Publicado el 24 de marzo de 2025 / Actualización de: 24 de marzo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Inteligencia artificial con Exaone Deep: LG AI Research presenta un nuevo razonamiento AI Modelo-Agéntico IA Agéntica de Corea del Sur: Xpert. Digital
Ofensivo de IA de Corea del Sur: Exaone Deep establece los estándares globales
LG presenta Exaone Deep: revolucionaria AI de AI de forma abierta
Con Exaone Deep, LG AI Research ha publicado un modelo de IA de razonamiento adicional como código abierto que lleva los esfuerzos de IA de Corea del Sur a la etapa global. El modelo presentado en marzo de 2025, mientras que la conferencia de desarrolladores de NVIDIA GTC se caracteriza por su capacidad para formular, verificar, verificar y tomar decisiones autónomas basadas en él. Esta innovadora solución de IA marca la transición a la era de la "IA agente" y posiciona a LG entre las pocas compañías globales que impulsan esta tecnología hacia adelante. Con logros impresionantes en puntos de referencia matemáticos, científicos y de codificación con un tamaño de modelo eficiente, Exaone Deep es un progreso significativo en el desarrollo de la IA.
La familia de modelos exaone y su desarrollo
Desde el principio hasta exaone profundo
La base de Exaone Deep se colocó en diciembre de 2020 con la base de la investigación de LG AI. Bajo el liderazgo del presidente de LG Corp, Koo Kwang-Mo, el departamento de investigación se lanzó con el objetivo de asegurar el futuro a largo plazo de LG a través de la tecnología AI. En una reunión de gestión, Koo enfatizó: "Tenemos que desarrollar IA con previsión para mantener motores de crecimiento para la década de 2030".
El desarrollo de la familia Model Exaone comenzó con Exaone 1.0 en diciembre de 2021, un modelo de "IA supergigante" con alrededor de 300 mil millones de parámetros. Esto fue seguido por Exaone 2.0 en julio de 2023 y Exaone 3.0 en agosto de 2024, este último como el primer modelo de IA de código abierto de Corea del Sur fue un hito importante. A finales de 2024, Exaone 3.5 siguió con un mejor cumplimiento de la instrucción y la comprensión de contextos más largos. Exaone Deep se basa en este desarrollo y se centra específicamente en las habilidades de razonamiento.
Arquitectura técnica y variantes de modelo
Exaone Deep se basa en una arquitectura del transformador decodificador y está disponible en tres variantes de tamaño:
- Exaone Deep-32b: el modelo insignia con 32 mil millones de parámetros y 64 capas, optimizado para el máximo rendimiento del razonamiento.
- Exaone Deep-7.8b: una versión liviana con 7.8 mil millones de parámetros y 32 capas, que ofrece el 95% del rendimiento del modelo 32B con solo el 24% del tamaño.
- Exaone Deep-2.4b: un modelo en el dispositivo con 2.4 mil millones de parámetros y 30 capas, que, a pesar de su pequeño tamaño (7.5% del modelo 32B), aún alcanza el 86% del rendimiento.
Todos los modelos tienen un alcance de contexto máximo de 32,768 tokens, que es una mejora significativa en comparación con los modelos anteriores. Los modelos fueron entrenados principalmente en registros de datos especializados en el razonamiento que tienen en cuenta los procesos de pensamiento largos, lo que les permite comprender relaciones más complicadas y sacar conclusiones lógicas.
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Características de rendimiento y resultados de referencia
Razonamiento matemático y resolución de problemas científicos
Exaone Deep muestra resultados particularmente impresionantes en tareas de razonamiento matemático y científico. El modelo 32B obtuvo 94.5 puntos en la Prueba de ingreso de la Universidad de Corea del Sur (CSAT) en la parte matemática y en el American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 90.0 puntos, que supera los modelos competidores.
Con Math-500, un índice para la evaluación de las habilidades matemáticas de resolución de problemas, logró 95.7 puntos. Es particularmente digno de mención que el modelo logra estos servicios con solo alrededor del 5% del tamaño de algunos modelos de "gigantes" como Deepseek-R1 (671 mil millones de parámetros).
