목표로 개발된 차세대 카나나 언어 모델이다. 2025년 12월 처음 오픈소스로 공개되었으며, 도구 호출(Tool Calling), 복잡한 지시 이행, 논리적 추론 능력을 강화했다.

구조

대표적인 Kanana-2-30B-A3B 계열은 전체 약 30B 파라미터 가운데 추론 시 약 3B 파라미터를 활성화하는 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 구조를 사용한다.

항목	Kanana-2-30B-A3B
전체 파라미터	30B
활성 파라미터	3B
레이어	48
전문가(Expert)	128
선택 전문가	6
공유 전문가	2
어텐션	MLA(Multi-head Latent Attention)
어휘 크기	128,256
기본 문맥 길이	32,768 토큰

MoE와 함께 MLA(Multi-head Latent Attention)를 적용하여 연산량과 메모리 사용량을 줄이면서 처리량을 높이는 방향으로 설계되었다. 이전 32.5B급 모델보다 실제 활성 파라미터 수를 크게 줄이는 것이 특징이다.

다국어 지원

Kanana-2는 초기 카나나의 한국어·영어 중심 구조에서 확장되어 다음 6개 언어를 지원하도록 개발되었다.

• 한국어
• 영어
• 일본어
• 중국어
• 태국어
• 베트남어

이를 위해 새로운 토크나이저를 학습했으며, 카카오는 기존 대비 한국어 토큰화 효율이 30% 이상 개선됐다고 설명한다.

Instruct와 Thinking 모델

Kanana-2에는 일반적인 지시 수행에 최적화된 Instruct 모델과 복잡한 문제를 단계적으로 추론하는 Thinking 모델이 존재한다.

Thinking 계열은 수학, 코드 생성, 지식 추론, 복잡한 지시 수행과 같은 작업을 대상으로 추론 능력을 강화한 모델이다. 30B-A3B 계열의 공개 모델에는 Base, Mid, Instruct, Thinking 체크포인트 등이 존재한다.

Kanana-2 업데이트

카카오는 2026년 1월 Kanana-2의 성능을 개선한 모델 4종을 추가로 오픈소스 공개했다. MoE 구조를 기반으로 학습 단계를 세분화하고 Agentic AI에 필요한 성능을 개선했으며, 범용 GPU인 엔비디아 A100급 환경에서도 구동할 수 있도록 실용성을 고려했다고 밝혔다.

당시 카카오는 더 큰 규모의 Kanana-2-155B-A17B 모델도 학습 중이라고 공개했다. 이 모델은 전체 약 155B 규모 가운데 추론 시 약 17B 파라미터가 활성화되는 MoE 구조이다.

Kanana-2 SLM

카카오는 2026년 7월 Kanana-2 SLM 계열을 추가 공개했다. 이 계열은 실제 배포 환경에서 적은 자원으로 높은 언어 처리 성능을 제공하는 것을 목표로 하는 소형 언어 모델이다.

공개 모델은 다음과 같다.

• Kanana-2-3B-Base — 3B 규모 사전학습 모델
• Kanana-2-3B-Instruct — 지시 수행형 3B 모델
• Kanana-2-1.3B-Base — 3B 모델을 압축한 1.3B 모델
• Kanana-2-1.3B-Instruct — 온디바이스 배포를 고려한 1.3B 지시 수행 모델

Kanana-2-3B는 TPU 클러스터에서 처음부터 사전학습한 뒤 지도 미세조정(Supervised Fine-Tuning)과 강화학습을 포함한 사후학습을 거쳤다. 1.3B 모델은 3B 모델을 대상으로 연속적인 프루닝과 지식 증류를 적용해 제작했다.

1.3B 모델에는 슬라이딩 윈도 어텐션(Sliding Window Attention, SWA)을 적용해 KV 캐시 메모리 사용량을 줄이면서 최대 32K 토큰의 문맥을 지원하도록 했다.

카나나 세이프가드

카나나 세이프가드(Kanana Safeguard)는 카나나 언어 모델을 기반으로 개발한 AI 안전성 모델 시리즈이다. 생성형 AI에서 발생할 수 있는 유해 콘텐츠, 법적·정책적 위험 및 프롬프트 공격 등을 탐지한다.

모델	규모	용도
Kanana Safeguard	8B	사용자 입력 및 AI 응답의 유해 콘텐츠 탐지
Kanana Safeguard-Siren	8B	법적·정책적 위험 탐지
Kanana Safeguard-Prompt	2.1B	프롬프트 인젝션·프롬프트 유출 공격 탐지

이들 모델은 생성형 AI의 본체 역할을 하는 일반 카나나 모델과 달리, AI 시스템의 입력과 출력을 검사하는 AI 가드레일로 활용된다.

AI 서비스로서의 카나나

카카오는 카나나라는 명칭을 AI 모델뿐 아니라 사용자용 AI 서비스에도 사용한다. 카카오는 카나나 서비스를 사용자의 상황을 이해하고 판단하며 필요한 행동을 수행하는 개인화된 Agentic AI로 정의하고 있다.

이에 따라 카나나는 기술적으로는 카카오가 개발한 AI 모델 패밀리를 의미하는 동시에, 해당 모델 및 카카오의 AI 기술을 기반으로 제공되는 AI 서비스 브랜드라는 의미도 갖는다. 카카오는 독립형 Kanana 앱과 PC 버전을 제공하고 있으며, AI Agent Builder, PlayMCP 등의 플랫폼 기술과 함께 Agentic AI 생태계를 구축하고 있다.

공개 모델

카카오는 카나나 모델 가운데 다수를 허깅 페이스를 통해 공개하고 있다. 2026년 8월 기준 카카오 공식 Hugging Face 조직에는 Kanana-1.5, Kanana-2, Kanana-2 SLM, Kanana Safeguard 및 임베딩 모델 등이 공개되어 있다.

모델별 라이선스는 공개 시점과 계열에 따라 다를 수 있다. 특히 최신 Kanana-2 모델 가중치에는 카카오가 제시한 Kanana License가 적용되므로 실제 사용·재배포 시에는 각 모델 저장소의 라이선스 조건을 확인해야 한다.

같이 보기

• 카나나 세이프가드
• AI 가드레일
• RAG (인공지능)
• 간접 프롬프트 인젝션