News

KRAFTON Reveals Performance of Independently Developed LLM 'RAON-1 Mini'
크래프톤, 독자 개발 LLM '라온-1 미니' 성능 공개

AI Summary
KRAFTON released Raon-1 mini preview. It is an open-source 30B parameter LLM. The model prioritizes cost-efficiency.
Raon-1 mini benchmark performance table
▲ Raon-1 mini benchmark performance table (Image Source: Hugging Face)

Look, let's be honest—KRAFTON has just dropped a preview version of its homegrown 30 billion-parameter large language model, Raon-1 mini, on August 21st. The model is now available as open-source via Hugging Face under the Apache 2.0 license, meaning anyone can grab it for free. KRAFTON notes that Raon-1 mini isn't just for academic pondering; it's ready to be put to work in commercial services and product development.

The Raon-1 mini preview is a 30 billion-parameter LLM where KRAFTON handled everything from the initial design down to training from scratch. It speaks both English and Korean. To balance high performance with inference efficiency, the developer crafted a proprietary model architecture. This setup combines a Mixture of Experts (MoE) structure—activating only 4 billion parameters out of the total 30 billion when needed—with a custom linear attention technology to keep response times snappy and inference costs low.

The preview model holds its own against similarly sized overseas offerings and approaches the level of major domestic models in several metrics. It boasts solid Korean conversational skills and response speeds, alongside the prompt-following chops needed for formatting and persona setting—making it a handy tool for multi-step agent tasks. KRAFTON realised that as AI adoption ramps up, cost-performance efficiency is everything, which is why the team aimed for an economical, budget-friendly model.

KRAFTON plans to continuously update Raon-1 mini to iron out performance wrinkles before launching a full, official version down the line. When that official rollout happens, a detailed technical report outlining the training journey and final benchmarks will accompany it. Lee Kang-wook, KRAFTON's Chief AI Officer (CAIO), stated, "Releasing Raon-1 mini is a testament to KRAFTON's independent capability to build a competitive language model, backed by over five years of accumulated AI research and development. We aim to expand AI adoption across various industries with a cost-effective large language model that ramps up performance while dialing down the financial burden."

Back in April, KRAFTON launched the AI model brand 'Raon', already open-sourcing four distinct AI models including Raon Speech, Raon Speech Chat, Raon Open TTS, and Raon Vision Encoder. This newly unveiled Raon-1 mini preview will serve as the foundational bedrock for KRAFTON's future AI models. Through this development, the company has secured the technological know-how to tailor performance and inference efficiency to whatever an AI use case demands. Furthermore, fueling this development with foundational research, the team has published 54 papers in top-tier international AI conferences such as NeurIPS, ICML, and ICLR, notably securing nine main-track paper acceptances at NeurIPS 2026 this year.

Raon-1 mini benchmark performance table
▲ Raon-1 mini benchmark performance table (Image Source: Hugging Face)
라온-1 미니 로고 (사진제공: 크래프톤)
▲ 라온-1 미니 벤치마크 성능표 (사진출처: 허깅페이스)

크래프톤이 자체적으로 개발한 300억 개급 거대언어모델 라온-1 미니(Raon-1 mini)의 프리뷰 버전을 21일 공개했다. 이 모델은 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스로 배포되어 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있다. 라온-1 미니는 연구 목적뿐 아니라 상업적 서비스 및 제품 개발에도 활용 가능하다.

라온-1 미니 프리뷰는 크래프톤이 모델 설계부터 프롬 스크래치 학습까지 전 과정을 직접 수행한 300억 개급 거대언어모델이다. 영어와 한국어를 모두 지원한다. 크래프톤은 높은 성능과 추론 효율성을 동시에 확보하기 위해 독자적인 모델 아키텍처를 개발했다. 이 아키텍처는 전체 300억 개 파라미터 중 필요한 40억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조와 자체 개발한 선형 어텐션(Linear Attention) 기술을 결합하여 빠른 응답 속도와 낮은 추론 비용을 실현했다.

'라온-1 미니 프리뷰'는 해외 동급 규모 모델과 비교해 일부 지표에서 국내 대형 모델 수준에 근접했다. 한국어 대화 능력과 응답 속도를 갖췄고, 형식 지정이나 페르소나 설정 등 지시 이행 능력을 바탕으로 여러 단계 작업을 처리하는 에이전트 활용 역량을 지녔다. 크래프톤은 AI 활용이 확산함에 따라 비용 대비 성능이 중요하다고 판단해 적은 비용으로 제공하는 모델을 지향점으로 삼았다.

크래프톤은 라온-1 미니를 지속적으로 업데이트하여 성능을 개선한 후 정식 버전을 선보일 예정이다. 정식 버전 출시 시에는 모델의 학습 과정과 최종 성능을 상세히 기술한 테크니컬 리포트도 함께 공개할 계획이다. 이강욱 크래프톤 최고인공지능책임자(CAIO)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 거대언어모델로 다양한 산업 현장에서 AI 활용의 폭을 넓혀 나가겠다"고 밝혔다.

크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 '라온'을 출범했으며, 이미 라온 스피치와 라온 스피치챗, 라온 오픈TTS, 라온 비전 인코더 등 4종의 AI 모델을 오픈소스로 공개한 바 있다. 이번에 공개된 라온-1 미니 프리뷰는 향후 크래프톤이 개발할 AI 모델들의 기반이 될 예정이다. 크래프톤은 이번 개발을 통해 다양한 AI 활용 분야의 요구에 맞춰 성능과 추론 효율을 설계할 수 있는 기술력을 확보했다. 또한 AI 모델 개발을 뒷받침하는 원천기술 연구를 지속하여 NeurIPS, ICML, ICLR 등 주요 국제 AI 학회에 현재까지 54편의 논문을 발표했으며, 특히 올해 뉴립스 2026에서는 메인 트랙 논문 9편이 채택됐다.

라온-1 미니 로고 (사진제공: 크래프톤)
▲ 라온-1 미니 벤치마크 성능표 (사진출처: 허깅페이스)
This news was translated by AI.