r/LocalLLaMA•2개월 전•129•31
LG AI 연구원, K-EXAONE 2.0 750B A37B 공개
LG AI Research releases K-EXAONE 2.0 750B A37B
핵심 요약
LG가 750B 파라미터 규모의 K-EXAONE 2.0을 공개했으나, 성능 대비 모델 크기와 벤치마크 대상 선정에 대해 회의적인 반응이 많습니다.
- 모델 사양 — 750B 파라미터 규모로 Apache 2.0 라이선스 적용
- 언어 지원 — 한국어 포함 10개 언어로 확장됨
- 벤치마크 성능 — 롱 컨텍스트 및 에이전트 도구 사용에서 개선됨
- 커뮤니티 반응 — 모델 크기 대비 성능과 벤치마크 대상 선정에 비판적임
lgresearch.ai
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[블록 1/3] 한국의 주권 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계의 일환으로 개발되었습니다.
[블록 2/3] - 크기: 750B 파라미터 (기존 236B v1 모델보다 3배 큼). - 라이선스: Apache 2.0
- 언어: 10개 언어로 확장 (한국어, 영어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 폴란드어, 스페인어, 독일어, 일본어, 베트남어).
- 벤치마크 주요 결과 (보고서 기준):
- 롱 컨텍스트: OpenAI-MRCR 94.4점, Ko-LongBench 89.6점 (GLM-5.1 능가).
- 에이전트 도구 사용: Tau3-Bench Banking 14.2점 (Qwen 3.5의 13.4점, GLM-5.1의 11.5점보다 앞섬).
- 코딩: v1 대비 주요 코딩 지표에서 평균 30% 성능 향상. - 안전성 / 정렬: ROK-Fortress 및 KGC-Safety에서 평균 94.6점.
[블록 3/3] https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B
