《绝地求生》开发商 KRAFTON 发布首个从零训练的大模型 Raon-1 mini 预览版：30B-A4B MoE，改用 Kimi、DeepSeek 架构，Apache 2.0 开放权重

这件事意味着什么

【要点】

《绝地求生》开发商 KRAFTON 的 AI 团队在 Hugging Face 发布 Raon-1 mini 预览版，这是它首个从零训练的大语言模型，Apache 2.0 许可，申请后自动获批下载。

一、规格：28.8B 总参数、每 token 激活 4.3B 的 MoE（128 个专家选 6 个加 1 个共享），25 层中 18 层是自研线性注意力 RDA，只有 7 层 MLA 保留 KV 缓存，原生 262K 上下文。

二、架构明确借鉴中国实验室：RDA 改自 Kimi Delta Attention，残差连接改自 DeepSeek 的 mHC。

三、官方自测（裁判模型为 gpt-5.6-luna）：SWE-Verified 70.8、AIME 2026 93.3、GPQA Diamond 84.3、IFBench 84.2，与 Qwen3.6-35B-A3B、Gemma 4 26B-A4B 互有胜负；MMLU Pro 76.5、Terminal-Bench Lite 47.0 明显落后。

四、同时提供 MXFP8、NVFP4（单张 RTX 5090 可跑）、GGUF、MLX 版本和 DFlash2 草稿模型，官方称单卡 B300 输出吞吐最高提升 2.18 倍。

【可核验】

模型卡：https://huggingface.co/KRAFTON/Raon-1-mini-preview

Raon-1 合集：https://huggingface.co/collections/KRAFTON/raon-1-6ad80dbf805e0afb58ce5fb4

NVFP4 / GGUF / 草稿模型：https://huggingface.co/KRAFTON/Raon-1-mini-preview-nvfp4 ／ https://huggingface.co/KRAFTON/Raon-1-mini-preview-gguf ／ https://huggingface.co/KRAFTON/Raon-1-mini-preview-assistant

【我们的判断】

一、背景：韩国此前的主力开源模型多来自 LG、Naver、SK 电信等，游戏公司亲自从零训练 30B 级 MoE 并用 Apache 2.0 放出，说明「主权 AI」之外的韩国企业也开始自建底座。

二、横向看，30B 上下、3B–4B 激活是今年最拥挤的赛道：Qwen3.6-35B-A3B、Gemma 4 26B-A4B、Muse Glimmer 30B 都在这里。Raon 的卖点不是全面领先，而是指令遵循、搜索和韩语对话；代码和终端任务仍弱于同级。

三、它把 Kimi 和 DeepSeek 公开的架构直接拿来改，是中国开源研究外溢的又一例证。

四、局限：这是预览版，指标会变；成绩全部自报，韩语对话用的是未公开内部集；vLLM 和 llama.cpp 需用 KRAFTON 自己的分支，上游支持尚未合并，部署门槛比主流模型高。