Kakao veröffentlicht Kanana-2-v-decide: Multimodales Entscheidungsmodell mit offenen Gewichten

Kakao hat am 6. November 2026 Kanana-2-v-decide veröffentlicht, ein multimodales Modell, das speziell für Agentenentscheidungen statt für die Textgenerierung entwickelt wurde. Die Unternehmensmitteilung und die Modellseite auf Hugging Face bestätigen die Bereitstellung der Gewichte unter der Bezeichnung kakaocorp/kanana-2-v-decide-3b-2611.

Keine Sätze, sondern eine Verteilung

Während ein LLM in natürlicher Sprache antwortet, liefert Kanana-2-v-decide eine strukturierte Ausgabe. Ausgehend von einem Zustand (Text, JSON, Chatverlauf, gegebenenfalls Bilder) beantwortet das Modell typisierte Fragen und gibt Folgendes zurück:

• choice: Wahrscheinlichkeiten für mehrere Optionen sowie die gewählte Option;
• noul: Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Bedingung zutrifft;
• score: Bewertung auf einer geordneten Skala.

Die Dokumentation nennt 3,67 Milliarden Parameter (0,49 Milliarden für Vision + 3,18 Milliarden für Sprache), bis zu 10 Bilder und einen Kontext von 20.480 Tokens. Die beschriebene Architektur kodiert den Zustand sowie jeden Kandidaten in Embeddings (2.560 Dimensionen) und wendet anschließend eine Softmax-Funktion auf die Kosinus-Ähnlichkeiten an – daher entfällt die Generierung ganzer Sätze vollständig.

Lizenz und Einordnung in die Kanana-Familie

Das Modell baut auf Kanana-2-v-3b auf. Als Lizenz wird die Kanana Open License angegeben: Kakao beschreibt sie als sowohl für Forschungszwecke als auch für die kommerzielle Nutzung freigegeben, allerdings unter Auflagen (Lizenzhinweis, Namensnennung „Powered by Kanana“, Einhaltung von Richtlinien für Responsible AI). Es handelt sich also nicht um eine Apache-2.0-Lizenz: Es empfiehlt sich, vor einer produktiven Integration die LICENSE-Datei genau zu prüfen.

Kakao stellt das Modell in seiner Mitteilung auf eine Stufe mit Jev (TypeSafe AI); auf Hugging Face wird es in der Kategorie der Entscheidungsmodelle geführt, die für „System-1“-Aufgaben gedacht sind. Das erklärte Ziel: schnelle Mikro-Entscheidungen für Agenten (nächstes Werkzeug, Weiterleitung eines Tickets, Auswertung eines Produktfotos), ohne erst Text erzeugen und anschließend parsen zu müssen.

Was Kakao für sich beansprucht

Auf einer H200-GPU gibt Kakao eine durchschnittliche Latenz von unter 0,04 s an, was laut Anbieter rund 43-mal schneller sein soll als bei GPT-6 Luna. In den Benchmark-Tabellen erzielt das Modell einen Wert von 72,50 im Kanana Decision Bench (15.909 interne koreanische Fragen) und im Schnitt 61,23 bei den öffentlich zugänglichen Benchmarks Decision Index und Decision Index Vision, womit es vor mehreren Vergleichsmodellen liegt. Diese Messwerte stammen vom Anbieter selbst.