카나나 멀티모달 모델은 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 한국어 특화 AI다. 라인업 구성, 경량 성능, 오픈소스 활용, 대안 비교, 도입 절차와 오류 대응까지 핵심 내용을 검색 친화적으로 정리했다.
카나나 멀티모달 한국어 특화 성능 핵심 정리
목차
카나나 멀티모달 모델 개요
카나나는 이미지·텍스트 모델인 카나나-v, 음성 이해·생성 중심의 카나나-a, 두 역량을 통합한 카나나-o로 구성된다. 한국어 억양·어미·방언 맥락을 반영해 감정·상황 이해에 강점을 보이도록 설계됐다
카나나-v·a·o 차이 한눈에 보기
| 모델 | 입력 타입 | 출력 형태 | 주요 용도 | 공개 여부 |
|---|---|---|---|---|
| 카나나-v | 텍스트, 이미지 | 텍스트 | 문서·차트·사진 이해, 캡셔닝 | 일부 오픈소스 공개 |
| 카나나-a | 음성, 텍스트 | 음성, 텍스트 | 음성 인식·합성, 감정 파악 | 비공개 또는 제한 제공 |
| 카나나-o | 텍스트, 이미지, 음성 | 텍스트, 음성 | 멀티모달 대화·설명·보조 | 단계적 공개 예정 |
한국어 최적화와 경량 성능 포인트
경량 파라미터로 한국어 지시 이행과 문서·표 이해를 강화했고, 모델 병합과 공동 학습으로 학습 비용을 절감했다. 상세 성능과 공개 범위는 공식 모델 발표 자료 확인 문단에서 제시된 기준을 참고해 활용 범위를 판단하면 된다
카나나 1.5-v-3b 스펙 요약 정리
| 항목 | 수치·내용 | 비고 |
|---|---|---|
| 파라미터 | 약 3.0B | 경량 멀티모달 |
| 입력 모달 | 텍스트 + 이미지 | TI2T 방식 |
| 지원 언어 | 한국어·영어 | 한국어 최적화 |
| 라이선스 | Apache 2.0 | 상업적 사용 가능 |
| 공개 시점 | 2025-07 | 버전 1.5-v-3b |
| 배포 채널 | 오픈소스 저장소 | 모델 카드 제공 |
라마3.1 대안과 활용 시나리오 정리
| 시나리오 | 추천 모델 | 강점 | 제약·주의 |
|---|---|---|---|
| 한국어 멀티모달 서비스 | 카나나-o/-v | 한국어 맥락·감정 이해 | 공개 범위·API 접근 제약 |
| 대규모 다국어 텍스트 | 라마 3.1 | 범용 텍스트 추론·확장성 | 멀티모달 직접 처리 한계 |
| 온디바이스·경량 추론 | 카나나-1.5-v-3b | 파라미터 경량·비용 효율 | 이미지 기반 중심 기능 |
| 연구·커스텀 파인튜닝 | 오픈소스 카나나 | 라이선스 유연성 | 학습 데이터 품질 의존 |
도입 방법과 API 절차 핵심
기업·서비스 목적이면 개발자 콘솔과 파트너십 채널을 통해 사전 협의가 필요하다. 오픈소스 모델은 저장소에서 모델 카드와 예제를 확인해 로컬·클라우드 환경에 배포하고, 이미지 전처리·토큰 길이·배치 크기 등 추론 파라미터를 워크로드 기준으로 조정한다
추론 오류 최소화를 위한 체크리스트
입력 형식(해상도·샘플레이트·인코딩) 정합성, 안전한 파라미터 범위(temperature·max tokens), 타임아웃 대비 재시도·청크 업로드, 민감 도메인에서의 환각 모니터링을 기본 점검 항목으로 두고, 로그 기반 실패 유형을 분류해 프롬프트·전처리·후처리를 단계적으로 보정한다
