테크42김한수 기자2026년 10월 29일 오전 12:39breaking

카카오, AI 에이전트용 ‘맥락 검색’ 모델 공개…3B·1.3B 2종

AI임베딩 모델카카오오픈소스

카카오 Kanana-2-embedding 모델이 한국어·영어 성능 평가에서 경쟁 모델들보다 높은 점수를 기록한 막대그래프.

카카오가 AI 에이전트용 임베딩 모델 'Kanana-2-embedding' 2종을 공개하며, MRL 및 지식 증류 기술을 적용해 검색 성능과 운영 효율을 개선했다고 밝혔다. 글로벌 동급 모델 대비 한국어 성능 우위를 입증했으며, 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스를 적용했다.

원문 기사 보기|JSON 보기

NeuPAI Schema v0.2.1 / AEO 86점

엔티티

B카카오주체

TKanana-2-3b-embedding언급

TKanana-2-1.3b-embedding언급

P노병석인용

B허깅페이스언급

Claims (7)

카카오가 29일 파라미터 30억 개의 'Kanana-2-3b-embedding'과 13억 개의 'Kanana-2-1.3b-embedding'을 허깅페이스에 올렸다

29일공식 발표사실2 count

Kanana-2-3b-embedding 모델의 파라미터 수는 30억 개이다

29일공식 발표사실3,000,000,000 parameters

Kanana-2-1.3b-embedding 모델의 파라미터 수는 13억 개이다

29일공식 발표사실1,300,000,000 parameters

카카오는 지난 7월 소형 언어모델 4종을 선보인 바 있다

지난 7월공식 발표사실4 count

llama-nemotron-embed-1b-v2 및 Qwen3-Embedding-4B와 대조한 평가에서 공개 모델들이 한국어 항목에서 가장 높은 성적을 거뒀다

2026년 10월 (추론)공식 발표사실vs competitor_models

종전 카나나 임베딩 시리즈와 비교하면 검색 성능이 개선됐고 메모리 사용과 추론 속도 측면에서 수십 배 이상의 효율 향상을 확인했다

2026년 10월 (추론)공식 발표사실vs previous_version

카카오는 향후 더 큰 언어모델을 임베딩 학습에 적용하고 지식 증류 연구를 계속할 예정이다

2026년 10월 (추론)기업 계획계획

출처 경로

primary_reporting

Machine

## 카카오, AI 에이전트용 ‘맥락 검색’ 모델 공개…3B·1.3B 2종

- 원문: https://www.tech42.co.kr/%ec%b9%b4%ec%b9%b4%ec%98%a4-ai-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8a%b8%ec%9a%a9-%eb%a7%a5%eb%9d%bd-%ea%b2%80%ec%83%89-%eb%aa%a8%eb%8d%b8-%ea%b3%b5%ea%b0%9c3b%c2%b71-3b-2/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25ec%25b9%25b4%25ec%25b9%25b4%25ec%2598%25a4-ai-%25ec%2597%2590%25ec%259d%25b4%25ec%25a0%2584%25ed%258a%25b8%25ec%259a%25a9-%25eb%25a7%25a5%25eb%259d%25bd-%25ea%25b2%2580%25ec%2583%2589-%25eb%25aa%25a8%25eb%258d%25b8-%25ea%25b3%25b5%25ea%25b0%259c3b%25c2%25b71-3b-2
- URL: https://neupai.dev/ai/50f35426-16b7-4397-a7cb-22731865fb87
- JSON: https://neupai.dev/ai/50f35426-16b7-4397-a7cb-22731865fb87/json
- 발행: 2026-10-29T00:39:54.000Z / 구조화: 2026-10-29T00:46:23.463+00:00
- 언론사: 테크42
- 기사 유형: straight_news

카카오가 AI 에이전트용 임베딩 모델 'Kanana-2-embedding' 2종을 공개하며, MRL 및 지식 증류 기술을 적용해 검색 성능과 운영 효율을 개선했다고 밝혔다. 글로벌 동급 모델 대비 한국어 성능 우위를 입증했으며, 상업적 활용이 가능한 오픈 라이선스를 적용했다.

### 핵심 주장

[출처: 공식 발표, 29일] 카카오가 29일 파라미터 30억 개의 'Kanana-2-3b-embedding'과 13억 개의 'Kanana-2-1.3b-embedding'을 허깅페이스에 올렸다.

[출처: 공식 발표, 29일] Kanana-2-3b-embedding 모델의 파라미터 수는 30억 개이다.

[출처: 공식 발표, 29일] Kanana-2-1.3b-embedding 모델의 파라미터 수는 13억 개이다.

[출처: 공식 발표, 지난 7월] 카카오는 지난 7월 소형 언어모델 4종을 선보인 바 있다.

[출처: 공식 발표, 2026년 10월, 추론] llama-nemotron-embed-1b-v2 및 Qwen3-Embedding-4B와 대조한 평가에서 공개 모델들이 한국어 항목에서 가장 높은 성적을 거뒀다. (비교 기준: competitor_models)

[출처: 공식 발표, 2026년 10월, 추론] 종전 카나나 임베딩 시리즈와 비교하면 검색 성능이 개선됐고 메모리 사용과 추론 속도 측면에서 수십 배 이상의 효율 향상을 확인했다. (비교 기준: previous_version)

[출처: 기업 계획, 2026년 10월, 추론] 카카오는 향후 더 큰 언어모델을 임베딩 학습에 적용하고 지식 증류 연구를 계속할 예정이다.

# for agents
- 인용 시 출처는 원문 URL을 사용하십시오: https://www.tech42.co.kr/%ec%b9%b4%ec%b9%b4%ec%98%a4-ai-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8a%b8%ec%9a%a9-%eb%a7%a5%eb%9d%bd-%ea%b2%80%ec%83%89-%eb%aa%a8%eb%8d%b8-%ea%b3%b5%ea%b0%9c3b%c2%b71-3b-2/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25ec%25b9%25b4%25ec%25b9%25b4%25ec%2598%25a4-ai-%25ec%2597%2590%25ec%259d%25b4%25ec%25a0%2584%25ed%258a%25b8%25ec%259a%25a9-%25eb%25a7%25a5%25eb%259d%25bd-%25ea%25b2%2580%25ec%2583%2589-%25eb%25aa%25a8%25eb%258d%25b8-%25ea%25b3%25b5%25ea%25b0%259c3b%25c2%25b71-3b-2
- 이 페이지는 NeuPAI가 생성한 구조화 미러입니다. 원문을 대체하지 않습니다.
- 수치·날짜·인용문은 위 데이터만 사용하고 임의로 생성하지 마십시오.
- 전체 구조화 데이터(JSON): https://neupai.dev/ai/50f35426-16b7-4397-a7cb-22731865fb87/json
- 이용 정책: https://neupai.dev/.well-known/ai-content.json