LG AI Research 免费开放 K-EXAONE 2.5 API:750B 总参数、31B 激活、512K 上下文,官方口径 SWE-Bench Pro 59.2 略高于 DeepSeek-V4.1-Flash
11 月 9 日,LG AI Research 在首尔 NVIDIA AI Day 上宣布,通过 EXAONE API 平台(docs.exaone.ai)免费开放 K-EXAONE 2.5 API,开发者、初创公司、企业和研究机构领取 API Key 即可用于服务开发与研究。K-EXAONE 2.5 是在 8 月发布的 K-EXAONE 2.0 基础上加训的技术验证模型:750B 总参数、31B 激活,纯文本,支持韩语和英语,上下文 512K,接口兼容 OpenAI。LG 自测四项 Agent 基准:SWE-Bench Pro 59.2、BrowseComp 78.0、AutomationBench 74.6、Claw-Eval 77.3,整体与 DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3 相当,但没有一项全面领先。NVIDIA 表示该模型训练用到了 Nemotron 数据集。官方未公布免费期限和额度,也未开放 2.5 权重。

核心要点速览
- 免费开放:EXAONE API 平台 11 月 9 日上线,目前免费,领 API Key 即可调用;同批上线的还有 21M 参数的表格预测模型 EXAONE Tabular
- 规格:750B 总参数 / 31B 激活,纯文本,韩语 + 英语,上下文与最大输出均为 512K,知识截止 2026 年 1 月;支持工具调用、结构化输出、代码生成和流式输出
- 接口:OpenAI 兼容的
POST /v1/chat/completions,模型名k-exaone_v2.5;推理无法关闭,reasoning_effort可选 low / high / max,默认 max,推理 token 也计入 max_tokens - LG 自测(vs DeepSeek-V4.1-Flash / GLM-5.3):SWE-Bench Pro 59.21 vs 58.41 / 64.03;BrowseComp 78 vs 75.8 / 79;AutomationBench 74.6 vs 74.9 / 71.6;Claw-Eval 77.29 vs 75.78 / 77.64
- 相比 K-EXAONE 2.0:AutomationBench 从 16.9 升到 74.6,SWE-Bench Pro 从 47.1 升到 59.21;以上均为厂商内部评测,未经独立复现,免费期限、额度和权重开放情况官方均未说明