En el campo del razonamiento científico, el modelo 32B en la prueba de diamantes GPQA, que evaluó las habilidades de resolución de problemas a nivel de doctorado en física, química y biología, obtuvo 66.1 puntos. Estos resultados subrayan la capacidad del modelo para comprender y aplicar conceptos científicos complejos.
Habilidades de codificación y comprensión general del lenguaje
Exaone Deep también demuestra su fuerza en el área de codificación y resolución de problemas. En la prueba de LivecodeBench que evalúa las habilidades de codificación, el modelo 32B alcanzó un valor de 59.5. Esto subraya su potencial para aplicaciones en el desarrollo de software, automatización y otras áreas técnicas que requieren un alto grado de cálculo.
En la comprensión general del lenguaje, el modelo aseguró la puntuación MMLU más alta (comprensión de lenguaje multitarea masiva) bajo modelos coreanos con 83.0 puntos. Esto muestra que Exaone Deep no solo es eficiente en tareas de razonamiento especializadas, sino también en la comprensión general del lenguaje.
Eficiencia de rendimiento de los modelos más pequeños
El rendimiento de las variantes del modelo más pequeñas es particularmente notable. El modelo 7.8B obtuvo 94.8 puntos en Math-500 y 59.6 puntos en AIME 2025, mientras que el modelo 2.4B en Math-500 92.3 puntos y 47.9 puntos para AIME 2024. Estos resultados posicionan las versiones más pequeñas de Exaone Deep en la parte superior de sus respectivas categorías en todos los puntos de referencia importantes.
La comunidad está particularmente sorprendida por el rendimiento del modelo 2.4B. En una contribución de Reddit, se observa que este pequeño modelo incluso excede el modelo GEMMA3 27B significativamente más grande en ciertos puntos de referencia. Un usuario escribió: "Me refiero a que me digas que un modelo 2.4B (46.6) excede el Gemma3 27b (29.7) en el punto de referencia del código en vivo?"
Potencial de aplicación y significado en el mercado de IA
Áreas de aplicación en la industria, investigación y educación
La investigación de LG AI espera que Exaone Deep se use en varias áreas. El comunicado de prensa establece: "Exaone Deep no solo se utilizará en campos profesionales que necesitan las industrias en el futuro, sino también en las áreas de investigación y educación científica como la física y la química al mostrar un alto rendimiento en los indicadores de evaluación de campos especializados como matemáticas, ciencias y codificación".
Un enfoque especial está en el modelo en el dispositivo (2.4B), que se puede usar debido a su pequeño tamaño en dispositivos como teléfonos inteligentes, automóviles y en robótica. Dado que los datos se pueden procesar de forma segura en el dispositivo sin la conexión necesaria con servidores externos, este modelo ofrece ventajas para la seguridad de los datos y la protección de los datos personales.
Posicionamiento en la competencia global de IA
Con la publicación de Exaone Deep, LG se posiciona en el mercado global de IA cada vez más competitivo. La compañía tecnológica de Corea del Sur compite en competencia directa con grandes empresas de tecnología como OpenAai, Google Deepmind y desarrolladores de IA chinos como Deepseek.
Un representante de LG AI Research dijo: "Hemos anunciado Exaone Deep aproximadamente un mes después de participar en la reunión de diagnóstico e inspección de la competencia de la industria de la IA doméstica, que se celebró en febrero en el Comité Nacional de Inteligencia Artificial en febrero y la publicación de código abierto de un modelo de nivel R1 profundo es prospectar". El representante agregó: "El núcleo de la tecnología LGS KI es el mantenimiento del rendimiento, mientras que una reducción significativa en el tamaño del modelo".
En un momento en que los modelos rentables reciben una gran atención después del aumento de los chinos profundos en el campo de las capacidades de razonamiento, el enfoque LGS para desarrollar modelos más pequeños pero poderosos podría ser una ventaja estratégica.
El significado de razonamiento-ki y "ai agente"
Desde el conocimiento del conocimiento hasta el razonamiento-ki
Con Exaone Deep, LG AI Research lleva la transición de "KISKING KI" a "razonamiento-ki". Si bien los modelos de IA tradicionales están orientados principalmente a llamadas de información y provisiones, los kis de razonamiento como Exaone Deep pueden configurar hipótesis de forma independiente, verificarlas y tomar decisiones autónomas basadas en ellas.
