Штучний інтелект з EXAONE Deep: LG AI Research представляє нову модель штучного інтелекту для мислення – Agentic AI з Південної Кореї – Зображення: Xpert.Digital
Південнокорейський наступ на штучний інтелект: EXAONE Deep встановлює світові стандарти
LG представляє EXAONE Deep: революційний агентний штучний інтелект з відкритим кодом
Компанія LG AI Research випустила EXAONE Deep, передову модель штучного інтелекту на основі мислення, з відкритим вихідним кодом, виводячи зусилля Південної Кореї в галузі штучного інтелекту на світовий рівень. Представлена в березні 2025 року на конференції розробників NVIDIA GTC, модель вирізняється здатністю самостійно формулювати та перевіряти гіпотези й приймати автономні рішення на їх основі. Це інноваційне рішення на основі штучного інтелекту знаменує перехід до ери «агентного штучного інтелекту» та ставить LG серед небагатьох світових компаній, які просувають цю технологію вперед. Завдяки вражаючим показникам у математичних, наукових та кодуючих тестах, а також ефективному визначенню розміру моделі, EXAONE Deep являє собою значний прогрес у розробці штучного інтелекту.
Сімейство моделей EXAONE та його розвиток
Від витоків до EXAONE Deep
Фундамент для EXAONE Deep був закладений у грудні 2020 року зі створенням LG AI Research. Дослідницький підрозділ, очолюваний головою LG Corp Ку Кван-му, був створений з метою забезпечення довгострокового майбутнього LG за допомогою технологій штучного інтелекту. На зустрічі керівництва Ку наголосив: «Ми повинні проактивно розвивати штучний інтелект, щоб забезпечити рушійні сили зростання на 2030-ті роки».
Розробка сімейства моделей EXAONE розпочалася з EXAONE 1.0 у грудні 2021 року, моделі «надгігантського штучного інтелекту» з приблизно 300 мільярдами параметрів. За нею послідували EXAONE 2.0 у липні 2023 року та EXAONE 3.0 у серпні 2024 року, остання з яких стала важливою віхою як перша модель штучного інтелекту з відкритим кодом у Південній Кореї. Наприкінці 2024 року було випущено EXAONE 3.5, яка характеризується покращеним виконанням інструкцій та розумінням довших контекстів. EXAONE Deep базується на цій розробці та зосереджується саме на можливостях міркування.
Технічна архітектура та варіанти моделі
EXAONE Deep базується на архітектурі трансформатора, що використовує лише декодер, і доступний у трьох варіантах розмірів:
- EXAONE Deep-32B: Флагманська модель з 32 мільярдами параметрів та 64 шарами, оптимізована для максимальної продуктивності мислення.
- EXAONE Deep-7.8B: Полегшена версія з 7,8 мільярдами параметрів та 32 шарами, що пропонує 95% продуктивності моделі 32B при лише 24% меншому розмірі.
- EXAONE Deep-2.4B: Вбудована модель з 2,4 мільярдами параметрів та 30 шарами, яка, незважаючи на свій невеликий розмір (7,5% від моделі 32B), все ще досягає 86% продуктивності.
Усі моделі мають максимальний контекстний обсяг 32 768 токенів, що є значним покращенням порівняно з попередніми моделями. Моделі були навчені переважно на специфічних для міркувань наборах даних, які враховують тривалі процеси мислення, що дозволяє їм розуміти складніші взаємозв'язки та робити логічні висновки.
Підходить для цього:
Характеристики продуктивності та результати порівняльних тестів
Математичне мислення та вирішення наукових задач
EXAONE Deep демонструє особливо вражаючі результати у завданнях на математичне та наукове мислення. Модель 32B отримала 94,5 бала в математичній частині вступного іспиту до коледжу Південної Кореї (CSAT) та 90,0 балів в Американському іспиті з математики (AIME) 2024 року, таким чином перевершивши конкуруючі моделі.
У MATH-500, індексі для оцінки навичок розв'язання математичних задач, він досяг 95,7 балів. Особливо варто зазначити, що модель досягає такої продуктивності лише з приблизно 5% розміру деяких «гігантських» моделей, таких як DeepSeek-R1 (671 мільярд параметрів).
В області наукового мислення модель 32B набрала 66,1 бала в тесті GPQA Diamond, який оцінює навички вирішення проблем на докторському рівні з фізики, хімії та біології. Ці результати підкреслюють здатність моделі розуміти та застосовувати складні наукові концепції.
