Kakao·11/13 측정 · 평균 46.2
Kanana 2 30B-A3B Thinking
Kakao Kanana 2 30B-A3B Thinking 2601 (kakaocorp/kanana-2-30b-a3b-thinking-2601, 2026-01). MLA + MoE 활성 3B (총 30B). Agentic AI 지향 (tool calling, complex instruction). 자체 AWQ-4bit 변환 (llm-compressor) — MoE 호환성 스모크 통과 시 적용. VL N/A.
vs Field
강·약 카테고리
이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.
↑ 강점
- 56.8문서 출력32모델 중 29위·평균 대비 -18.5
- 43.2금융·가계·자산관리32모델 중 28위·평균 대비 -19.5
- 56.0마케팅·콘텐츠32모델 중 30위·평균 대비 -21.5
↓ 상대적 약점
- 36.2차사고·자동차 분쟁32모델 중 30위·평균 대비 -33.8
- 42.6법무32모델 중 30위·평균 대비 -31.9
- 40.8세무·회계32모델 중 29위·평균 대비 -25.9
External · Artificial Analysis
AA 외부 벤치
이 모델은 AA 카탈로그에 매칭되지 않음 (Phase 3 모델 풀 확장 시 재시도)
문항별 답변 · 채점
11/13 측정 · 문항당 1회이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.
P1주식 투자49.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P2부동산45.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리43.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁36.2
카테고리 전체 비교 →문항
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P5생활 법률·형사40.4
카테고리 전체 비교 →문항
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B1세무·회계40.8
카테고리 전체 비교 →문항
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B2법무42.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무46.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠56.0
카테고리 전체 비교 →문항
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T1코드·개발50.2
카테고리 전체 비교 →문항
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T2문서 출력56.8
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