A.X K2 Raon-Speech는 약 21.2B의 전체 파라미터와 약 3.5B의 활성 파라미터를
갖는 영어/한국어 이중언어 음성 언어 모델(SpeechLM)입니다. SK텔레콤이 개발한
A.X K2 Light 20B-A3B mixture-of-experts 텍스트 backbone 위에 크래프톤이
독자 학습한 AuT 음성 인코더와 Mimi 계열 neural audio codec을 결합해, 음성
이해와 음성 생성을 하나의 멀티모달 모델로 통합했습니다. 크래프톤이
오픈소스로 공개한 음성 언어 모델
[Raon-Speech-9B](https://huggingface.co/KRAFTON/Raon-Speech-9B)의 recipe를
기반으로 학습되었습니다.
## Key Features
- **End-to-End 음성 언어 모델**: SK텔레콤의 A.X K2 Light 20B-A3B
mixture-of-experts backbone 위에 구축된 21.2B 파라미터(활성 약 3.5B)
멀티모달 모델입니다.
- **독자 학습 음성 모듈**: curated 데이터와 자체 파이프라인으로 학습한 AuT
음성 인코더(약 317M 파라미터)와 Mimi 계열 neural audio codec(약 96M
파라미터)을 사용합니다.
- **이중언어 지원**: 30B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 한국어 종합 1위,
영어 종합 3위를 기록했습니다.
- **멀티태스크 역량**: STT, TTS, SpeechQA, SpokenQA, turn 기반 멀티모달
chat을 하나의 통합 모델에서 지원합니다.
- **Paralinguistic 인지**: 사용자 목소리에 담긴 감정, 억양 등의 정보를
활용해 자연스러운 음성 답변을 생성합니다.
- **화자 목소리 conditioning**: ECAPA embedding을 통해 선택적 화자
reference 오디오로 voice conditioning TTS를 지원합니다.
- **TTS Continuation**: Prefill 기반 continuation으로 reference 오디오에서
운율이 자연스럽게 이어지는 음성을 생성합니다.
## Speech Samples
A.X K2 Raon-Speech가 대상 텍스트로부터 직접 합성한 음성 샘플입니다.
> 어 그 거에 대한 체크하는 거? 막 어느 어떤 분야에서 이런 뭐 뭐라고 해야 되지?
> 후기 근데 후기 어떻게 보면 내가 좀 인터넷으로 사는 거는 좀 믿음이 안가는 거 같애. 좀 하도 뭐라 해야 되지 좀 그렇게 정품이라고 해도
> 아 근데 어 일단 대전에서만 하는 게 아니라 이제 대전 어차피 그냥 대전 이번 달까지 월세 그거 냈으니까 그냥 있다가
> 그래서 그거 좀 음 좀 얘기 하고 있어. 자기는 아무튼 브랜드 할 생각은 없어.
## Architecture
| Component | Configuration |
|---|---|
| Text backbone | A.X K2 Light 20B-A3B MoE, 48 layers, 2,048 hidden size |
| Experts | 128 routed experts, top-8 routing |
| Speech encoder | Qwen3-ASR 아키텍처 기반 독자 학습 AuT encoder, 24 layers, 약 317M 파라미터 |
| Speech codec | 독자 학습 Mimi 계열 codec, 약 96M 파라미터 |
| Codec configuration | 32 quantizers, 2,048-entry codebooks, 24 kHz, 12.5 frames per second |
| SpeechLM code interface | 입력 8 code groups, 생성 출력 16 code groups |
| Talker | Qwen3 기반 talker, 4 layers, 2,048 hidden size |
| Text-backbone context window | 최대 131,072 tokens |
핵심 음성 이해와 direct-TTS 경로에 필요한 모든 구성 요소는 checkpoint에
포함되어 있습니다. 화자 조건 TTS와 continuation TTS는 추가로 frozen
SpeechBrain ECAPA 화자 인코더를 사용하며, 최초 호출 시 자동으로
다운로드됩니다.
## Evaluation
평가는 음성 인식, 음성 합성, 음성 이해, 음성 질의응답, 텍스트 질의응답,
도구 호출 등 총 6개 영역에서 진행했으며, LibriSpeech, KsponSpeech,
VoiceBench, KVoiceBench, MMAU, KMMAU, API-Bank, FunctionChat-Bench 등을
포함해 한국어 24개, 영어 22개 등 총 46개의 벤치마크를 활용했습니다. 각
평가 결과를 0~1 범위로 정규화한 뒤 언어별 종합 점수를 산출했으며, 세부 평가
방법과 결과는
[크래프톤 AI 테크 블로그](https://krafton.ai/blog/posts/2026-06-30-ax-raon/ax-raon-kr.html)에서
확인할 수 있습니다.