Навички програмування та загальне розуміння мови
EXAONE Deep також демонструє свої сильні сторони в кодуванні та вирішенні проблем. У тесті LiveCodeBench, який оцінює можливості кодування, модель 32B отримала бал 59,5. Це підкреслює її потенціал для застосування в розробці програмного забезпечення, автоматизації та інших технічних галузях, що вимагають високого ступеня обчислювальної точності.
У загальному розумінні мови модель досягла найвищого балу MMLU (Масове багатозадачне розуміння мови) серед корейських моделей – 83,0 бали. Це демонструє, що EXAONE Deep добре справляється не лише зі спеціалізованими завданнями на мислення, але й із загальним розумінням мови.
Енергоефективність менших моделей
Особливо варто відзначити продуктивність менших варіантів моделей. Модель 7.8B досягла 94,8 балів у MATH-500 та 59,6 балів у AIME 2025, тоді як модель 2.4B набрала 92,3 бала в MATH-500 та 47,9 балів у AIME 2024. Ці результати ставить менші версії EXAONE Deep на перше місце у своїх відповідних категоріях у всіх основних бенчмарках.
Спільнота особливо здивована продуктивністю моделі 2.4B. У дописі на Reddit зазначається, що ця маленька модель навіть перевершує значно більшу модель Gemma3 27B у певних бенчмарках. Один користувач написав: «Я маю на увазі – ви мені кажете, що модель 2.4B (46.6) перевершує Gemma3 27B (29.7) у бенчмарку живого коду?»
Потенціал застосування та значення на ринку штучного інтелекту
Галузі застосування в промисловості, дослідженнях та освіті
LG AI Research очікує, що EXAONE Deep буде використовуватися в різних галузях. У прес-релізі зазначається: «EXAONE Deep буде широко використовуватися не лише в професійних сферах, необхідних галузям майбутнього, але й у наукових дослідженнях та освітніх галузях, таких як фізика та хімія, демонструючи високу ефективність в оціночних показниках спеціалізованих галузей, таких як математика, природничі науки та програмування».
Особлива увага приділяється на моделі на пристрої (2.4B), яка завдяки своєму невеликому розміру може використовуватися в таких пристроях, як смартфони, автомобілі та робототехніка. Оскільки дані можуть безпечно оброблятися на пристрої без необхідності підключення до зовнішніх серверів, ця модель пропонує переваги з точки зору безпеки даних та захисту персональних даних.
Позиціонування у світовій конкуренції у сфері штучного інтелекту
З випуском EXAONE Deep, LG позиціонує себе на дедалі конкурентнішому світовому ринку штучного інтелекту. Таким чином, південнокорейська технологічна компанія вступає у пряму конкуренцію з такими великими технологічними компаніями, як OpenAI, Google DeepMind, та китайськими розробниками штучного інтелекту, такими як DeepSeek.
Представник LG AI Research заявив: «Ми оголосили про EXAONE Deep приблизно через місяць після участі у вітчизняній зустрічі з конкурентної діагностики та інспекції в галузі штучного інтелекту, що відбулася в Національному комітеті зі штучного інтелекту в лютому, де ми також заявили про наш намір зробити модель рівня DeepSeek R1 з відкритим вихідним кодом». Представник додав: «Основою технології штучного інтелекту LG є підтримка продуктивності при значному зменшенні розміру моделі».
У той час, коли економічно ефективні моделі отримують значну увагу після зростання можливостей китайської технології DeepSeek у сфері логіки, підхід LG до розробки менших, але потужних моделей може представляти стратегічну перевагу.
Важливість штучного інтелекту, що базується на міркуваннях, та «агентного штучного інтелекту»
Від штучного інтелекту, заснованого на знаннях, до штучного інтелекту, що базується на міркуваннях
З EXAONE Deep, LG AI Research переходить від «штучного інтелекту знань» до «штучного інтелекту міркувань». У той час як традиційні моделі штучного інтелекту в першу чергу зосереджені на отриманні та наданні інформації, штучний інтелект міркувань, такий як EXAONE Deep, може самостійно формулювати гіпотези, перевіряти їх та приймати автономні рішення на основі цієї інформації.
Ця здатність знаменує собою вступ в еру «Агентного ШІ» — активного ШІ, здатного «мислити» та діяти самостійно. LG AI Research пояснює: «Агентний ШІ — це активний ШІ, здатний приймати автономні рішення, самостійно формулюючи гіпотези та роблячи висновки для їх перевірки».
