Kakao 公開 Kanana-2-v-decide 權重，以多模態判斷支援代理工具選擇

Kakao 於 11 月 6 日宣布公開多模態決策模型 Kanana-2-v-decide，官方 Hugging Face 集合已列出 kanana-2-v-decide-3b-2611。這次發布針對代理流程中反覆出現的分類、工具選擇與圖片判斷，讓服務直接取得可供程式處理的結果。權重採 Kanana Open License，官方表示允許研究與商業用途，部署前仍須核對授權條款。官方公告、模型集合

模型以 Kakao 的 Kanana-2-v-3b 為基礎，提供三種判斷格式：Noul 回傳條件成立的機率；Choice 回傳選項機率與選定答案；Score 則依評分階段的機率計算分數。同一請求可包含多個問題，例如收到商品照片與退換貨訊息後，同時判斷是否破損、詢問類型及顧客情緒，再交由業務規則決定後續動作。技術說明

其架構將問題與候選答案表示為向量，再比較相似度。固定選項的向量可以預先儲存、重複使用，減少重複運算。從工程角度推論，這適合將高頻、答案範圍明確的判斷抽成獨立服務，降低代理每個步驟都生成文字、再解析答案的成本；實際收益仍取決於輸入長度、候選項目數與快取命中情況。架構說明

速度數字需要保留測試條件。技術文章列出單張 H200、韓文商品評論資料下，每次判斷約 42 毫秒，並註明延遲隨 token 數變化；新聞稿則概述為平均低於 0.04 秒。兩處數字略有差異，且皆屬廠商測試，不能直接視為中文、多圖片或併發服務的延遲保證。測試條件

對中文團隊而言，下一步應以實際工具清單與圖片資料測量分類準確率、機率校準及尾端延遲，並驗證低信心結果如何轉交其他模型或人工處理。這些部署指標將決定它能否穩定承擔代理中的判斷步驟。