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LG rende gratuita per gli sviluppatori l’API di K-EXAONE 2.5

LG AI Research Institute ha reso gratuita l’API di K-EXAONE 2.5 per sviluppatori, startup, aziende e istituti di ricerca. Secondo l’istituto, le prestazioni del modello su 24 metriche di valutazione sono migliorate di oltre il 70% rispetto

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-09

LG apre l’accesso a K-EXAONE 2.5

LG AI Research Institute ha annunciato il 9 novembre, durante NVIDIA AI Day Seoul 2026 al COEX di Seul, che avrebbe reso gratuita l’API di K-EXAONE 2.5. Sviluppatori, startup, aziende e istituti di ricerca possono utilizzare l’API per attività di sviluppo e ricerca dopo aver ottenuto una chiave API. L’istituto descrive K-EXAONE 2.5 come un modello per la validazione tecnologica, realizzato aggiungendo una fase di addestramento al secondo modello del suo foundation model di IA indipendente, rilasciato ad agosto. Prima di sviluppare il modello di terza generazione, LG AI Research Institute ha perfezionato i metodi di addestramento del modello esistente per verificare se fosse possibile migliorarne le prestazioni.

Quattro test misurano le capacità agentiche

L’istituto ha riportato le proprie misurazioni effettuate con dataset aperti, confrontando K-EXAONE 2.5 con DeepSeek V4.1 Flash e GLM 5.3(max). Ha presentato quattro benchmark per l’IA agentica, che descrive come un’IA capace di pianificare, usare strumenti e portare a termine attività lavorative reali. Su AutomationBench, che misura l’automazione del lavoro con strumenti software-as-a-service, K-EXAONE 2.5 ha ottenuto 74,6 punti, contro i 74,9 di DeepSeek e i 71,6 di GLM. Su Claw-Eval, che valuta la capacità degli agenti di risolvere problemi in contesti lavorativi, ha ottenuto 77,3 punti, rispetto ai 75,8 di DeepSeek e ai 77,6 di GLM.

Su BrowseComp, un test sulla ricerca di informazioni attraverso la navigazione web, K-EXAONE 2.5 ha ottenuto 78,0 punti; DeepSeek ne ha ottenuti 75,8 e GLM 79,0. Su SWE-Bench Pro, che valuta attività di sviluppo e modifica del software, K-EXAONE 2.5 ha ottenuto 59,2 punti, rispetto ai 58,4 di DeepSeek e ai 64,0 di GLM. LG AI Research Institute ha dichiarato che i risultati hanno mostrato prestazioni competitive con quelle dei modelli globali a pesi aperti di frontiera nell’IA agentica.

LG riferisce un miglioramento del 70%

Il responsabile dell’EXAONE Lab di LG AI Research Institute ha dichiarato che un’analisi interna ha rilevato un miglioramento di oltre il 70% delle prestazioni complessive sulle 24 metriche di valutazione rispetto al modello rilasciato ad agosto. Il responsabile del laboratorio ha affermato che il modello per la validazione tecnologica ha aiutato l’istituto a sviluppare metodi di addestramento propri per rispondere ai cambiamenti dei benchmark globali e a porre le basi per prestazioni di livello di frontiera.

Lim Woo-hyung, corresponsabile di LG AI Research Institute, ha dichiarato che l’istituto si stava concentrando sullo sviluppo del terzo modello e che sperava che più sviluppatori e aziende potessero sperimentare le migliori prestazioni grazie al rilascio dell’API.

Accesso gratuito all’API e lavoro con NVIDIA

LG AI Research Institute mette l’API a disposizione attraverso la propria piattaforma, docs.exaone.ai, per lo sviluppo di servizi e la ricerca. L’istituto sta anche valutando l’applicazione della tecnologia Dynamo di NVIDIA per migliorare l’efficienza di inferenza del modello e la scalabilità del servizio. NVIDIA ha già pubblicato una guida all’uso di Dynamo con K-EXAONE.

LG AI Research Institute prevede di applicare al suo modello di terza generazione le tecniche di addestramento testate con K-EXAONE 2.5, tra cui quelle relative alla qualità dei dati, al post-training e al reinforcement learning. Lim ha dichiarato che l’istituto si concentrerà sul completamento di un modello EXAONE con prestazioni di livello di frontiera entro il prossimo gennaio.