韩国科技公司 Kakao 发布开源决策模型 Kanana-2-v-decide：为 AI 智能体输出概率而非文本
Kakao 发布开源多模态决策模型，直接输出结构化判断以加速 AI 智能体流程。
韩国科技公司 Kakao 于 11 月 6 日在 Hugging Face 平台公开了名为“Kanana-2-v-decide”的开源多模态决策模型。该模型专为 AI 智能体设计，与传统大语言模型（LLM）不同，它不生成自然语言文本，而是直接输出概率、选择或分数等结构化数据。这一特性允许 AI 系统跳过从文本中提取结论的步骤，从而更快速地执行后续操作。
Kanana-2-v-decide 基于 Kakao 的多模态语言模型 Kanana-2-v-3b 构建，采用嵌入向量架构。通过将问题和选项转换为向量并比较相似度，模型能够减少重复请求的计算负载和响应时间。Kakao 声称，在单张 H200 GPU 上，该模型的平均响应时间为 0.04 秒，比 OpenAI 的 GPT-6 Luna 快约 43 倍。
在准确性方面，Kakao 使用包含 15,909 个韩语条目的内部评估集“Kanana Decision Bench”以及公开评估集“Decision Index”进行了测试。公司报告称，在与微软的 Decision-1、TypeSafe AI 的 Jev、Perplexity 的 pplx-decider-v1.1-27B 和 Upstage 的 Solar Decide 等模型的对比中，Kanana-2-v-decide 获得了最高分。需要注意的是，这些性能指标均为 Kakao 自报结果，尚未经过独立第三方验证。
该模型采用“Kakao Open License”授权，允许研究和商业使用。Kakao 计划先在内部项目如网络搜索和产品类别分类中集成该模型，随后进行更广泛的部署。此次发布回应了 AI 行业对专门“仅决策”模型的需求，这类模型旨在处理自主智能体所需的快速、结构化判断，区别于通用 LLM 的生成能力。