30B 이하급 공개 음성 언어 모델 중 한국어 종합 성능 1위(0.72), 영어 종합
성능 3위(0.75)를 기록했습니다.
카테고리별 성능이며, 각 점수는 0부터 해당 카테고리 최고 점수까지로
정규화되어 있습니다. 비교 모델은 아래 표의 영어 상위 모델 중 영어와
한국어를 모두 지원하는 모델입니다.
### Aggregate scores
| Korean Rank | Model | Korean | English | English Rank |
|---|---|---|---|---|
| 1 | **A.X K2 Raon-Speech** | **0.72** | **0.75** | **3** |
| 2 | Raon-Speech | 0.70 | 0.79 | 1 |
| 3 | Qwen3-Omni | 0.65 | 0.78 | 2 |
| 4 | HyperCLOVA X 8B Omni | 0.60 | 0.68 | 8 |
| 5 | MOSS-Audio | 0.58 | 0.62 | 13 |
| 6 | Qwen2.5-Omni | 0.55 | 0.73 | 5 |
| 7 | Fun-Audio-Chat | 0.53 | 0.69 | 7 |
| 8 | Step-Audio 2 mini | 0.32 | 0.67 | 10 |
| 9 | Interactive-Omni | 0.27 | 0.71 | 6 |
| 10 | Ming-Lite-Omni v1.5 | 0.21 | 0.68 | 8 |
| 10 | AF-Next | 0.21 | 0.65 | 11 |
| 12 | COVO-Audio | 0.18 | 0.41 | 15 |
| — | MiniCPM-o 4.5 | — | 0.74 | 4 |
| — | Kimi-Audio | — | 0.65 | 11 |
| — | Audio Flamingo 3 | — | 0.60 | 14 |
### Speech encoder
독자 학습한 AuT 음성 인코더는 Qwen3-ASR-1.7B AuT에 대해 보고된 약 4,000만
시간 대비 약 100만 시간의 오디오로 학습되었으면서도 SpeechLM subtask에서
Qwen3-ASR AuT에 필적하는 성능을 보입니다(Qwen AuT = 100% 기준 상대 성능).
| Task / Metric | English | Korean | Language Average |
|---|---|---|---|
| Speech Recognition | 96.7% | 104.6% | 100.7% |
| SpokenQA (Accuracy) | 90.3% | 104.8% | 97.6% |
| SpeechQA (Accuracy) | 98.8% | 100.2% | 99.5% |
| **Overall Language Average** | **95.3%** | **103.2%** | **99.2%** |
### Speech codec
독자 학습한 codec은 약 50만 시간의 오디오로 학습되어 Mimi 성능에
근접합니다(Mimi = 100% 기준 상대 성능). Moshi는 오디오 pretraining에 700만
시간 규모의 unsupervised corpus를 보고했습니다.
| Metric | English | Korean | Language Average |
|---|---|---|---|
| PESQ | 83.7% | 83.3% | 83.5% |
| ESTOI | 96.8% | 94.7% | 95.8% |
| Speech Recognition | 100.7% | 112.6% | 106.7% |
| Speaker Similarity | 96.9% | 99.6% | 98.3% |
| UTMOS | 94.4% | 95.7% | 95.1% |
| **Overall Language Average** | **94.5%** | **97.2%** | **95.9%** |
### Post-training ablations
직전 checkpoint 대비, tool-use fine-tuning은 tool-call 점수를 0.543에서
0.740으로, paralinguistic self-distillation은 emotion/speaker 점수를
0.566에서 0.613으로 개선했으며, TTS direct preference optimization은 평균
TTS 오류율을 3.6%에서 3.1%로 낮췄습니다.
## Requirements
```bash
pip install -r requirements.txt
# Optional: lower-latency attention on supported CUDA systems
pip install flash-attn --no-build-isolation
```
`transformers>=4.57.1`이 필요합니다. 화자 조건 및 continuation TTS API에는
`speechbrain`이 필요합니다.
