Veröffentlicht am: 24. März 2025 / Update vom: 24. März 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Künstliche Intelligenz mit EXAONE Deep: LG AI Research stellt neues Reasoning-KI-Modell vor – Agentic AI aus Südkorea – Bild: Xpert.Digital
Südkoreas KI-Offensive: EXAONE Deep setzt globale Maßstäbe
LG präsentiert EXAONE Deep: Revolutionäre Agentic AI auf Open-Source-Basis
LG AI Research hat mit EXAONE Deep ein weiterführendes Reasoning-KI-Modell als Open-Source veröffentlicht, das die südkoreanischen KI-Bestrebungen auf die globale Bühne bringt. Das im März 2025 während NVIDIAs Entwicklerkonferenz GTC vorgestellte Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, eigenständig Hypothesen zu formulieren, zu überprüfen und darauf basierend autonome Entscheidungen zu treffen. Diese innovative KI-Lösung markiert den Übergang in die Ära der “Agentic AI” und positioniert LG unter den wenigen globalen Unternehmen, die diese Technologie vorantreiben. Mit beeindruckenden Leistungen in mathematischen, wissenschaftlichen und Coding-Benchmarks bei gleichzeitig effizienter Modellgröße stellt EXAONE Deep einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung dar.
Die EXAONE-Modellfamilie und ihre Entwicklung
Von den Anfängen bis zu EXAONE Deep
Die Grundlage für EXAONE Deep wurde bereits im Dezember 2020 mit der Gründung von LG AI Research gelegt. Unter der Führung von LG Corp Chairman Koo Kwang-mo wurde die Forschungsabteilung mit dem Ziel ins Leben gerufen, LGs langfristige Zukunft durch KI-Technologie zu sichern. In einer Führungssitzung betonte Koo: “Wir müssen KI vorausschauend entwickeln, um Wachstumsmotoren für die 2030er Jahre zu erhalten.”
Die Entwicklung der EXAONE-Modellfamilie begann mit EXAONE 1.0 im Dezember 2021, einem “supergiant AI”-Modell mit etwa 300 Milliarden Parametern. Es folgten EXAONE 2.0 im Juli 2023 und EXAONE 3.0 im August 2024, wobei letzteres als Südkoreas erstes Open-Source-KI-Modell einen wichtigen Meilenstein darstellte. Ende 2024 folgte EXAONE 3.5 mit verbesserter Instruktionsbefolgung und Verständnis längerer Kontexte. EXAONE Deep baut auf dieser Entwicklung auf und konzentriert sich speziell auf Reasoning-Fähigkeiten.
Technische Architektur und Modellvarianten
EXAONE Deep basiert auf einer Decoder-only Transformer-Architektur und ist in drei Größenvarianten verfügbar:
- EXAONE Deep-32B: Das Flaggschiffmodell mit 32 Milliarden Parametern und 64 Schichten, optimiert für maximale Reasoning-Leistung.
- EXAONE Deep-7.8B: Eine Leichtgewichtsversion mit 7,8 Milliarden Parametern und 32 Schichten, die 95% der Leistung des 32B-Modells bei nur 24% der Größe bietet.
- EXAONE Deep-2.4B: Ein On-Device-Modell mit 2,4 Milliarden Parametern und 30 Schichten, das trotz seiner geringen Größe (7,5% des 32B-Modells) immer noch 86% der Leistung erreicht.
Alle Modelle verfügen über einen maximalen Kontextumfang von 32.768 Token, was eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen darstellt. Die Modelle wurden hauptsächlich auf Reasoning-spezialisierten Datensätzen trainiert, die lange Gedankenprozesse berücksichtigen, was ihnen ermöglicht, kompliziertere Zusammenhänge zu verstehen und logische Schlüsse zu ziehen.
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Leistungsmerkmale und Benchmarkergebnisse
Mathematisches Reasoning und wissenschaftliche Problemlösung
EXAONE Deep zeigt besonders beeindruckende Ergebnisse in mathematischen und wissenschaftlichen Reasoning-Aufgaben. Das 32B-Modell erzielte auf der südkoreanischen Hochschulzugangsprüfung (CSAT) im Mathematikteil 94,5 Punkte und bei der American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 90,0 Punkte, womit es konkurrierende Modelle übertrifft.
Bei MATH-500, einem Index zur Bewertung mathematischer Problemlösungsfähigkeiten, erreichte es 95,7 Punkte. Besonders bemerkenswert ist, dass das Modell diese Leistungen mit nur etwa 5% der Größe einiger “Giganten”-Modelle wie DeepSeek-R1 (671 Milliarden Parameter) erzielt.
Im Bereich wissenschaftlicher Reasoning erzielte das 32B-Modell im GPQA Diamond-Test, der Problemlösungsfähigkeiten auf Doktorandenniveau in Physik, Chemie und Biologie bewertet, 66,1 Punkte. Diese Ergebnisse unterstreichen die Fähigkeit des Modells, komplexe wissenschaftliche Konzepte zu verstehen und anzuwenden.
