LLM 개발한 크래프톤… 추론비용 낮춰 경쟁력 확보
30B급 '라온-1 미니' 프리뷰 공개
응답속도 빠르고 지시 수행 탁월
크래프톤이 자체 개발한 300억개 매개변수 규모의 거대언어모델(LLM)을 공개하며 인공지능(AI) 모델 개발 역량 강화에 나섰다. 전체 매개변수 중 일부만 활성화하는 구조를 적용해 성능과 비용 효율성을 동시에 확보한 것이 특징이다.
크래프톤은 자체 개발한 30B급 LLM '라온-1 미니'의 프리뷰 버전을 21일 공개했다. 라온-1 미니 프리뷰는 크래프톤이 모델 설계부터 초기 학습까지 전 과정을 직접 수행한 LLM이다. 영어와 한국어를 지원하며, 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 누구나 무료로 다운로드할 수 있으며 연구뿐 아니라 상업적 서비스와 제품 개발에도 활용할 수 있다.
핵심은 추론 비용을 낮추기 위한 독자적인 모델 설계다. 전체 300억개 매개변수 중 필요한 40억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조에 자체 개발한 선형 어텐션 기술을 결합했다. 모델의 성능을 유지하면서 응답 속도를 높이고 추론에 필요한 비용을 줄였다는 설명이다.
크래프톤에 따르면 라온-1 미니 프리뷰는 해외 동급 규모 모델 대비 우수한 성능을 확보했으며, 일부 성능 평가 지표에서는 국내 대형 모델에 근접했다. 자연스러운 한국어 대화와 빠른 응답 속도에 강점을 보이는 것이 특징이다. 형식 지정이나 페르소나 설정 등 사용자의 지시를 정확하게 따르는 능력도 강화했다. 이는 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 구현에 필요한 역량이다.
크래프톤은 AI 모델 경쟁력의 핵심 요소로 비용 대비 성능을 제시했다. 단순한 성능 평가 점수보다 실제 서비스 환경에서의 활용성과 운영 비용을 고려해 모델을 개발했다는 설명이다. 향후 라온-1 미니의 성능을 지속적으로 개선해 정식 버전을 출시할 계획이다. 정식 출시 시 모델 학습 과정과 최종 성능을 담은 기술 보고서도 공개한다.
이강욱 크래프톤 최고AI책임자(CAIO)는 "성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 산업 현장에서 AI 활용의 폭을 넓혀 나가겠다"고 말했다.
최혜림 기자
