【bbin宝盈集团官网科技消息】7月28日，Kakao正式发布了自主研发的轻量级语言模型（SLM）“Kanana-2”四款型号，并已同步上线AI开发平台Hugging Face。此次发布的四款模型由13亿参数（1.3B）与30亿参数（3B）两种规模，各自搭配基础版（Base）与指令版（Instruct） 两种形态组合而成。Kakao此举旨在抢占智能手机与PC等终端设备的端侧AI市场，以“轻量化、低成本、高速度”的差异化路线应对大模型的算力瓶颈。
AI
轻量级语言模型（SLM）通过大幅削减参数数量与运算量，牺牲部分通用推理能力，换取在智能手机或笔记本电脑上快速运行的能力。当任务目标明确时（如对话摘要、日程提取、文档分类），SLM在成本与响应速度上均优于大语言模型（LLM）。
Kakao公布的自主评估数据显示，“Kanana-2-1.3B Instruct”在韩语对话评估KoMT-Bench中得分6.54分，超越阿里巴巴Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en 3.5-2B的5.21分。在严格的指令执行评估中，Kanana得分34.69分，Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en为24.83分；外部工具调用能力方面，Kanana以69.64分领先Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en的66.96分；代码生成评估中，Kanana更是以69.05分大幅领先Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en的55.56分。不过需要指出的是，作为对比对象的Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en 3.5-2B并非该系列的最高性能型号，而是面向智能手机与小型计算机的20亿参数级轻量模型。
Kakao为Kanana-2应用了自主研发的韩语专用Tokenizer（分词器），将韩语处理效率较上一代提升了30%以上。Tokenizer是将文本拆分为最小单元“Token”供AI理解的技术——不适合韩语的分词器可能将一个单词或助词过度拆分，而Kakao的新方案能以更少Token处理相同句子，从而加快响应速度、降低服务器成本与内存占用。
Kanana-2-1.3B Instruct在韩语对话评估KoMT-Bench中得分6.54分，超越阿里巴巴Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en 3.5-2B的5.21分。在严格的指令执行评估中，Kanana得分34.69分，Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en为24.83分；外部工具调用能力方面，Kanana以69.64分领先Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en的66.96分；代码生成评估中，Kanana更是以69.05分大幅领先Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en的55.56分。不过需要指出的是，作为对比对象的Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en 3.5-2B并非该系列的最高性能型号，而是面向智能手机与小型计算机的20亿参数级轻量模型。
开发AI模型
Kakao发力轻量语言模型的核心战场，正是其国民级应用KakaoTalk。目前Kakao已在KakaoTalk的对话摘要、通话摘要等场景中部署了自有轻量模型。其运作逻辑是：轻量模型在用户设备端完成日常对话分析（如日程提取、待办事项识别），仅在需要搜索或复杂推理时才调用服务器端大模型。这一“端云协同”架构既能降低运营成本与响应延迟，又能强化用户隐私保护。
证券界认为，Kakao AI战略的成败关键在于Kanana能否在KakaoTalk内实现用户行为的实质性改变。Daol投资证券研究员Kim Hye-young评价称，Kanana作为“端侧AI代理”在读取对话上下文的同时兼具安全优势，若能将预约、出行、金融服务的使用频次提升并连接至外部支付与预订，将成为新的收入来源。Meritz证券研究员Lee Hyo-jin则指出，年内正在筹备的“代理式电商”（Agentic Commerce）的成功才是核心，关键在于用户行为的实际改善。
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