Coding-Fähigkeiten und allgemeines Sprachverständnis
EXAONE Deep beweist auch seine Stärke im Bereich Coding und Problemlösung. Im LiveCodeBench-Test, der die Coding-Fähigkeiten bewertet, erreichte das 32B-Modell einen Wert von 59,5. Dies unterstreicht sein Potenzial für Anwendungen in der Softwareentwicklung, Automatisierung und anderen technischen Bereichen, die ein hohes Maß an Rechengenauigkeit erfordern.
Im allgemeinen Sprachverständnis sicherte sich das Modell den höchsten MMLU-Score (Massive Multitask Language Understanding) unter koreanischen Modellen mit 83,0 Punkten. Dies zeigt, dass EXAONE Deep nicht nur in spezialisierten Reasoning-Aufgaben, sondern auch im allgemeinen Sprachverständnis leistungsfähig ist.
Leistungseffizienz der kleineren Modelle
Besonders bemerkenswert ist die Leistung der kleineren Modellvarianten. Das 7.8B-Modell erzielte bei MATH-500 94,8 Punkte und bei AIME 2025 59,6 Punkte, während das 2.4B-Modell bei MATH-500 92,3 Punkte und bei AIME 2024 47,9 Punkte erreichte. Diese Ergebnisse positionieren die kleineren Versionen von EXAONE Deep an der Spitze ihrer jeweiligen Kategorien in allen wichtigen Benchmarks.
Die Community zeigt sich besonders überrascht von der Leistung des 2.4B-Modells. In einem Reddit-Beitrag wird angemerkt, dass dieses kleine Modell sogar das deutlich größere Gemma3 27B-Modell in bestimmten Benchmarks übertrifft. Ein Nutzer schrieb: “Ich meine – ihr sagt mir, dass ein 2,4B-Modell (46,6) das Gemma3 27B (29,7) im Live-Code-Benchmark übertrifft?”
Anwendungspotenzial und Bedeutung im KI-Markt
Einsatzbereiche in Industrie, Forschung und Bildung
LG AI Research erwartet, dass EXAONE Deep in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird. In der Pressemitteilung heißt es: “EXAONE Deep wird nicht nur in beruflichen Fachbereichen, die von Industrien in der Zukunft benötigt werden, sondern auch in wissenschaftlichen Forschungs- und Bildungsbereichen wie Physik und Chemie stark genutzt werden, indem es hohe Leistung in Bewertungsindikatoren spezialisierter Felder wie Mathematik, Wissenschaft und Coding zeigt.”
Ein besonderer Fokus liegt auf dem On-Device-Modell (2.4B), das durch seine geringe Größe auf Geräten wie Smartphones, in Automobilen und in der Robotik eingesetzt werden kann. Da die Daten sicher auf dem Gerät verarbeitet werden können, ohne dass eine Verbindung zu externen Servern erforderlich ist, bietet dieses Modell Vorteile für die Datensicherheit und den Schutz persönlicher Daten.
Positionierung im globalen KI-Wettbewerb
Mit der Veröffentlichung von EXAONE Deep positioniert sich LG im zunehmend wettbewerbsintensiven globalen KI-Markt. Die südkoreanische Tech-Firma tritt damit in direkten Wettbewerb mit großen Technologieunternehmen wie OpenAI, Google DeepMind und chinesischen KI-Entwicklern wie DeepSeek.
Ein Vertreter von LG AI Research erklärte: “Wir haben EXAONE Deep etwa einen Monat nach der Teilnahme am inländischen AI-Industry-Wettbewerbsdiagnose- und Inspektionstreffen, das im Februar beim National Artificial Intelligence Committee abgehalten wurde, angekündigt und dabei die Open-Source-Veröffentlichung eines DeepSeek R1-Level-Modells in Aussicht gestellt.” Der Vertreter fügte hinzu: “Der Kern von LGs KI-Technologie ist die Aufrechterhaltung der Leistung bei gleichzeitiger signifikanter Reduzierung der Modellgröße.”
In einer Zeit, in der kosteneffiziente Modelle nach dem Aufstieg von Chinas DeepSeek im Bereich Reasoning-Fähigkeiten große Aufmerksamkeit erhalten, könnte LGs Ansatz, kleinere, aber leistungsstarke Modelle zu entwickeln, einen strategischen Vorteil darstellen.
Die Bedeutung von Reasoning-KI und “Agentic AI”
Von Wissens-KI zu Reasoning-KI
Mit EXAONE Deep vollzieht LG AI Research den Übergang von “Wissens-KI” zu “Reasoning-KI”. Während traditionelle KI-Modelle hauptsächlich auf Informationsabruf und -bereitstellung ausgerichtet sind, können Reasoning-KIs wie EXAONE Deep eigenständig Hypothesen aufstellen, diese überprüfen und darauf basierend autonome Entscheidungen treffen.
Diese Fähigkeit markiert den Eintritt in die Ära der “Agentic AI” – aktive KI, die in der Lage ist, selbstständig zu “denken” und zu handeln. LG AI Research erklärt: “Agentic AI bezieht sich auf eine aktive KI, die in der Lage ist, autonome Entscheidungen zu treffen, indem sie unabhängig Hypothesen formuliert und Schlussfolgerungen durchführt, um diese zu verifizieren.”
