Kakao、オープンウェイトのマルチモーダル意思決定モデル「Kanana-2-v-decide」を公開

Kakaoは2026年11月6日、テキスト生成ではなくエージェントの意思決定に特化したマルチモーダルモデルKanana-2-v-decideを公開した。公式プレスリリースおよびHugging Faceのページにより、重みがkakaocorp/kanana-2-v-decide-3b-2611という名称で公開されたことが確認されている。

文章ではなく確率分布を返す

通常のLLMが自然言語で回答するのに対し、Kanana-2-v-decideは構造化された形式で応答する。「状態」（テキスト、JSON、チャット履歴、場合によっては画像）に対し、モデルは型定義された質問を処理し、以下を返す。

• choice：複数の選択肢に対する確率値と選ばれた選択肢
• noul：ある条件が真である確率
• score：順序尺度に基づく評価スコア

モデルカードによると、パラメータ数は36.7億（ビジョン0.49B＋言語3.18B）で、最大10枚の画像と20,480トークンのコンテキストに対応する。アーキテクチャは状態と各候補を埋め込みベクトル（2,560次元）にエンコードし、コサイン類似度に対してソフトマックスを適用する仕組みとなっており、文章生成を行わないのはこのためである。

ライセンスとKananaファミリー内での位置づけ

本モデルはKanana-2-v-3bをベースに構築されている。適用されているライセンスはKanana Open Licenseであり、Kakaoは研究目的および商用利用が可能であると説明しているが、義務事項（通知、クレジット「Powered by Kanana」の表記、Responsible AIガイドラインの遵守など）が定められている。Apache 2.0とは異なるため、本番環境にチェックポイントを導入する前にLICENSEファイルを確認しておくのが賢明である。

Kakaoはプレスリリース内で本モデルをJev（TypeSafe AI）と比較しており、Hugging Faceのモデルカードでは「System One」互換の意思決定モデルに分類している。目的として掲げられているのは、生成と構文解析（パース）のステップを経ることなく、エージェントの細かな判断（次のツール選択、チケットのルーティング、商品写真の判読など）を高速化することである。

Kakaoが主張する性能

KakaoはH200 GPU環境において、平均レイテンシが0.04秒未満であり、GPT-6 Lunaと比べて約43倍高速であると主張している。公開された比較表によると、モデルは社内の韓国語ベンチマークKanana Decision Bench（15,909問）で72.50、公開ベンチマークであるDecision IndexおよびDecision Index Visionの平均で61.23を記録し、比較対象とされた複数のモデルを上回ったとしている。ただし、これらの数値はあくまで開発元が発表したデータである。