크래프톤, AI 모델 브랜드 'Raon' 공개...음성 LLM 10B 체급 글로벌 1위

• 크래프톤이 AI 모델 브랜드 'Raon(라온)' 을 론칭하고, 첫 모델 4종을 허깅페이스에 오픈소스로 공개했음
  • 라온 = '즐거움'을 뜻하는 순우리말. 영문명은 KRAFTON 철자에서 일부를 따옴
  • 데이터 수집모델 학습성능 평가까지 파운데이션 모델 전 과정을 자체 수행했다는 점을 강조
• 공개된 4종은 Raon-Speech, Raon-SpeechChat, Raon-OpenTTS, Raon-VisionEncoder

Raon-Speech — 9B 음성 LLM, 동일 체급 글로벌 1위

• 텍스트 LLM을 확장해 음성 이해·생성까지 되는 음성 언어 모델
  • 파라미터 규모 90억(9B)
  • 10B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 영어/한국어 모두 글로벌 1위 성능
• 벤치마크 구성
  • 음성→텍스트, 텍스트→음성, 음성 기반 QA 등 7개 핵심 태스크 × 40개 벤치마크 종합 평가
  • 태스크별 평균 순위를 동일 비중 반영

Raon-SpeechChat — 국내 첫 실시간 양방향 음성 모델

• Full-duplex(양방향 통신) 기술 적용 — 사용자와 모델이 대화 중 자유롭게 끼어들 수 있음
  • 국내 발표된 최초의 실시간 양방향 음성 모델
  • GPT-4o의 음성 모드가 떠오르는 대목

Raon-OpenTTS — 학습 데이터까지 전부 공개한 TTS

• 공개 음성 데이터만으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델
  • 기존에 쓰기 어려웠던 일부 데이터는 크래프톤이 직접 수집·정제해 공개
  • 전체 학습 데이터도 같이 공개해 누구나 동일 환경에서 재현 가능
• 재현성까지 챙긴 OSS TTS는 흔치 않은 구성

Raon-VisionEncoder — 구글 SigLIP2를 일부 상회

• 이미지를 AI가 이해 가능한 표현으로 바꾸는 비전 인코더
  • 언어 모델과 결합하면 시각 정보 처리 가능(멀티모달 기반)
  • 공개 데이터만 활용하고 사전 학습 모델 없이 처음부터 자체 학습
• 성능 비교
  • 일부 시각 인식 태스크에서 구글 대표 비전 인코더 SigLIP2를 상회
  • 그 외 태스크에서도 SigLIP2 대비 90% 이상 성능 유지
• '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서도 활용 예정

의미와 배경

• 이강욱 크래프톤 CAIO "이번 공개는 AI 기술 역량을 축적해 나가는 과정의 중요한 이정표"
  • 대규모 학습 데이터와 핵심 모델을 공유해 국내 AI 생태계 성장에 기여하겠다는 메시지
• 게임사가 자체 파운데이션 모델 팀을 꾸려 음성·비전까지 수직 통합하는 사례
  • 게임 내 NPC 대화, 실시간 음성 인터랙션 같은 직접 응용처를 염두에 둔 전략으로 읽힘

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기술 맥락

크래프톤이 왜 이걸 오픈소스로 풀었냐 하면, 허깅페이스 공개는 단순 홍보가 아니라 리크루팅·생태계 기여·표준화를 동시에 노리는 움직임이에요. AI 연구자 채용에서 "오픈소스 기여 이력 있는 조직"이라는 브랜딩이 꽤 결정적인 변수거든요.

음성 언어 모델(Speech Language Model)이 요즘 핫한 이유는 GPT-4o의 음성 모드 이후 "텍스트만 처리하는 LLM"에서 "음성 입출력을 네이티브로 처리하는 LLM"으로 축이 옮겨가고 있어서예요. 기존 TTS/STT 파이프라인을 따로 붙이는 방식은 지연이 크고 억양·감정 전달이 어려운데, 음성 LLM은 이걸 한 모델에서 처리해 훨씬 자연스러운 대화가 가능해져요.

Full-duplex(양방향 통신)는 전화선 용어에서 온 건데, 이쪽 맥락에선 모델이 응답 생성 중에도 사용자 입력을 계속 듣고 중간에 끼어들 수 있는 구조를 말해요. 기존 음성 에이전트는 '내가 말하고 → 모델이 말하고' 식의 턴제였는데, full-duplex는 실제 사람 대화처럼 겹쳐 말할 수 있어요. 게임 NPC가 "어어 그건..." 하고 끼어드는 장면이 가능해지는 거죠.

SigLIP2는 구글이 CLIP 스타일을 개선해 내놓은 비전-언어 정렬 모델이에요. 이미지를 언어 모델이 이해 가능한 벡터로 바꿔주는 역할을 하는데, 멀티모달 LLM의 '눈'에 해당하는 부품이거든요. 여기서 구글 모델을 일부 상회한다는 건 비전 기반 AI 스택에서도 경쟁력을 증명했다는 의미예요.