Die Open-Source-Strategie
Ein wichtiger Aspekt der EXAONE Deep-Veröffentlichung ist die Entscheidung, das Modell als Open-Source zur Verfügung zu stellen. Dies folgt der Strategie, die bereits mit EXAONE 3.0 begann, dem ersten Open-Source-KI-Modell Südkoreas.
Die Open-Source-Strategie ermöglicht es Entwicklern, das Modell ohne Einschränkungen für Forschungszwecke zu nutzen und weiterzuentwickeln. Dies könnte zu einer breiteren Anwendung und Weiterentwicklung der Technologie führen und LGs Position im globalen KI-Ökosystem stärken.
Kyung-hoon Bae, Präsident von LG AI Research, erklärte dazu: “Wir planen, dieses hochgradig vielseitige und leichtgewichtige Modell als Open-Source zur Verfügung zu stellen, damit Hochschulen und Forschungsinstitute die neueste generative KI-Technologie nutzen können, was zum KI-Forschungsökosystem beiträgt und die KI-Wettbewerbsfähigkeit weiter verbessert.”
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Zukunftsaussichten und laufende Entwicklungen
ChatEXAONE: Der neue Standard für KI-gestützte Produktivität im Unternehmen
LG plant, in der zweiten Jahreshälfte mit LG-Tochterunternehmen zusammenzuarbeiten, um EXAONE Deep in verschiedene Produkte und Dienstleistungen zu integrieren. Je nach Anwendungszweck wird EXAONE in verschiedenen Modellgrößen verfügbar sein, vom ultraleichtgewichtigen Modell für On-Device-KI-Dienste bis zum Hochleistungsmodell für spezialisierte Anwendungen.
Ein konkretes Beispiel für die praktische Anwendung der EXAONE-Technologie ist ChatEXAONE, ein auf EXAONE 3.0 basierender KI-Agent für Unternehmen, der bereits als offene Beta-Version für die Mitarbeiter der LG-Gruppe verfügbar ist. ChatEXAONE bietet verschiedene Funktionen zur Steigerung der Arbeitsproduktivität, darunter Echtzeit-Web-basierte Frage-Antwort-Systeme, Dokument- und bildbasierte Frage-Antwort-Systeme, Coding-Unterstützung und Datenbankmanagement.
Weiterentwicklung der KI-Expertise innerhalb des LG-Konzerns
Die Entwicklung von EXAONE Deep ist Teil einer größeren KI-Strategie innerhalb des LG-Konzerns. LG hat bereits eine konzerninterne KI-Graduiertenschule eingerichtet, um maßgeschneiderte Ingenieure mit einem neunmonatigen Masterstudiengang und einem 18-monatigen Promotionsprogramm zu fördern.
Mitarbeiter, die diese Kurse belegen, arbeiten an Projekten, die für einzelne Tochtergesellschaften schwer zu entwickeln sind. Im Rahmen eines Pilotprojekts entwickelte LG Display eine Designtechnologie, um mit Hilfe von KI mehr Pixel auf demselben Bildschirm unterzubringen, während LG Electronics und LG Innotek Methoden zur präzisen Bedarfsprognose mit KI erforschten, die die Lagerkosten erheblich reduzieren werden.
Warum kleinere KI-Modelle die bessere Wahl sein könnten – Ein Blick auf EXAONE Deep
Mit der Einführung von EXAONE Deep hat LG AI Research einen bedeutenden Meilenstein in der KI-Entwicklung erreicht. Als Südkoreas erstes Reasoning-KI-Modell auf Basis eines Foundation Models stellt es LG in eine Reihe mit führenden globalen Technologieunternehmen, die diese fortschrittliche KI-Technologie entwickeln. Die beeindruckenden Leistungen in mathematischen, wissenschaftlichen und Coding-Benchmarks bei gleichzeitig effizienter Modellgröße unterstreichen das Potenzial dieses Modells für verschiedene Anwendungsbereiche.
Besonders bemerkenswert ist der Ansatz von LG, hochleistungsfähige KI-Modelle mit relativ geringer Größe zu entwickeln. Während viele KI-Unternehmen auf immer größere Modelle setzen, zeigt EXAONE Deep, dass mit intelligenter Optimierung und spezialisiertem Training auch kleinere Modelle Spitzenleistungen erzielen können. Dies könnte nicht nur wirtschaftliche Vorteile bieten, sondern auch den Einsatz leistungsfähiger KI-Modelle auf Edge-Geräten ermöglichen.
Mit der Open-Source-Veröffentlichung von EXAONE Deep trägt LG AI Research zum globalen KI-Forschungsökosystem bei und stärkt gleichzeitig die Position Südkoreas im internationalen KI-Wettbewerb. Es bleibt abzuwarten, wie diese Technologie in verschiedenen Produkten und Dienstleistungen der LG-Gruppe implementiert wird und welche Innovation sie in verschiedenen Branchen ermöglichen wird.
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