Стратегія відкритого коду
Ключовим аспектом випуску EXAONE Deep є рішення зробити модель доступною з відкритим вихідним кодом. Це відповідає стратегії, яка розпочалася з EXAONE 3.0, першої моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом у Південній Кореї.
Стратегія відкритого коду дозволяє розробникам використовувати та розвивати модель без обмежень для дослідницьких цілей. Це може призвести до ширшого застосування та подальшого розвитку технології, а також зміцнити позиції LG у світовій екосистемі штучного інтелекту.
Кьон-хун Бе, президент LG AI Research, заявив: «Ми плануємо зробити цю надзвичайно універсальну та легку модель доступною з відкритим вихідним кодом, щоб університети та дослідницькі інститути могли використовувати найновіші технології генеративного штучного інтелекту, сприяючи розвитку екосистеми досліджень у галузі штучного інтелекту та подальшому підвищенню конкурентоспроможності штучного інтелекту».
Підходить для цього:
Майбутні перспективи та поточний розвиток подій
ChatEXAONE: Новий стандарт продуктивності бізнесу на базі штучного інтелекту
LG планує співпрацювати зі своїми дочірніми компаніями у другій половині року для інтеграції EXAONE Deep у різні продукти та послуги. Залежно від застосування, EXAONE буде доступний у різних розмірах моделей, від надлегкої моделі для послуг штучного інтелекту на пристроях до високопродуктивної моделі для спеціалізованих застосувань.
Конкретним прикладом практичного застосування технології EXAONE є ChatEXAONE, агент штучного інтелекту для бізнесу на базі EXAONE 3.0, який вже доступний у відкритій бета-версії для співробітників LG Group. ChatEXAONE пропонує різні функції для підвищення продуктивності роботи, включаючи веб-системи запитань і відповідей у режимі реального часу, системи запитань і відповідей на основі документів і зображень, підтримку кодування та управління базами даних.
Подальший розвиток експертизи у сфері штучного інтелекту в LG Group
Розробка EXAONE Deep є частиною ширшої стратегії розвитку штучного інтелекту в рамках LG Group. LG вже створила власну аспірантуру зі штучного інтелекту для підготовки інженерів-спеціалістів, яка пропонує дев'ятимісячну магістерську програму та 18-місячну докторську програму.
Співробітники, які проходять ці курси, працюють над проектами, які окремим дочірнім компаніям було б важко розробити. В рамках пілотного проекту LG Display розробила технологію дизайну, що дозволяє розмістити більше пікселів на одному екрані за допомогою штучного інтелекту, тоді як LG Electronics та LG Innotek досліджували методи точного прогнозування попиту за допомогою штучного інтелекту, що значно знизить витрати на зберігання.
Чому менші моделі штучного інтелекту можуть бути кращим вибором – Огляд EXAONE Deep
Із запуском EXAONE Deep, LG AI Research досягла значної віхи в розвитку штучного інтелекту. Будучи першою південнокорейською моделлю штучного інтелекту для мислення, що базується на базовій моделі, вона ставить LG в один ряд з провідними світовими технологічними компаніями, що розробляють цю передову технологію штучного інтелекту. Вражаючі показники в математичних, наукових та кодуючих тестах у поєднанні з ефективним визначенням розміру моделі підкреслюють потенціал цієї моделі для різних застосувань.
Особливої уваги заслуговує підхід LG до розробки високопродуктивних моделей штучного інтелекту відносно невеликого розміру. Хоча багато компаній, що займаються штучним інтелектом, зосереджуються на дедалі більших моделях, EXAONE Deep демонструє, що завдяки інтелектуальній оптимізації та спеціалізованому навчанню навіть менші моделі можуть досягти максимальної продуктивності. Це може не лише запропонувати економічні переваги, але й дозволити розгортання потужних моделей штучного інтелекту на периферійних пристроях.
Завдяки випуску EXAONE Deep з відкритим вихідним кодом, LG AI Research робить свій внесок у глобальну екосистему досліджень у галузі штучного інтелекту та одночасно зміцнює позиції Південної Кореї в міжнародній конкуренції в галузі штучного інтелекту. Залишається побачити, як ця технологія буде впроваджена в різні продукти та послуги LG Group, і які інновації вона дозволить впровадити в різних галузях.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
