نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
تفتح LG AI Research الوصول المجاني إلى واجهة برمجة التطبيقات لنموذجها K-EXAONE 2.5
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
أعلنت LG AI Research إتاحة الوصول المجاني إلى K-EXAONE 2.5 عبر واجهة برمجة التطبيقات في 9 نوفمبر 2026، لتتيح استخدام النموذج المستضاف ذي الـ750 مليار معلمة من خلال منصة EXAONE API Platform.
يمكن للمطورين والشركات الناشئة والشركات والمؤسسات البحثية الحصول على مفتاح لواجهة برمجة التطبيقات لاستخدام النموذج في تطوير الخدمات والأبحاث. وتصف LG نموذج K-EXAONE 2.5 بأنه نموذج للتحقق من التقنية، أُنتج عبر إجراء تدريب إضافي على الإصدار الذي طُرح في أغسطس 2026. وتوثّق بطاقة نموذج K-EXAONE 2.0 السابقة إصدارًا مفتوح الأوزان بموجب ترخيص Apache 2.0، يستخدم بنية مزيج الخبراء، ويضم 37 مليار معلمة نشطة، مع طول سياق يبلغ 262,144 رمزًا.
نتائج الوكلاء المعلنة من الشركة
قالت LG إنها قيّمت K-EXAONE 2.5 داخليًا باستخدام مجموعات بيانات مفتوحة، ووجدت أنه ينافس النماذج العالمية مفتوحة الأوزان من الفئة الرائدة. وتعرض وثائق النموذج المقارنة التالية بينه وبين سلفه ونظامين خارجيين:
| المعيار | K-EXAONE 2.5 | K-EXAONE 2.0 | DeepSeek-V4.1-Flash | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro، البرمجة باستخدام الوكلاء | 59.21 | 47.1 | 58.41 | 64.03 |
| BrowseComp، البحث باستخدام الوكلاء | 78.0 | 50.87 | 75.8 | 79.0 |
| AutomationBench open-set، استخدام الأدوات بواسطة الوكلاء | 74.6 | 16.9 | 74.9 | 71.6 |
| Claw-Eval، استخدام الأدوات بواسطة الوكلاء | 77.29 | 62.11 | 75.78 | 77.64 |
تتناول هذه المعايير تطوير البرمجيات وتعديلها، والعثور على المعلومات المطلوبة على الويب، وأتمتة العمل باستخدام أدوات البرمجيات كخدمة (SaaS)، وحل الوكلاء للمشكلات في بيئات العمل. ووفقًا للأرقام التي أبلغت عنها LG، يتفوق K-EXAONE 2.5 على سلفه في المعايير الأربعة كلها. ويسجل نتائج أعلى من DeepSeek-V4.1-Flash في SWE-Bench Pro وBrowseComp وClaw-Eval، لكنه يسجل نتيجة أدنى منه في AutomationBench؛ أما مقارنةً بـGLM-5.3، فلا يسجل نتائج أعلى منه إلا في AutomationBench.
تذكر LG توليد الشيفرات البرمجية وتصحيح الأخطاء وإعادة هيكلة الشيفرات وكتابة شيفرات الاختبار ضمن تطبيقات النموذج، ما يجعل تطوير البرمجيات حالة استخدام أساسية إلى جانب البحث باستخدام الوكلاء وأتمتة العمل.
تصميم واجهة برمجة التطبيقات ودمج الوكلاء
يقتصر K-EXAONE 2.5 على النصوص، ويدعم الكورية والإنجليزية. وتورد وثائقه 31 مليار معلمة نشطة، وتاريخًا لانتهاء المعرفة في يناير 2026، وميزات تشمل المحادثة واستدعاء الأدوات والمخرجات المنظّمة وتوليد الشيفرات البرمجية والبث المتدفق.
يحدد مرجع نقاط النهاية واجهة متوافقة مع OpenAI POST /v1/chat/completions واجهة تستخدم معرّف النموذج k-exaone_v2.5. رموز الإدخال بالإضافة إلى max_tokens لا يجوز أن يتجاوز حدّ التوليد، الذي يشمل الاستدلال، 524,288 رمزًا؛ وتؤدي الطلبات الأكبر إلى ظهور خطأ 400. وتستخدم الاستجابات تنسيق JSON القياسي الخاص بـOpenAI، أو أجزاءً من الأحداث المرسلة من الخادم عند تفعيل البث المتدفق.
تُتاح عناصر التحكم في الاستدلال مباشرةً. reasoning_effort يكون مضبوطًا افتراضيًا على max، في حين أن preserve_thinking يمكنه تضمين استدلال المساعد السابق في الطلبات متعددة الأدوار. ويشير دليل الوكلاء الصادر عن LG إلى أن زيادة كثافة الاستدلال قد تطيل زمن الاستجابة وترفع استهلاك الرموز، ويفصل بين مقدار الجهد المبذول في الاستجابة الحالية وتمرير الاستدلال السابق وسجل استدعاء الأدوات.
يتضمن الدليل إعدادات للوكيل العام Hermes ووكيل البرمجة OpenCode. وفي سير العمل الموثّق، تنفّذ بيئة التشغيل الخارجية استدعاءات الأدوات التي يعيدها النموذج، ثم تمرر نتائجها إليه، مع معالجة النص والاستدلال وتحديثات استدعاء الأدوات عبر الأدوار اللاحقة. وبذلك يتلقى المطورون قرارات الاستدلال واستدعاء الأدوات عبر واجهة برمجة التطبيقات، لكن الوكيل المحيط يظل مسؤولًا عن تنفيذ الإجراءات وإدارة دورة العمل.
يخفض الوصول المجاني تكلفة اختبار نتائج LG في البرمجة باستخدام الوكلاء ضمن أدوات قائمة ومتوافقة مع OpenAI. ويتمثل السؤال الأساسي في مدى انتقال هذه المكاسب المقاسة داخليًا إلى برمجيات الإنتاج وسير العمل التجاري، حيث سيحدد عمق الاستدلال وتنفيذ الأدوات وإدارة السياق القيمة العملية للنموذج.
