LG AI Research、K-EXAONE 2.5モデルのAPIを無料公開

LG AI Researchは2026年11月9日、K-EXAONE 2.5のAPIを無料で利用できるようにし、EXAONE API Platformを通じて、パラメーター数7,500億のモデルをホスティング環境で利用可能にした。

開発者、スタートアップ、企業、研究機関は、APIキーを取得すれば、サービス開発や研究にこのモデルを利用できる。LGは、K-EXAONE 2.5を、2026年8月にリリースしたバージョンに追加学習を施して開発した技術検証用モデルと説明している。以前のK-EXAONE 2.0のモデルカードには、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、アクティブパラメーター数が370億、コンテキスト長が262,144トークンの、Apache 2.0ライセンスで公開されたオープンウェイトモデルであることが記載されている。

ベンダー公表のエージェント性能

LGによると、オープンデータセットを使って社内でK-EXAONE 2.5を評価したところ、世界最先端クラスのオープンウェイトモデルに匹敵する性能が確認された。モデルのドキュメントには、前世代モデルおよび外部の2つのシステムとの比較が掲載されている。

各ベンチマークでは、ソフトウェアの開発と改修、ウェブ上で必要な情報を見つける作業、SaaSツールを使った業務の自動化、そして職場環境におけるエージェントの問題解決能力を評価する。LGが公表した数値によると、K-EXAONE 2.5は4つすべてで前世代モデルを上回る。SWE-Bench Pro、BrowseComp、Claw-EvalではDeepSeek-V4.1-Flashを上回る一方、AutomationBenchでは下回る。GLM-5.3との比較では、AutomationBenchでのみ同モデルを上回っている。

LGは、コード生成、デバッグ、リファクタリング、テストコードの作成を用途として挙げており、エージェント型検索や職場業務の自動化と並んで、ソフトウェア開発を主要なユースケースに位置付けている。

API設計とエージェント連携

K-EXAONE 2.5はテキスト専用で、韓国語と英語に対応する。ドキュメントによると、アクティブパラメーター数は310億、知識のカットオフは2026年1月で、チャット、ツール呼び出し、構造化出力、コード生成、ストリーミングなどの機能を備える。

エンドポイントリファレンスには、OpenAI互換の POST /v1/chat/completions インターフェースを採用し、モデル識別子を使用すると記載されている k-exaone_v2.5。入力トークンと max_tokens 推論を含む生成可能トークン数の上限は524,288トークンで、これを超えるリクエストには400エラーが返される。レスポンスは標準的なOpenAI形式のJSONで返され、ストリーミングを有効にした場合はサーバー送信イベントのチャンクで返される。

推論の制御機能は直接利用できる。 reasoning_effort のデフォルト値は max一方、 preserve_thinking は複数ターンのリクエストで、以前のアシスタントの推論を引き継ぐことができる。LGのエージェントガイドによると、推論の強度を高めると応答時間が長くなり、トークン使用量が増える可能性がある。また、現在の応答に必要な推論の処理と、以前の推論やツール呼び出しの履歴を引き継ぐ処理は別々に扱われる。

ガイドには、汎用エージェントのHermesとコーディングエージェントのOpenCodeの設定例が掲載されている。説明されているワークフローでは、外部のハーネスがモデルから返されたツール呼び出しを実行し、その結果をモデルに返す一方、後続のターンにわたってテキスト、推論、ツール呼び出しの差分を処理する。そのため開発者はAPIを通じて推論内容やツール呼び出しの判断を受け取れるが、実際の操作の実行と処理ループの管理は、周辺のエージェントが担う。

無料で利用できるようになったことで、既存のOpenAI互換ツールを使ってLGのエージェント型コーディング性能を試す際のコストが下がる。重要なのは、社内評価で確認された性能向上が、実運用のソフトウェアや業務ワークフローでもどの程度発揮されるかという点だ。実用上の価値は、推論の深さ、ツールの実行、コンテキスト管理によって左右される。