인공지능 전문기업 코난테크놀로지

Konan LLM을
사용해야 하는 이유

국내 최초 생성·추론 통합 모델 '코난 LLM ENT-11'은
DeepSeek-R1을 능가하는 성능을 적은 GPU 자원에서도 안정적으로 제공합니다.
합리적인 도입 비용과 강력한 보안성까지, 지금 Konan LLM을 경험해보세요.

Konan LLM은 코난테크놀로지가 자체 개발한 대규모 언어모델입니다.
작문, 역할극, 추론, 코딩 등 8개 항목에서 DeepSeek-R1을 능가한 Konan LLM ENT-11 모델은
일반·추론 모드를 통합하여 더욱 정교하고 유연한 성능을 제공합니다.

성능 평가 결과

Konan LLM 32B (ENT-11)
DeepSeek-R1-32B
DeepSeek-R1-671B

자체 성능 평가 점수

Video - 국내 최초 일반-추론모드를 결합한 코난 LLM 'ENT-11'

BENEFITS

Benefit 01.

딥시크를 넘어선 고도화된 추론력

High-Precision Reasoning in a Unified Model

작문·추론·코딩 등 8개 항목에서 DeepSeek-R1을 능가한 Konan LLM ENT-11은
일반 생성과 추론 기능을 통합한 고성능 언어모델입니다.
복잡한 질문과 제한된 정보 속에서도 맥락을 정확히 이해하고,
논리 구조에 기반한 고품질 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

Benefit 02.

외부 유출 우려 '제로'

No private leaks. No external exposure

코난테크놀로지의 ENT-11은 자체 개발 LLM으로, 고객 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. 온프레미스, 폐쇄망 환경에서 안정적으로 운영 가능하며, 보안 규제가 엄격한 산업군에서도
안심하고 사용할 수 있습니다.

Benefit 03.

추론 과정을 보여주는 구조로 신뢰성 향상

A structured view of reasoning builds trust

Konan LLM ENT-11 은 단순한 응답 생성이 아닌, 질문에 대한 추론 과정과 근거를 드러내는
구조로 설계되어 사용자가 결과를 스스로 검토하고 신뢰할 수 있는 AI 환경을 제공합니다.
따라서 할루시네이션의 가능성을 낮추며, 비전문가가 사용해도
답변의 타당성과 정확성을 판단하기 쉽습니다.

Benefit 04.

사용자별 권한 제어로 더 강력한 보안 보장

Granular Access Control for Enterprise Safety

Konan LLM은 조직 내 역할에 따라 접근 권한을 세분화할 수 있어
민감한 정보에 대한 통제와 보안 유지가 용이합니다.
기업 내부 시스템과도 유연하게 연동되어 보안 정책에 맞는 안정적인 운영이 가능합니다.

FEATURE

Konan LLM만이 가진
특장점 3가지를 소개합니다.

모든 정보에서 답을 찾는
RAG-X 기반 LLM

코난의 자체 개발 벡터 검색 기술과의 연동을 통해 LLM이 최신 문서의 맥락을 이해하고 정확한 근거 기반의 응답을 생성합니다.
검색 증강 생성(RAG) 구조는 할루시네이션을 줄이는 동시에,
접근 권한에 따라 정보 제어가 가능한 신뢰할 수 있는
생성 환경을 구현합니다.
사내 문서, 내부 DB 등 기업 내 다양한 데이터 자산을
실시간으로 연동해 정확도와 실효성을 모두 갖춘 응답을
제공합니다.

고객 환경에 맞춘 최적의
LLM 선택 구조

코난 LLM은 On-device(OND), Professional(PRO), Enterprise(ENT) 모델로 구성되어 있어, 기업의 규모, 목적,
예산에 따라 가장 효율적인 형태로 선택 적용이 가능합니다.
가벼운 PC 단위 도입부터 대규모 GPU 클러스터, 서버까지,
고객의 업무 환경과 성능 요구에 맞춘 유연한
맞춤형 LLM 운영을 지원합니다.

국내 최대 한국어 데이터로 훈련된,
한국어에 강한 LLM

2007년부터 실시간 AI 분석 서비스 '펄스케이(PulseK)'를 통해 총 250억 건 이상의 데이터를 확보해왔으며, 고품질의 한국어 데이터를 정교하게 학습하여 훈련되었습니다.
맥락 이해, 지시 해석, 문체 일관성 면에서 압도적인
한국어 퍼포먼스를 보여줍니다.

Konan LLM이
문서작업에 뛰어난 이유

사람처럼 이해하고 추론하는 LLM

법률/특허와 같은 전문 분야 문서, 보고서, 뉴스 등 신뢰도 높은 데이터를 선별해 학습하고,
복잡한 질문에도 단계별로 추론하며 해설하듯 응답을 구성합니다.
단순 정답을 제시하는 것이 아니라, 논리 흐름을 따라가는 답변 과정은 코난LLM ENT-11의 추론 특화 구조를 보여줍니다.

답변 생성 결과 비교
(코난 LLM ENT-11 vs DeepSeek 32B)

최적의 고객 맞춤형 모델 제공

코난 LLM은 On-device, Professional, Enterprise의 모델을 제공하고 있습니다.
고객사의 규모, 예산, 사용 목적 등 다양한 상황을 고려하여 최적의 맞춤형 모델을 선택하고 도입할 수 있습니다.

정보유출 우려없이 안전하게

코난 LLM은 '온프레미스솔루션'으로 제공하여 민감정보에 대한 안전을 보장합니다.
또한 고객의 개인정보가 유출되지 않도록 '개인정보 필터링 기술'을 적용하였습니다.

정확한 소스에서 찾는 최적의 답변

코난 LLM는 '고객사 내부데이터'에서 신뢰성 높은 답변을 제시할 뿐만 아니라,
웹 기반 외부 데이터 기반의 최신 정보를 반영하여 답변을 제공합니다.

권한에 맞게 문서열람 제한

코난 LLM은 사용자별로 열람권한을 체크하여 정보 유출 위험을 줄이고,
접근권한이 있는 경우에는 프롬프트와 해당 업무문서를 결합하여 문서생성 결과를 제공합니다.

코난 LLM 파운데이션 모델의 서비스 과정

손쉬운 모델관리와 성능평가

코난 LLM은 노코드 기반의 MLOps관리 도구인 ‘코난 LLM 스튜디오’를 제공합니다.
시스템 운영자/관리자들이 직접 모델관리를 하거나 성능평가를 진행할 수 있습니다.

코난 LLM 스튜디오 기능

USE CASES

Konan LLM은 데이터가 있는 모든 곳에서 기업의 디지털 전환 수요에 대응합니다.
한국남부발전, 한림대학교의료원 등 다양한 기관이 도입해 AI 기반 업무 혁신을 추진 중이며,
공공과 민간 분야에서도 PoC를 성공적으로 마치고 본 사업 도입이 이어지고 있습니다.
기업 맞춤형 학습과 파인튜닝을 통해 실질적인 업무 생산성 향상을 이끌고 있습니다.