추론·한국어 성능서 해외 동급 모델 앞서
[화이트페이퍼=김성지 기자] 크래프톤이 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '라온-1 미니(Raon-1 mini)'를 공개했다. 전체 300억개 파라미터 중 필요한 40억개만 활성화하는 구조를 적용했으며 추론과 한국어 대화 등 주요 벤치마크에서는 해외 동급 모델을 앞서는 성능을 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.
라온-1 미니 프리뷰는 크래프톤이 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 프롬 스크래치(From Scratch·바닥부터 독자 개발)로 수행한 300억 패러미터 규모의 LLM으로 영어와 한국어를 지원한다.
크래프톤은 높은 성능과 추론 효율성을 동시에 확보하기 위해 독자적인 모델 아키텍처를 설계했다.
전체 300억 패러미터 중 필요한 40억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조와 자체 개발한 선형 어텐션 기술의 결합으로 빠른 응답속도와 낮은 추론비용을 구현해냈다.
크래프톤에 따르면 라온-1 미니 프리뷰는 해외 동급 규모 모델 대비 우수한 성능을 확보했다. 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.
크래프톤은 라온-1 미니를 지속적으로 업데이트해 성능을 더욱 개선한 뒤 정식 버전을 선보일 계획이다. 정식 버전 출시 때는 모델의 학습 과정과 최종 성능을 상세히 기술한 테크니컬 리포트도 함께 공개할 계획이다.
이강욱 크래프톤 CAIO(최고AI책임자)는 "라온-1 미니 공개는 크래프톤이 5년 넘게 축적해 온 AI 연구개발 역량을 통해 경쟁력 있는 언어 모델을 독립적으로 개발한 성과"라며 "성능은 높이고 비용 부담은 낮춘 가성비 LLM으로 다양한 현장에서 AI 활용 폭을 넓혀 나가겠다"고 말했다.
