크래프톤이 이달 21일 글로벌 인공지능(AI) 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개한 라온-1 미니의 프리뷰 버전은 기존 모델을 수정하거나 추가 학습하는 방식이 아니라 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 자체 수행한 것이 특징이다.
300억개 중 43억개만 활성화…성능·효율 동시 확보
라온-1 미니는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts·MoE) 구조를 기반으로 개발됐다. 모든 매개변수를 동시에 사용하는 대신 작업에 필요한 일부만 활성화해 연산 부담을 줄이는 방식이다. 허깅페이스에 공개된 기술 명세에 따르면 전체 매개변수는 288억개다. 입력된 토큰을 처리할 때 약 43억개가 활성화된다.크래프톤은 자체 개발한 선형 어텐션(Linear Attention) 기술인 '라온 델타 어텐션(Raon Delta Attention·RDA)'도 적용했다. 전체 25개 레이어 가운데 18개에 RDA를, 나머지 7개에 기존 어텐션 계열 기술을 배치해 긴 문맥을 처리할 때 필요한 연산 자원을 줄였다. 최대 26만2144토큰의 문맥을 처리할 수 있다.
성능 평가에서도 일부 해외 모델을 앞섰다. 크래프톤이 공개한 자료에 따르면 수학 추론 능력을 측정하는 'AIME 2026'에서 라온-1 미니는 93.3점을 기록했다. 알리바바의 '큐원(Qwen)3.6-35B-A3B'(92.9점)와 구글의 '젬마(Gemma) 4 26B-A4B'(87.1점)보다 높았다.
소프트웨어 개발 문제 해결 능력을 평가하는 'SWE-Verified'에서는 70.8점으로 두 비교 모델의 63.2점과 61.6점을 웃돌았다. 복잡한 지시 이행 능력을 평가하는 'IFBench'에서도 84.2점을 기록했다. 반면 일반 지식 평가인 'MMLU Pro'에서는 76.5점으로 비교 모델보다 낮았다.
한국어 대화 능력도 강점으로 제시됐다. 크래프톤 자체 평가인 '챗봇 코리안(Chatbot Korean)'에서 라온-1 미니는 92.9점을 기록해 두 비교 모델을 앞섰다. 다만 해당 지표는 내부 벤치마크를 활용했으며, 전체 성능 수치 역시 크래프톤이 공개한 평가 결과다.
라온-1 미니는 한국어·영어·일본어·중국어 등 7개 언어로 학습됐다. 외부 도구를 호출해 여러 단계의 작업을 수행하는 AI 에이전트 기능도 지원한다.
오픈소스로 상업적 활용 허용…AI 개발 영역 확대
크래프톤은 라온-1 미니를 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스로 공개했다. 이용자는 허깅페이스에서 모델을 내려받아 수정하거나 상업용 서비스 개발에 활용할 수 있다. 최초 다운로드에는 로그인과 접근 조건 동의가 필요하며, 접근 승인은 자동으로 이뤄진다. 별도의 개발 환경 없이 모델을 시험할 수 있는 온라인 플레이그라운드도 한시적으로 무료 제공한다.이번 공개로 크래프톤의 독자 AI 모델 개발 영역은 음성과 시각 분야에서 언어 분야까지 확대됐다. 크래프톤은 4월 AI 모델 브랜드 '라온(Raon)'을 출범시키고 음성 언어 모델 '라온 스피치(Raon-Speech)', 실시간 음성 대화 모델 '라온 스피치챗(Raon-SpeechChat)', 텍스트·음성 변환 모델 '라온 오픈TTS(Raon-OpenTTS)', 비전 인코더 '라온 비전인코더(Raon-VisionEncoder)' 등 4종을 공개했다.
라온-1 미니는 향후 개발할 AI 모델의 기반이 되는 언어모델이다. 크래프톤은 프리뷰 버전의 성능을 개선해 정식 모델을 출시하고, 학습 과정과 최종 성능을 담은 기술 보고서도 공개할 예정이다.
AI 원천기술 연구도 이어가고 있다. 크래프톤에 따르면 AI 연구 조직은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML), 국제표현학습학회(ICLR) 등 주요 국제 AI 학회에 현재까지 54편의 논문을 발표했다. 올해 NeurIPS 2026에서는 메인 트랙 논문 9편이 채택됐다.
이강욱 크래프톤 최고인공지능책임자(CAIO)는 "라온-1 미니 공개는 크래프톤이 5년 넘게 축적해 온 AI 연구개발 역량을 통해 경쟁력 있는 언어 모델을 독립적으로 개발한 성과"라며 "성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 산업 현장에서 AI 활용의 폭을 넓혀 나가겠다"고 말했다.
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