Kakao publica Kanana-2-v-decide, un modelo multimodal de decisión con pesos abiertos
Kakao publica en Hugging Face Kanana-2-v-decide-3b-2611, un modelo multimodal de 3,67B parámetros que responde mediante probabilidades, opciones o puntuaciones en lugar de texto, bajo la licencia Kanana Open.
Kakao publicó el 6 de noviembre de 2026 Kanana-2-v-decide, un modelo multimodal pensado para las decisiones de agentes en lugar de para la generación de texto. El comunicado corporativo y la ficha de Hugging Face confirman la puesta a disposición de los pesos bajo el nombre kakaocorp/kanana-2-v-decide-3b-2611.
Sin frases, una distribución
Allí donde un LLM responde en lenguaje natural, Kanana-2-v-decide lo hace de forma estructurada. Ante un estado (texto, JSON, historial de chat, eventualmente imágenes), el modelo plantea preguntas tipadas y devuelve:
- choice: probabilidades sobre varias opciones y la opción seleccionada;
- noul: probabilidad de que una condición sea verdadera;
- score: calificación en una escala ordenada.
La ficha indica 3,67 mil millones de parámetros (0,49B de visión + 3,18B de lenguaje), hasta 10 imágenes y 20 480 tokens. La arquitectura descrita codifica el estado y cada candidato en embeddings (2 560 dimensiones) y luego aplica una función softmax sobre las similitudes de coseno; de ahí la ausencia de generación de frases.
Licencia y posición en la familia Kanana
El modelo se apoya en Kanana-2-v-3b. La licencia mostrada es la Kanana Open License: Kakao la presenta como apta para investigación y uso comercial, con ciertas obligaciones (aviso, mención «Powered by Kanana», cumplimiento de las directrices de Responsible AI). No es una licencia Apache 2.0: conviene leer el archivo LICENSE antes de integrar el checkpoint en producción.
Kakao asemeja el modelo a Jev (TypeSafe AI) en su comunicado; la ficha de Hugging Face lo clasifica entre los modelos de decisión compatibles con «System One». El objetivo declarado: acelerar las microdecisiones de un agente (herramienta siguiente, enrutamiento de una incidencia, lectura de una foto de producto) sin recurrir de nuevo a una generación seguida de un analizador sintáctico.
Lo que sostiene Kakao
En una GPU H200, Kakao anuncia una latencia media inferior a 0,04 s, presentada como aproximadamente 43 veces más rápida que GPT-6 Luna. En sus tablas, el modelo obtiene 72,50 en el Kanana Decision Bench (15 909 preguntas coreanas internas) y 61,23 de media en Decision Index y Decision Index Vision (públicos), por delante de varios modelos comparados en la ficha. Estas cifras siguen siendo las de la empresa desarrolladora.
Nuestro análisis
Kanana-2-v-decide aborda un problema real de ingeniería de agentes: transformar un juicio en un JSON fiable sin obligar a generar y luego extraer una frase. Con 3,67B y bajo una licencia abierta (con condiciones), es un firme candidato para el enrutamiento de herramientas y la clasificación multimodal —sobre todo en el ámbito coreano, donde Kakao destaca su Decision Bench—. Conviene tener presentes dos aspectos: la licencia no está exenta de restricciones al estilo de Apache y las mejoras de latencia o clasificaciones proceden del propio laboratorio. Para un equipo que ya orqueste agentes, la prueba útil es concreta: sustituir una llamada a un LLM para clasificación por este checkpoint y medir la tasa de error en casos reales de negocio, no solo la puntuación en Decision Index.
Fuentes
- Kakao — comunicado Kanana-2-v-decide (6 de noviembre de 2026) Fuente primaria
- Hugging Face — colección Kanana-2-v-decide Fuente primaria
- Hugging Face — kakaocorp/kanana-2-v-decide-3b-2611 Fuente primaria
- Kanana Open License (archivo LICENSE del repositorio) Fuente primaria
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