[eDailyKim Hyun-ah 记者]Kakao(035720)开发的轻量级语言模型（SLM）“Kanana-2”系列，在针对规模相近的全球开源模型进行的安全性评估中取得了高分。
Kakao表示，通过其自主构建的“AI安全性评估平台”，对上月28日作为开源项目发布的“Kanana-2-1.3B-Instruct”和“Kanana-2-3B-Instruct”进行了危害性及偏见性等评估，结果显示这两款模型在综合评分上均领先于对比对象——谷歌 “Gemma”以及阿里巴巴“Qwen”在综合评分上均处于领先地位。
此次评估采用了作为科学技术信息通信部项目一环、由韩国信息通信技术协会（TTA）、KAIST、Kakao等机构于去年11月共同构建的韩语专用安全性基准测试平台“AssurAI”。
AssurAI是一个反映韩国社会、文化背景而设计的安全性评估体系。它不仅能评估文本，还能在图像、音频等多模态环境，以及AI服务使用场景、恶意提示词情景等多种条件下，测量AI模型的风险因素。
该体系共包含35个风险类别、9560个评估项目，Kakao将其重新划分为社会风险、色情内容与儿童保护、犯罪与非法行为、暴力、权利侵害等5大类进行评估。此外，还采用了“LLM-as-a-Judge”方法，即由另一款AI根据预先定义的标准对模型的响应进行评估。
评估结果显示，Kanana-2-1.3B-Instruct以0.70的综合得分超越了Gemma（0.68）和Qwen（0.58）。Kanana-2-3B-Instruct同样获得0.70的综合得分，高于Gemma（0.66）和Qwen（0.62）。
在详细评估中也展现出优势。Kanana-2 1.3B模型在犯罪及非法行为领域获得高度评价，而3B模型在色情内容、儿童保护及权利侵犯领域，得分均高于对比模型。
特别是Kanana-2作为面向移动环境的轻量级模型而开发。Kakao以3B模型为基础，通过参数剪枝技术开发出了1.3B模型。据介绍，该模型应用了韩语专用分词器和滑动注意力机制的有效上下文处理技术等，从而提高了其在韩语输入输出量较大的移动及智能代理服务中的实用性。
前总统办公室AI未来规划首席顾问河正宇上月也在自己的Facebook上提及Kakao发布Kanana-2一事，并对韩国AI生态系统的发展进行了评价。
哈前首席顾问评价道：“Kakao也在持续研发基础模型（FM）Kanana，并发布了13亿和30亿规模的移动端基础模型Kanana-2-SLM”，并指出“该模型不仅在同类基础模型中具备竞争力，还应用了韩语专用分词器以及基于滑动注意力机制的有效上下文处理技术”。
随后他表示：“对于需要大量韩语输入输出、且要求小巧快捷的代理服务的人士，建议多加尝试”，并表示：“非‘独占模型’企业的韩国AI企业也积极公开模型，韩国AI技术生态系统正日益发展，这让我感到自豪。”他还补充道：“我热烈支持所有韩国的AI企业。”
Kakao计划以此次评估为契机，将对自主研发的AI模型进行常态化的事前安全性验证。其方针是不仅针对基于文本的语言模型，今后还将把评估范围扩大至多模态模型和代理式AI。
Kakao AI安全负责人金京勋表示：“这是通过自主验证体系对开源模型的安全性进行预先检查并公开结果的案例”，并称：“我们将遵循负责任的AI开发原则，将安全性验证确立为模型发布流程的核心环节。”
另一方面，Kakao自主研发的AI模型“卡纳纳（Kananana）”在去年12月由科学技术信息通信部、AI安全研究所和TTA共同实施的韩国首项AI安全性评估中，其评价结果高于规模相近的海外模型——Meta的“Llama”和Mistral的“Mistral”。
Kakao表示，通过其自主构建的“AI安全性评估平台”，对上月28日作为开源项目发布的“Kanana-2-1.3B-Instruct”和“Kanana-2-3B-Instruct”进行了危害性及偏见性等评估，结果显示这两款模型在综合评分上均领先于对比对象——谷歌 “Gemma”以及阿里巴巴“Qwen”在综合评分上均处于领先地位。
此次评估采用了作为科学技术信息通信部项目一环、由韩国信息通信技术协会（TTA）、KAIST、Kakao等机构于去年11月共同构建的韩语专用安全性基准测试平台“AssurAI”。
AssurAI是一个反映韩国社会、文化背景而设计的安全性评估体系。它不仅能评估文本，还能在图像、音频等多模态环境，以及AI服务使用场景、恶意提示词情景等多种条件下，测量AI模型的风险因素。
该体系共包含35个风险类别、9560个评估项目，Kakao将其重新划分为社会风险、色情内容与儿童保护、犯罪与非法行为、暴力、权利侵害等5大类进行评估。此外，还采用了“LLM-as-a-Judge”方法，即由另一款AI根据预先定义的标准对模型的响应进行评估。
评估结果显示，Kanana-2-1.3B-Instruct以0.70的综合得分超越了Gemma（0.68）和Qwen（0.58）。Kanana-2-3B-Instruct同样获得0.70的综合得分，高于Gemma（0.66）和Qwen（0.62）。
在详细评估中也展现出优势。Kanana-2 1.3B模型在犯罪及非法行为领域获得高度评价，而3B模型在色情内容、儿童保护及权利侵犯领域，得分均高于对比模型。
特别是Kanana-2作为面向移动环境的轻量级模型而开发。Kakao以3B模型为基础，通过参数剪枝技术开发出了1.3B模型。据介绍，该模型应用了韩语专用分词器和滑动注意力机制的有效上下文处理技术等，从而提高了其在韩语输入输出量较大的移动及智能代理服务中的实用性。
前总统办公室AI未来规划首席顾问河正宇上月也在自己的Facebook上提及Kakao发布Kanana-2一事，并对韩国AI生态系统的发展进行了评价。
哈前首席顾问评价道：“Kakao也在持续研发基础模型（FM）Kanana，并发布了13亿和30亿规模的移动端基础模型Kanana-2-SLM”，并指出“该模型不仅在同类基础模型中具备竞争力，还应用了韩语专用分词器以及基于滑动注意力机制的有效上下文处理技术”。
随后他表示：“对于需要大量韩语输入输出、且要求小巧快捷的代理服务的人士，建议多加尝试”，并表示：“非‘独占模型’企业的韩国AI企业也积极公开模型，韩国AI技术生态系统正日益发展，这让我感到自豪。”他还补充道：“我热烈支持所有韩国的AI企业。”
Kakao计划以此次评估为契机，将对自主研发的AI模型进行常态化的事前安全性验证。其方针是不仅针对基于文本的语言模型，今后还将把评估范围扩大至多模态模型和代理式AI。
Kakao AI安全负责人金京勋表示：“这是通过自主验证体系对开源模型的安全性进行预先检查并公开结果的案例”，并称：“我们将遵循负责任的AI开发原则，将安全性验证确立为模型发布流程的核心环节。”
另一方面，Kakao自主研发的AI模型“卡纳纳（Kananana）”在去年12月由科学技术信息通信部、AI安全研究所和TTA共同实施的韩国首项AI安全性评估中，其评价结果高于规模相近的海外模型——Meta的“Llama”和Mistral的“Mistral”。
