PUBG yapımcısı 30B modelini açık kaynak olarak yayınladı: Hata düzeltmede Meta'ya yakın, altyapısında Kimi ve DeepSeek teknolojileri kullanılıyor

动察 Beating AI haberi: Güney Koreli oyun devi KRAFTON, Raon-1 mini önizleme sürümünü yayınladı. Bu, sıfırdan eğitilmiş bir MoE dil modeli olup toplam parametre sayısı yaklaşık 28,8 milyar, her çıkarımda yalnızca 4,3 milyar parametre aktive ediliyor; Korece diyalog, programlama ve Agent yeteneklerine odaklanıyor ve 260 bin Token bağlam desteği sunuyor.

Sıfırdan eğitilmiş olsa da temel teknolojide Çinli üreticilerin izleri de var. Hibrit dikkat mimarisi kullanıyor; 25 katmanlı ağın 18 katmanı Kimi Delta Attention'dan geliştirilen doğrusal dikkat mekanizmasını kullanıyor. Ayrıca ekip, DeepSeek'in mHC süper bağlantı teknolojisini basitleştirerek eğitim hesaplama maliyetini düşürdü.

KRAFTON'un açıkladığı testlere göre Raon-1 mini, SWE-Verified kod düzeltme testinde %70,8 elde ederek Qwen3.6-35B-A3B'nin %63,2'sini geçti ve Meta Muse Glimmer'ın %72,0'sine yaklaştı. Ancak Terminal-Bench Lite terminal işlem testinde yalnızca %47,0 alarak Qwen3.6-35B-A3B'nin %63,3'ü ve Muse Glimmer'ın %70,7'sinin belirgin şekilde gerisinde kaldı. Talimat takip testi IFBench'te ise %84,2'ye ulaşarak yukarıdaki iki modelden daha yüksek performans gösterdi.

Model ağırlıkları Apache 2.0 lisansıyla açıldı; GGUF, MLX gibi sürümler sunuluyor ve Mac'te yerel çalıştırma destekleniyor. NVFP4 kuantizasyon sürümü tek bir RTX 5090 üzerinde dağıtılabiliyor. Ekip ayrıca DFlash2 spekülatif kod çözme modeli sunuyor; tek bir NVIDIA B300 üzerindeki testte normal kod çözmeye kıyasla en fazla 2,18 kat çıktı verimi artışı sağlıyor.