크래프톤, 자체 LLM '라온-1 미니' 공개…성능·추론 비용 함께 잡는다

음성·시각 모델 잇는 라온 브랜드의 기반 언어모델

300억 파라미터 중 40억 활성화…상업적 활용도 허용

라온-1 미니.ⓒ크래프톤

크래프톤이 한국어 대화와 AI 에이전트 활용에 초점을 맞춘 자체 거대언어모델(LLM) '라온-1 미니' 프리뷰를 공개했다. 모델 설계부터 사전학습까지 직접 수행했으며, 응답 속도를 높이고 추론 비용을 낮춰 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 모델을 지향한다.

크래프톤은 라온-1 미니 프리뷰를 허깅페이스에 아파치 2.0 라이선스로 공개했다고 21일 밝혔다. 누구나 무료로 내려받아 연구와 상업적 서비스·제품 개발에 활용할 수 있다.

'라온'은 크래프톤이 지난 4월 출범한 AI 모델 브랜드다. 당시 음성 언어모델 라온-스피치, 실시간 음성 대화 모델 라온-스피치챗, 텍스트를 음성으로 바꾸는 라온-오픈TTS, 이미지의 시각 정보를 추출하는 라온-비전인코더 등 4종을 오픈소스로 선보였다.

이번 라온-1 미니는 텍스트를 이해하고 답변을 생성하는 언어모델이다. 앞서 공개한 음성·시각 모델과 함께 라온 브랜드를 구성하며, 향후 크래프톤이 개발할 AI 모델의 기반으로 활용될 예정이다.

영어와 한국어를 지원하는 라온-1 미니는 기존 모델을 가져와 추가 학습하는 대신 처음부터 학습하는 '프롬 스크래치' 방식으로 개발했다.

전체 파라미터 300억개 가운데 작업에 필요한 40억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조에 자체 선형 어텐션 기술을 결합했다. 모델의 전체 규모를 유지하면서도 실제 연산 부담을 줄여 빠른 응답과 낮은 추론 비용을 구현했다는 설명이다.

크래프톤에 따르면 프리뷰 모델은 해외 동급 규모 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 일부 지표에서는 국내 대형 모델에 근접했다. 특히 자연스러운 한국어 대화와 빠른 응답, 지시 이행 능력을 강점으로 제시했다.

지시 이행은 이용자가 정한 답변 형식이나 페르소나 설정 등을 따르는 능력이다. 여러 단계의 작업을 처리하는 AI 에이전트가 의도에 맞게 작동하는 데 필요한 역량으로, 이번 모델의 주요 개발 목표에 포함됐다.

크래프톤은 벤치마크 점수와 함께 실제 사용 환경의 비용 대비 성능을 고려했다고 밝혔다. AI 활용이 확산될수록 운영 비용이 중요해지는 만큼, 성능과 추론 효율을 함께 높이겠다는 구상이다.

이번 공개는 정식 출시에 앞선 프리뷰 단계다. 크래프톤은 업데이트로 성능을 개선한 뒤 정식 버전을 선보이고, 학습 과정과 최종 성능을 담은 기술 보고서도 함께 공개할 계획이다.

이강욱 크래프톤 CAIO는 "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.

크래프톤 AI 연구 조직은 NeurIPS와 ICML, ICLR 등 주요 국제학회에서 현재까지 논문 54편을 발표했다. 올해 NeurIPS 2026에서는 메인 트랙 논문 9편이 채택됐다.