开源公开完毕,KRAFTON AI模型品牌“RAON”正式成立
오픈 소스 공개 완료, 크래프톤 AI 모델 브랜드 '라온' 출범
2026.04.02 11:19 UTC+9
人工智能概要
Krafton正式发布AI模型品牌Raon,并在Hugging Face开源4款基础模型。旗下语音与视觉模型在多项基准测试中展现出全球顶尖性能。Krafton将以Raon为核心持续强化全球AI技术竞争力并引领创新。

Krafton正式推出自主研发的人工智能(AI)模型品牌“Raon”,并在全球平台Hugging Face上以开源形式公开了4款基础模型。此次公开的模型包括语音支持大语言模型(LLM)、实时语音对话模型、文本转语音(TTS)模型以及视觉编码器。此次公开是Krafton证明其具备从数据收集、模型训练到性能评估的全流程自主AI技术能力的结果。
在核心模型中,“Raon-Speech”是一款拥有90亿(9B)参数规模的语音语言模型,具备语音理解与生成能力。该模型在10B以下的公开语音语言模型中,在英语和韩语两方面均创下了全球第一的性能纪录。这是对语音转文本、文本转语音、基于语音的问答等7个核心任务及40个基准测试进行综合评估的结果。
此外,“Raon-SpeechChat”是一款应用了用户与模型间自由双向通信(Full-duplex)技术的实时语音语言模型,也是在韩国国内首次发布的模型。该模型在双向通信评估基准测试中,以应和、插话处理、响应延迟时间等13个任务的平均排名为准,展现出了全球顶尖的性能。
“Raon-OpenTTS”是一款仅利用公开语音数据进行训练的文本转语音模型。其直接收集并精炼了以往难以利用的数据并予以公开,同时还提供了全套训练数据。该模型在盲测中证明了自身具备媲美基于非公开数据的全球研究用TTS模型的顶尖水平性能。
“Raon-VisionEncoder”是将图像转换为AI可理解信息的视觉编码器。该模型未使用预训练模型,而是仅利用公开数据从头开始进行自主训练。在部分视觉识别任务中,其记录了超越谷歌视觉编码器模型(SigLIP2)的结果,在其他任务中也展现出了达到SigLIP2 90%以上的性能,具备极强的竞争力。该技术未来将应用于“独立AI基础模型”项目。
Krafton首席人工智能官(CAIO)Lee Kang-wook表示:“此次公开Raon模型系列是我们积累AI技术能力过程中的重要里程碑。”他还补充道:“希望通过开源共享大规模训练数据和核心模型,让研究人员和开发人员能够自由利用,为多模态技术的发展和韩国AI生态系统的成长做出贡献。”Krafton将以Raon为核心,持续强化全球AI技术竞争力。
Krafton于去年推出了个人AI助手KIRA,并在上月以开源形式公开了用于提升AI智能体性能的“Terminus-KIRA”技术,进一步强化了技术竞争力。此外,公司计划通过可玩NPC等基于AI的交互内容拓展全新的游戏体验,未来也将继续推进AI模型与智能体技术的升级,引领技术创新。


크래프톤이 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 브랜드 ‘라온(Raon)’을 공식 출범하고, 4종의 파운데이션 모델을 글로벌 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 오픈소스로 공개했다. 공개된 모델은 음성 지원 대규모 언어 모델(LLM), 실시간 음성 대화 모델, 텍스트-음성 변환(TTS) 모델, 그리고 비전 인코더다. 이번 공개는 크래프톤이 데이터 수집부터 모델 학습, 성능 평가까지 전 과정을 자체 수행할 수 있는 AI 기술 역량을 입증한 결과다.
핵심 모델 중 ‘라온 스피치(Raon-Speech)’는 90억(9B) 파라미터 규모의 음성 언어 모델로, 음성 이해와 생성이 가능하다. 이 모델은 10B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 영어와 한국어 모두에서 글로벌 1위 성능을 기록했다. 음성 텍스트 변환, 텍스트 음성 변환, 음성 기반 질의응답 등 7개 핵심 태스크 및 40개 벤치마크를 종합 평가한 결과이다.
또한 ‘라온 스피치챗(Raon-SpeechChat)’은 사용자와 모델 간 자유로운 양방향 통신(Full-duplex) 기술을 적용한 실시간 음성 언어 모델이며, 국내 최초로 발표된 모델이다. 이 모델은 양방향 통신 평가 벤치마크에서 맞장구, 끼어들기 처리, 응답 지연 시간 등 13개 태스크 평균 순위 기준 글로벌 최상위권 성능을 보였다.
‘라온 오픈TTS(Raon-OpenTTS)’는 공개된 음성 데이터만으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델이다. 기존에 활용이 어려웠던 데이터를 직접 수집 및 정제하여 공개했으며, 전체 학습 데이터도 함께 제공한다. 이 모델은 사람의 블라인드 평가에서 비공개 데이터 기반의 글로벌 연구용 TTS 모델들과 비교해 최상위 수준의 성능을 입증했다.
‘라온 비전 인코더(Raon-VisionEncoder)’는 이미지를 AI가 이해 가능한 정보로 변환하는 비전 인코더다. 이 모델은 사전 학습된 모델을 사용하지 않고 오직 공개 데이터만을 활용하여 처음부터 자체 학습됐다. 일부 시각 인식 태스크에서는 구글의 비전 인코더 모델(SigLIP2)을 상회하는 결과를 기록했으며, 다른 태스크에서도 SigLIP2 대비 90% 이상의 성능을 보여 경쟁력을 갖춘다. 이 기술은 향후 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 활용된다.
이강욱 크래프톤 최고인공지능책임자(CAIO)는 “이번 라온 모델 시리즈 공개는 AI 기술 역량을 축적하는 과정의 중요한 이정표다”라고 말했다. 그는 “대규모 학습 데이터와 핵심 모델을 오픈소스로 공유해 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용하고, 멀티모달 기술 발전과 국내 AI 생태계 성장에 기여하기를 기대한다”고 덧붙였다. 크래프톤은 라온을 중심으로 글로벌 AI 기술 경쟁력을 지속적으로 강화한다.
크래프톤은 지난해 개인용 AI 비서 키라(KIRA)를 선보였으며, 지난달에는 AI 에이전트 성능을 개선하는 ‘터미너스-키라(Terminus-KIRA)’ 기술을 오픈소스로 공개하며 기술 경쟁력을 강화했다. 또한 코플레이어블 캐릭터와 같은 AI 기반 상호작용 콘텐츠를 통해 새로운 게임 경험을 확장하며, 앞으로도 AI 모델과 에이전트 기술의 고도화를 이어가 기술 혁신을 선도한다는 방침이다.

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