Esta habilidad marca la entrada en la era de la "IA agente" - AI activa, que es capaz de "pensar" y actuar de forma independiente. LG AI Research explica: "La IA agente se refiere a una IA activa que puede tomar decisiones autónomas formulando hipótesis de forma independiente y llevando a cabo conclusiones para verificarlas".
La estrategia de código abierto
Un aspecto importante de la publicación profunda de Exaone es la decisión de proporcionar el modelo como código abierto. Esto es seguido por la estrategia que comenzó con Exaone 3.0, el primer modelo de IA de código abierto en Corea del Sur.
La estrategia de código abierto permite a los desarrolladores usar y desarrollar el modelo para fines de investigación sin restricciones. Esto podría conducir a una aplicación más amplia y un mayor desarrollo de la tecnología y fortalecer la posición de LG en el ecosistema global de IA.
Kyung-hoon Bae, presidente de LG AI Research, dijo: "Planeamos proporcionar este modelo altamente versátil y liviano como código abierto para que las universidades e instituciones de investigación puedan usar la última tecnología generativa de IA, que contribuye al ecosistema de investigación de IA y mejore aún más la capacidad competitiva de AI".
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Perspectivas futuras y desarrollos continuos
Chatexaone: el nuevo estándar para la productividad basada en IA en la empresa
LG planea trabajar con subsidiarias de LG en la segunda mitad del año para integrar Exaone Profund en varios productos y servicios. Dependiendo de la aplicación, los exaones estarán disponibles en diferentes tamaños del modelo, desde el modelo de ultra luz de peso para los servicios en dispositivo-ki hasta el modelo de alto rendimiento para aplicaciones especializadas.
Un ejemplo concreto de la aplicación práctica de la tecnología Exaone es Chatexaone, un agente KI basado en Exaone 3.0 para las empresas que ya están disponibles como una versión beta abierta para los empleados del grupo LG. Chatexaone ofrece diversas funciones para aumentar la productividad laboral, incluidos los sistemas de respuesta de preguntas basados en la WEB en tiempo real, los sistemas de respuesta a preguntas y los sistemas de respuesta basados en imágenes, soporte de codificación y gestión de bases de datos.
Desarrollo adicional de la experiencia de IA dentro del grupo LG
El desarrollo de Exaone Deep es parte de una estrategia de IA más grande dentro del grupo LG. LG ya ha establecido una escuela de posgrado interna de IA para promover ingenieros hechos a medida con una maestría de nueve meses y un programa de doctorado de 18 meses.
Los empleados que toman estos cursos trabajan en proyectos que son difíciles de desarrollar para subsidiarias individuales. Como parte de un proyecto piloto, LG Display desarrolló una tecnología de diseño para acomodar más píxeles en la misma pantalla, mientras que LG Electronics y los métodos LG Innotek para su pronóstico preciso de demanda con IA, lo que reducirá significativamente los costos de almacenamiento.
Por qué los modelos de IA más pequeños podrían ser una mejor opción, una mirada a Exaone Deep
Con la introducción de Exaone Deep, LG AI Research ha logrado un hito importante en el desarrollo de IA. Como el primer modelo de IA de razonamiento de Corea del Sur basado en un modelo de fundación, LG lo coloca en una serie de compañías de tecnología globales líderes que desarrollan esta tecnología de IA avanzada. El impresionante rendimiento en puntos de referencia matemáticos, científicos y de codificación con un tamaño de modelo eficiente subraya el potencial de este modelo para diferentes áreas de aplicación.
El enfoque de LG es particularmente notable para desarrollar modelos AI de alto rendimiento con un tamaño relativamente pequeño. Si bien muchas compañías de IA confían en modelos cada vez más grandes, Exaone Deep muestra que con una optimización inteligente y una capacitación especializada, los modelos más pequeños pueden lograr el mejor rendimiento. Esto no solo podría ofrecer ventajas económicas, sino que también permitirá el uso de modelos de IA poderosos en dispositivos de borde.
Con la publicación de código abierto de Exaone Deep, LG AI Research contribuye al ecosistema global de investigación de IA y al mismo tiempo fortalece la posición de Corea del Sur en la competencia internacional de IA. Queda por ver cómo se implementa esta tecnología en varios productos y servicios del grupo LG y qué innovación le permitirá en varias industrias.
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