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LG AI研究院、7,500億パラメータの「K-EXAONE 2.0」をApache 2.0で公開——日本語を含む10言語対応

LG AI研究院が7月31日、独自開発の基盤モデル「K-EXAONE 2.0」を Hugging Face で公開しました。総パラメータ7,500億・推論時に動くのは370億という MoE 構成で、コンテキスト長は262,144トークン。ライセンスは Apache 2.0 で商用利用も認められています。24種のベンチマーク平均は70.1(前世代63.3)で、対応言語は日本語を含む10言語に広がりました。

韓国の LG AI研究院が7月31日、独自開発の基盤モデル「K-EXAONE 2.0」を Hugging Face で公開しました。
総パラメータは7,500億で、推論時に実際に動くのはそのうち370億という MoE(混合エキスパート)構成です。
256個あるエキスパートから、トークンごとに8個を選んで使う仕組み。
扱えるコンテキストは262,144トークンで、ライセンスは Apache 2.0。ダウンロードして手を入れ、商用で使うところまで認められています。

性能は24種類のベンチマークの平均で70.1。
前世代の63.3から10ポイント以上伸びており、コーディングやエージェント系の指標では3割ほど改善したと説明されています。
長い文脈からの検索を測る OpenAI-MRCR では94.4を記録しました。
対応言語は10言語に広がり、韓国語・英語に加えて日本語も含まれます。

このモデルは、韓国・科学技術情報通信部が進める国家AI基盤モデル事業の2番目の成果にあたります。
自国の技術で一から基盤モデルを育てる、という国の方針がそのまま形になったものです。
重みを丸ごと公開してしまう判断も、その文脈の中にあります。

運営する側から見ると、選べる道がまた一つ増えた、という話になります。
外部のAPIに毎月払い続けるのか、重みを手元に置いて自前で動かすのか。
7,500億パラメータのモデルを自社のサーバーで回すのは現実的ではないにしても、こうしたオープンウェイトのモデルが増えるほど、提供側の値付けは動きやすくなる。
いま自社がどのモデルにどれだけ払っているのかを把握しておくと、この手の発表があるたびに落ち着いて判断できます。

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