LG AI Research відкриває безплатний доступ до API своєї моделі K-EXAONE 2.5

LG AI Research оголосила про безплатний доступ до API K-EXAONE 2.5 9 листопада 2026 року, відкривши можливість користуватися моделлю з 750 мільярдами параметрів через платформу EXAONE API Platform.

Розробники, стартапи, компанії та науково-дослідні установи можуть отримати ключ API, щоб використовувати модель для розробки сервісів і досліджень. LG описує K-EXAONE 2.5 як модель для перевірки технологій, створену шляхом додаткового навчання версії, випущеної в серпні 2026 року. У попередній картці моделі K-EXAONE 2.0 описано випуск із відкритими вагами за ліцензією Apache 2.0, побудований на архітектурі суміші експертів, із 37 мільярдами активних параметрів і контекстним вікном на 262 144 токени.

Результати роботи агентів за даними розробника

LG повідомила, що провела внутрішнє оцінювання K-EXAONE 2.5 на відкритих наборах даних і виявила, що модель може конкурувати з передовими глобальними моделями з відкритими вагами. У документації моделі наведено таке порівняння з її попередньою версією та двома зовнішніми системами:

Тести охоплюють розробку й модифікацію програмного забезпечення, пошук потрібної інформації в інтернеті, автоматизацію роботи за допомогою SaaS-інструментів і розв’язання агентами задач у робочому середовищі. За наведеними LG показниками, K-EXAONE 2.5 перевершує попередню версію в усіх чотирьох тестах. Модель набирає більше балів за DeepSeek-V4.1-Flash у SWE-Bench Pro, BrowseComp і Claw-Eval, але менше — в AutomationBench; порівняно з GLM-5.3 вона набирає більше балів лише в AutomationBench.

Серед варіантів використання LG називає генерування коду, налагодження, рефакторинг і написання тестового коду, тож розробка програмного забезпечення є одним із головних сценаріїв застосування поряд з агентним пошуком і автоматизацією робочих процесів.

Проєктування API та інтеграція агентів

K-EXAONE 2.5 працює лише з текстом і підтримує корейську та англійську мови. У документації зазначено 31 мільярд активних параметрів, дату зрізу знань — січень 2026 року, а також такі можливості, як чат, виклики інструментів, структуровані вихідні дані, генерування коду та потокове передавання.

У описі кінцевої точки зазначено, що вона сумісна з OpenAI POST /v1/chat/completions інтерфейсом і використовує ідентифікатор моделі k-exaone_v2.5. Вхідні токени та max_tokens ліміт на генерування, який включає міркування, разом не можуть перевищувати 524 288 токенів; більші запити повертають помилку 400. Відповіді надходять у стандартному форматі JSON OpenAI або у вигляді фрагментів подій, надісланих сервером, якщо ввімкнено потокове передавання.

Параметри міркування доступні безпосередньо. reasoning_effort за замовчуванням встановлено max, тоді як preserve_thinking може передавати попередні міркування асистента в багатокрокових запитах. У посібнику для агентів LG зазначає, що вища інтенсивність міркування може збільшити час відповіді та використання токенів, і розглядає окремо зусилля, спрямовані на формування поточної відповіді, та передавання попередніх міркувань і історії викликів інструментів.

Посібник містить конфігурації для універсального агента Hermes і агента для програмування OpenCode. В описаному робочому процесі зовнішній оркестратор виконує виклики інструментів, повернуті моделлю, і передає результати назад, опрацьовуючи фрагменти тексту, міркувань і викликів інструментів у наступних кроках. Отже, розробники отримують через API міркування та рішення щодо виклику інструментів, але за виконання дій і керування циклом роботи відповідає зовнішній агент.

Безплатний доступ знижує вартість тестування результатів LG у сфері агентного програмування в наявних інструментах, сумісних з OpenAI. Головне питання — наскільки ці результати, отримані під час внутрішніх вимірювань, перенесуться на виробниче програмне забезпечення та бізнес-процеси, де практичну цінність моделі визначатимуть глибина міркувань, виконання інструментів і керування контекстом.