LG AI Research تفتح واجهة برمجة مجانية لنموذج K-EXAONE 2.5 وتعلن تحسناً إجمالياً بنسبة 70%
وفق قياسات LG الخاصة، يسجل 74.6 في AutomationBench مقابل 74.9 لـDeepSeek V4.1 Flash، و78.0 في BrowseComp مقابل 79.0 لـGLM 5.3؛ والنتائج غير متحقق منها بشكل مستقل.
لماذا يهم
تموّل كوريا الجنوبية برنامجاً وطنياً لنماذج أساسية «للذكاء الاصطناعي السيادي»، وسلسلة EXAONE من LG AI Research من أبرز مشاركاته. وK-EXAONE 2.5 نموذج تحقق: تدريب إضافي على نموذج المرحلة الثانية الصادر في أغسطس لاختبار مدى تحسن الأداء ببيانات وأساليب أفضل قبل بناء نموذج المرحلة الثالثة. وتقول LG إن نتيجتها الإجمالية عبر 24 اختباراً داخلياً ارتفعت بأكثر من 70%، وتتيح الواجهة مجاناً للمطورين والشركات والباحثين. وتشدد LG على أن الأرقام قياسات ذاتية؛ والمنتظر تقييمات مستقلة.
حقائق رئيسية
- تحسن إجمالي يتجاوز 70% في 24 اختباراً داخلياً
- تدريب إضافي على نموذج أغسطس
- AutomationBench 74.6 مقابل 74.9 لـDeepSeek
- Claw-Eval 77.3؛ BrowseComp 78.0؛ SWE-Bench Pro 59.2
- واجهة مجانية للمطورين والشركات والباحثين
- أرقام ذاتية وليست من طرف ثالث