Kakao publica en abierto Kanana-2-v-decide, un modelo multimodal que devuelve probabilidades, elecciones y puntuaciones para agentes
Kakao afirma que el modelo responde en menos de 0,04 segundos con una NVIDIA H200 y unas 43 veces más rápido que GPT-6 Luna, según su propia medición; los benchmarks son de Kakao y no están auditados.
Por qué importa
Los agentes deciden una y otra vez qué herramienta llamar, en qué fuente confiar y qué hacer después, y hoy suelen pagar a un modelo de lenguaje general para que escriba un párrafo por cada elección. El lanzamiento de Kakao apunta a ese bucle con un modelo que devuelve una probabilidad, selección o puntuación estructurada. Las cifras de velocidad y benchmarks proceden del Kanana Decision Bench de Kakao y del Decision Index público; conviene esperar pruebas independientes y ver si otros laboratorios copian este formato.
Datos clave
- Publicado en abierto en Hugging Face el 6 de noviembre
- Tiempo medio de respuesta inferior a 0,04 s con una NVIDIA H200
- Unas 43 veces más rápido que GPT-6 Luna según la medición de Kakao
- Kanana Decision Bench: 72,62 frente a 71,98 de Microsoft Decision-1
- Decision Index: 61,35 para el modelo de 3B