Kakao ha annunciato ufficialmente il suo nuovo modello di intelligenza artificiale, Kanana-v-4b-hybrid, presentandolo come un sistema unico e versatile, capace di gestire con la stessa naturalezza sia le conversazioni quotidiane sia i compiti più complessi che richiedono ragionamento logico strutturato. La visione dichiarata dall’azienda è ambiziosa: superare la frammentazione tra modelli “leggeri” per il dialogo e modelli “pesanti” per l’inferenza, offrendo un’unica IA in grado di adattarsi dinamicamente alla complessità della richiesta.
Il nuovo modello nasce come evoluzione diretta di Kanana-v-3b, noto anche come Kanana-1.5-v-3b, rilasciato in open source nel luglio dello scorso anno tramite Hugging Face. Questa continuità non è solo nominale: Kakao ha costruito Kanana-v-4b-hybrid partendo da una base già consolidata, arricchendola con nuove capacità di ragionamento e con un’architettura pensata per ridurre errori, allucinazioni e incoerenze, problemi che ancora oggi affliggono molti modelli di linguaggio, soprattutto quando vengono messi alla prova su input complessi o multimodali.
Uno degli elementi più interessanti del modello è il processo di autovalutazione integrato. Kanana-v-4b-hybrid non si limita a trasformare immagini in testo o a descriverne il contenuto, ma applica un meccanismo interno di sintesi, calcolo e verifica delle informazioni, ispirato al modo in cui un essere umano rilegge e controlla il proprio ragionamento. Questo approccio, spesso descritto come “raffinamento”, sta diventando sempre più centrale nello sviluppo dei modelli avanzati, perché consente di individuare incongruenze logiche, errori di calcolo o condizioni mancanti prima che la risposta venga presentata all’utente.
Secondo Kakao, questo processo riduce in modo significativo le allucinazioni e migliora la precisione in contesti notoriamente difficili per le IA, come l’analisi di tabelle complesse, la lettura di ricevute, la comprensione di documenti strutturati e la risoluzione di problemi matematici articolati. In altre parole, il modello non punta solo a “rispondere bene”, ma a rispondere in modo affidabile anche quando la richiesta mette sotto pressione le sue capacità logiche.
Per arrivare a questo risultato, l’azienda ha dichiarato di aver adottato un percorso di addestramento estremamente accurato, articolato in più fasi. Dopo un apprendimento di base, il modello è stato allenato con lunghe catene di pensiero, per rafforzare la capacità di seguire ragionamenti complessi passo dopo passo. A questo si sono aggiunte fasi di apprendimento per rinforzo, prima offline e poi online, con l’obiettivo di affinare progressivamente il comportamento del modello in scenari realistici e dinamici. Questo processo, secondo Kakao, è stato determinante per ottenere un salto di qualità nelle capacità di ragionamento.
Un aspetto centrale della presentazione riguarda la specializzazione linguistica. Kakao ha sottolineato come molti modelli globali, pur essendo potenti, mostrino limiti evidenti quando devono gestire domande in coreano. Spesso queste richieste vengono implicitamente tradotte in inglese, elaborate e poi ritradotte, con una perdita di contesto e di coerenza logica. Kanana-v-4b-hybrid, al contrario, è stato addestrato per comprendere e ragionare direttamente in lingua coreana, senza passaggi intermedi, preservando sfumature semantiche e strutture logiche proprie del contesto culturale e linguistico locale.
Questa scelta ha portato a risultati molto rilevanti nei test di valutazione. Il modello ha ottenuto elevati livelli di accuratezza in ambiti come studi sociali e matematica, arrivando a distinguersi persino in benchmark accademici ispirati al sistema educativo coreano. Nel KoNET, un test nazionale di valutazione basato su criteri scolastici reali, Kanana-v-4b-hybrid ha raggiunto un punteggio di 92,8, un risultato che Kakao presenta come una dimostrazione concreta della solidità del modello nel ragionamento logico e nella comprensione profonda dei contenuti.
Anche nei confronti con modelli globali di dimensioni simili e con altri modelli nazionali, il sistema ha mostrato prestazioni molto competitive, in particolare nelle aree scientifiche e ingegneristiche, nella comprensione visiva generale e nell’analisi di documenti. Nei compiti che richiedono un ragionamento complesso, come matematica e scienze, Kakao afferma che il suo modello sia riuscito in diversi casi a superare soluzioni globali più affermate, evidenziando come l’ottimizzazione architetturale e linguistica possa contare quanto, se non più, della pura scala.
Guardando al futuro, Kakao prevede di rendere l’esperienza ancora più fluida. L’obiettivo è permettere al sistema di valutare autonomamente la complessità di una domanda e decidere se rispondere in modalità generale o in modalità di inferenza profonda, senza che l’utente debba scegliere manualmente un modello o una funzione specifica. In questo modo, all’interno di un’unica finestra di chat, sarà possibile passare senza soluzione di continuità da richieste semplici a domande di analisi avanzata, ottimizzando al tempo stesso l’uso delle risorse computazionali.
Secondo Jeong Shin-ah e il team di ricerca guidato da Kim Byun-hak, Kanana-v-4b-hybrid rappresenta il modello più naturale e accurato attualmente disponibile per pensare e rispondere nell’ambiente linguistico coreano. La strategia di Kakao è chiara: costruire un’IA altamente performante ed efficiente, profondamente specializzata nella lingua e nel contesto locale, ma sufficientemente solida da competere anche sulla scena globale. In parallelo, l’azienda continua a rafforzare il proprio ecosistema, come dimostrano i recenti annunci sui modelli multimodali Kanana-o, Kanana-v-embedding e sul rilascio open source di Kanana-2, pensato per applicazioni di intelligenza artificiale agentiva.