30B급 거대언어모델 프리뷰 버전 오픈소스 공개… 상업적 활용도 가능
독자 설계 기술로 추론 비용 절감… 한국어 대화·지시 이행 능력 강화
정식 출시 앞두고 성능 고도화 추진… AI 모델 개발 역량 확대

크래프톤이 거대언어모델 ‘라온-1 미니(Raon-1 mini)’ 프리뷰 버전을 21일 공개했다. <출처=크래프톤>

크래프톤이 자체 개발한 거대언어모델(LLM)을 공개하며 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 독자적인 모델 설계를 통해 높은 성능과 비용 효율성을 동시에 확보하는 데 주력했다. 게임을 넘어 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 AI 모델로 발전시킨다는 구상이다.

크래프톤(대표 김창한)은 자체 개발한 300억개 파라미터 규모의 거대언어모델 ‘라온-1 미니(Raon-1 mini)’ 프리뷰 버전을 21일 공개했다고 밝혔다.

이번에 공개된 모델은 정식 출시에 앞서 선보이는 사전 공개 버전으로, 글로벌 AI 모델 공유 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 배포됐다. 아파치 2.0 라이선스가 적용돼 누구나 무료로 내려받아 사용할 수 있으며, 연구뿐 아니라 상업적 서비스와 제품 개발에도 활용할 수 있다.

‘라온-1 미니’는 크래프톤이 모델 설계부터 초기 학습까지 전 과정을 자체 수행한 30B급 LLM이다. 영어와 한국어를 지원하며, 높은 성능과 추론 효율성을 동시에 구현하기 위해 독자적인 모델 아키텍처를 적용했다.

‘라온-1 미니’ 프리뷰는 해외 유사 규모 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능을 확보했다. <출처=크래프톤>

핵심은 전문가 혼합(MoE) 구조와 자체 개발한 선형 어텐션 기술의 결합이다. 전체 300억개 파라미터 가운데 필요한 40억개만 선택적으로 활성화하는 방식을 통해 연산 부담을 줄였다. 이를 바탕으로 빠른 응답 속도와 낮은 추론 비용을 구현했다는 설명이다.

크래프톤에 따르면 ‘라온-1 미니’ 프리뷰는 해외 유사 규모 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능을 확보했으며, 일부 평가 지표에서는 국내 대형 모델에 근접한 성능을 나타냈다. 특히 자연스러운 한국어 대화와 빠른 응답 속도에 강점을 보였다.

형식 지정이나 페르소나 설정 등 이용자의 요청을 정확하게 수행하는 지시 이행 능력도 강화했다. 이는 여러 단계의 작업을 자율적으로 처리하는 AI 에이전트 구현에 필요한 핵심 역량으로 꼽힌다.

크래프톤이 이번 모델 개발에서 중점을 둔 부분은 비용 대비 성능이다. AI 활용이 산업 전반으로 확산하면서 단순한 모델 성능뿐 아니라 실제 서비스 환경에서 발생하는 운영 비용과 효율성이 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다는 판단에서다.

이에 따라 크래프톤은 벤치마크 점수뿐 아니라 실사용 환경에서의 활용성을 고려해 모델을 설계했다. 한국어 대화와 에이전트 수행 능력, 빠른 응답 속도를 강화하면서도 추론에 필요한 연산량을 줄이는 데 집중했다.

크래프톤은 향후 ‘라온-1 미니’의 성능을 지속적으로 개선한 뒤 정식 버전을 출시할 계획이다. 정식 출시 시점에는 모델의 학습 과정과 최종 성능을 상세히 담은 기술 보고서도 함께 공개할 예정이다.

‘라온-1 미니’ 프리뷰는 해외 유사 규모 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능을 확보했다. <출처=크래프톤>

이강욱 크래프톤 최고AI책임자(CAIO)는 “라온-1 미니 공개는 크래프톤이 5년 넘게 축적해 온 AI 연구개발 역량을 통해 경쟁력 있는 언어모델을 독립적으로 개발한 성과”라며 “성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 산업 현장에서 AI 활용의 폭을 넓혀 나가겠다”고 말했다.

한편 크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 ‘라온’을 출범하고 음성 언어모델 ‘라온-스피치’, 실시간 음성 대화 모델 ‘라온-스피치챗’, 텍스트·음성 변환 모델 ‘라온-오픈TTS’, 비전 인코더 ‘라온-비전인코더’ 등 AI 모델 4종을 오픈소스로 공개한 바 있다.

이번 ‘라온-1 미니’는 향후 크래프톤이 개발할 다양한 AI 모델의 기반이 되는 언어모델이다. 크래프톤은 이를 통해 활용 분야별 요구에 맞춰 모델 성능과 추론 효율성을 설계할 수 있는 기술력을 확보했다고 설명했다.

AI 원천기술 연구 성과도 확대하고 있다. 크래프톤 AI 연구 조직은 지금까지 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML), 국제표현학습학회(ICLR) 등 주요 국제 AI 학회에서 총 54편의 논문을 발표했다. 특히 올해 NeurIPS 2026에서는 메인 트랙 논문 9편이 채택됐다.

[CEO스코어데일리 / 이예림 기자 / leeyerim@ceoscore.co.kr]