## Load the model
```python
from transformers import AutoConfig
from transformers.dynamic_module_utils import get_class_from_dynamic_module
MODEL_ID = "KRAFTON/A.X-K2-Raon-Speech-21B-A3B"
config = AutoConfig.from_pretrained(MODEL_ID, trust_remote_code=True)
RaonPipeline = get_class_from_dynamic_module(
"modeling_raon.RaonPipeline",
MODEL_ID,
revision=getattr(config, "_commit_hash", None),
)
pipe = RaonPipeline(
MODEL_ID,
device="cuda",
dtype="bfloat16",
)
```
BF16 checkpoint는 약 42.4 GB의 weights를 포함하므로 80 GB GPU 또는 적절한
multi-GPU 구성을 권장합니다.
## Usage
### Speech-to-text
```python
text = pipe.stt("audio.wav")
```
### Text-to-speech
```python
audio, sample_rate = pipe.tts("Hello, how are you?")
pipe.save_audio((audio, sample_rate), "output.wav")
```
### 화자 조건 TTS
```python
audio, sample_rate = pipe.tts(
"안녕하세요. 만나서 반갑습니다.",
speaker_audio="speaker_reference.wav",
)
pipe.save_audio((audio, sample_rate), "conditioned.wav")
```
### Reference 오디오로부터의 TTS continuation
```python
audio, sample_rate = pipe.tts_continuation(
"And this is how the story continues.",
ref_audio="reference.wav",
)
pipe.save_audio((audio, sample_rate), "continuation.wav")
```
### SpeechQA (오디오 context, 텍스트 질문)
```python
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "audio", "audio": "context.wav"},
{"type": "text", "text": "Please answer the question in this audio."},
],
}
]
response = pipe.chat(messages)
```
### SpokenQA (오디오 context, 오디오 질문)
```python
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "audio", "audio": "spoken_question.wav"},
],
}
]
response = pipe.chat(messages)
```
## vLLM-Omni 배포
KRAFTON의 공식
[vLLM-Omni 저장소](https://github.com/krafton-ai/vllm-omni)와 호환 브랜치인
`feat/axk2_raon_speech`를 사용합니다. 검증된 리비전은
[`7bcaf21`](https://github.com/krafton-ai/vllm-omni/commit/7bcaf21df881bda4280cbbf9752fc356e753d3bb)이며,
검증에 사용된 vLLM-Omni 구현 리비전과 일치시키려면 이 커밋으로 고정하세요.
### 설치 및 실행
```bash
git clone --branch feat/axk2_raon_speech --single-branch \
https://github.com/krafton-ai/vllm-omni.git
cd vllm-omni
# Optional: pin the revision validated with this checkpoint.
git checkout 7bcaf21df881bda4280cbbf9752fc356e753d3bb
python -m pip install "vllm==0.20.0"
python -m pip install -e .
```
함께 제공되는 단계 프로필은 약 96 GB VRAM을 갖춘 GPU 한 장을 대상으로
합니다. 텐서 병렬화는 1(`TP=1`)이며, 최대 모델 길이와 최대 배치 토큰 수는
모두 4096입니다. vLLM 0.20에서는 이 체크포인트의 KV 캐시 헤드 너비가
192이므로 `VLLM_MLA_DISABLE=1` 설정이 필요합니다.
복제한 저장소의 최상위 디렉터리에서 다음 명령으로 서버를 실행합니다.
```bash
export VLLM_MLA_DISABLE=1
vllm-omni serve KRAFTON/A.X-K2-Raon-Speech-21B-A3B \
--stage-configs-path examples/offline_inference/raon/raon_axk1_local.yaml \
--host 0.0.0.0 \
--port 8091 \
--trust-remote-code \
--omni
```
### 상태 확인 및 모델 목록
```bash
curl -fS http://localhost:8091/health
curl -fS http://localhost:8091/v1/models
```
### TTS
```bash
curl -fS -X POST http://localhost:8091/v1/audio/speech \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @- \
--output axk2_tts.wav <<'EOF'
{
"model": "KRAFTON/A.X-K2-Raon-Speech-21B-A3B",
"input": "Hello, this is A.X-K2 Raon Speech.",
"response_format": "wav"
}
EOF
```
### STT
입력 오디오를 이식성이 높은 한 줄짜리 base64 데이터 URL로 인코딩합니다.
```bash
AUDIO_B64="$(base64 < audio.wav | tr -d '\n')"
curl -fS -X POST http://localhost:8091/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
--data-binary @- <
