크래프톤, 자체 LLM '라온-1 미니' 공개…추론·한국어 성능서 해외 동급 모델 앞서

크래프톤(195,100원 ▼1,600 -0.81%)이 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '라온-1 미니(Raon-1 mini)'를 공개했다. 전체 300억개 파라미터 가운데 필요한 40억개만 활성화하는 구조를 적용했다. 추론과 한국어 대화 등 주요 벤치마크에서는 해외 동급 모델을 웃도는 성능도 보였다.

크래프톤은 30B급 LLM '라온-1 미니' 프리뷰 버전을 21일 공개했다고 밝혔다. 모델은 허깅페이스에 아파치 2.0 라이선스로 공개돼 연구뿐 아니라 상업적 서비스와 제품 개발에도 무료로 활용할 수 있다.

크래프톤이 공개한 성능평가에 따르면 라온-1 미니는 추론 성능을 평가하는 'GPQA Diamond'에서 84.3점을 기록했다. 비슷한 규모의 해외 MoE 모델인 Qwen3.6-35B-A3B(83.2점), Gemma 4 26B-A4B(80.7점)를 앞섰다. 수학 추론 지표인 AIME 2026에서도 93.3점으로 두 모델의 92.9점, 87.1점을 웃돌았다.

사용자의 지시를 얼마나 정확하게 따르는지를 평가하는 IFBench에서는 84.2점을 기록했다. Qwen3.6-35B-A3B는 66.6점, Gemma 4 26B-A4B는 80.9점이었다. 에이전트의 웹 탐색 능력을 평가하는 BrowseComp Plus에서도 55.7점으로 각각 34.8점, 32.2점을 크게 웃돌았다.

한국어 대화 성능에서는 격차가 더 컸다. 크래프톤 내부 평가인 'Chatbot Korean'에서 라온-1 미니는 92.9점을 기록해 Qwen3.6-35B-A3B(74.5점), Gemma 4 26B-A4B(90.6점)를 앞섰다. 다만 MMLU Pro와 일부 코딩·장문 맥락 평가에서는 경쟁 모델보다 낮은 점수를 기록하는 등 지표별 차이는 있었다.

라온-1 미니는 모델 설계부터 학습까지 크래프톤이 직접 수행한 자체 LLM이다. 영어와 한국어를 지원한다.

핵심은 전문가 혼합(MoE) 구조와 크래프톤이 자체 개발한 선형 어텐션 기술이다. 전체 300억개 파라미터를 매번 사용하는 대신 작업에 필요한 40억개만 활성화한다. 이를 통해 응답 속도를 높이고 추론 비용을 낮췄다는 설명이다.

크래프톤은 단순한 벤치마크 점수보다 실제 서비스에서의 '비용 대비 성능'을 모델 경쟁력의 핵심으로 보고 개발에 나섰다. 특히 한국어 대화와 빠른 응답, 사용자의 지시를 따르는 능력에 중점을 뒀다.

지시 이행 능력은 여러 단계의 업무를 스스로 수행하는 AI 에이전트 구현에도 중요한 요소다. 크래프톤은 라온-1 미니를 향후 다양한 AI 모델과 에이전트 서비스 개발의 기반 모델로 활용할 계획이다.

향후 모델 성능을 추가 개선해 정식 버전을 내놓는다. 정식 출시 때는 학습 과정과 최종 성능을 담은 테크니컬 리포트도 공개할 예정이다.

이강욱 크래프톤 CAIO는 "5년 넘게 축적해온 AI 연구개발 역량을 통해 경쟁력 있는 언어모델을 독립적으로 개발한 성과"라며 "성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 산업에서 AI 활용의 폭을 넓히겠다"고 말했다.

크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 '라온'을 출범하고 음성·실시간 음성대화·텍스트 음성변환·비전 분야의 AI 모델 4종을 오픈소스로 공개했다. 라온-1 미니는 향후 크래프톤이 개발할 AI 모델의 기반 LLM으로 활용될 예정이다.