10 月 25 日，韩国游戏公司 KRAFTON 旗下人工智能分支 KRAFTON AI 预览从头训练的 Raon-1 mini 模型，整体规模 30B-A4B，采用混合专家架构，以 Apache 2.0 许可开源，官方称在编程与智能体任务上与 Meta 的 Muse Glimmer 30B 相当，同时速度更快、内存效率更高。
架构与开放方式
Raon-1 mini 采用混合专家架构，导入线性注意力，支持推测解码，总参数 30B、激活 4B。模型聚焦韩语，同时兼顾英语性能，正式版与后续更大的模型即将推出。KRAFTON AI 在官网提供限时免费 API 试用，开源许可选的是 Apache 2.0，对开发者相当友好。
对标对象与取舍
Muse Glimmer 30B 走的是同一条路线，同样把总参数压在 30B 量级而只激活一小部分，把成本重心放在推理效率上。Raon-1 mini 的说法是速度更快、内存效率更高，并强调能进行自然对话。对比 Recursive Flint 开源模型 的 40B 只激活 2.5B 路线，两者在设计思路上接近，差别主要在训练数据与目标市场的语言侧重。
游戏公司的模型路线
KRAFTON 成立于 2007 年，本质上是一家游戏公司。Raon 系列的路径带着这个背景，先在自身业务场景里验证通用能力与编程能力，再把权重放出来。KRAFTON AI 在这次开源里一次性放出了模型权重、训练方法和推理接口，没有设申请审核，也没有要求商业授权，改造成本被压到最低。
KRAFTON 本来是游戏公司，Raon 系列的路径也带着这个背景，先在自身业务场景里验证通用能力与编程能力，再把权重放出来。限时免费 API 让开发者能在正式版发布之前，先摸清这个 30B-A4B 模型的推理成本和实际响应表现。
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