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Kakao开源发布了两款可用于个性化人工智能（AI）智能体和语义搜索的嵌入模型。其特点是基于自主研发的小型语言模型，提升韩语搜索性能和运行效率。

Kakao于29日表示，此次发布的模型分别为30亿参数的“Kanana-2-3b-embedding”和13亿参数的“Kanana-2-1.3b-embedding”。两款模型均通过全球AI平台Hugging Face公开。

嵌入模型是一种将文本含义转换为数值形式，从而查找与用户问题相关信息的技术。普通语言模型主要负责理解问题并生成回答，而嵌入模型则通过分析问题与信息之间的语义相似度，找到所需内容。

借助这项技术，即使用户记不清准确的词语或名称，也能检索到含义相近的信息。个性化AI智能体还可以利用该技术，从过去的对话或用户信息中提取相关内容，并与当前问题建立联系。

Kakao表示，根据公司内部评估，与参数规模相近的开源嵌入模型“llama-nemotron-embed-1b-v2”和“Qwen3-Embedding-4B”相比，此次发布的两款模型在韩语性能方面表现最佳，英语性能则处于相近水平。与Qwen3-Embedding相比，新模型的推理效率也更高。

公司还表示，与此前的Kanana嵌入模型系列相比，新模型进一步提升了搜索性能，并在内存使用量和推理速度方面实现了数十倍以上的效率提升。

Kakao利用自主研发的小型语言模型“Kanana-2-SLM”的语言理解能力开展训练，将其应用于信息检索，并据此开发了30亿参数模型。随后，公司采用知识蒸馏技术，将大模型学到的信息迁移至小模型，开发出13亿参数版本。

两款模型还采用了MRL（Matryoshka Representation Learning，套娃式表征学习）技术，使开发者能够根据具体服务需求调整搜索性能、存储空间和处理速度。开发者可以调整嵌入向量的维度，从而选择符合服务目标的效率配置。

两款模型采用“Kanana Open License”开放许可，除研究与开发外，在遵守许可条款的前提下也可用于商业用途。Kakao认为，韩国及海外的研究人员和企业可以利用这些模型开发个性化AI智能体和语义搜索服务。

Kakao统一基础模型成果负责人卢炳锡表示：“AI智能体要为用户提供所需的帮助，不仅需要具备回答问题的能力，还必须能够从分散的信息中准确找到所需内容。我们将继续支持韩语优势明显的嵌入技术应用于各类服务，并持续开展相关研究。”

孙康勋 记者