LG AI Research mở quyền truy cập API miễn phí cho mô hình K-EXAONE 2.5

LG AI Research thông báo mở quyền truy cập API miễn phí cho K-EXAONE 2.5 vào ngày 9 tháng 11 năm 2026, cho phép sử dụng mô hình 750 tỷ tham số thông qua nền tảng EXAONE API Platform.

Nhà phát triển, công ty khởi nghiệp, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu có thể lấy khóa API để sử dụng mô hình trong phát triển dịch vụ và nghiên cứu. LG mô tả K-EXAONE 2.5 là mô hình kiểm chứng công nghệ, được tạo ra bằng cách huấn luyện bổ sung trên phiên bản phát hành vào tháng 8 năm 2026. Thẻ mô hình K-EXAONE 2.0 trước đó ghi lại bản phát hành trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0, sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts, với 37 tỷ tham số hoạt động và độ dài ngữ cảnh 262.144 token.

Kết quả về năng lực tác tử do nhà cung cấp báo cáo

LG cho biết đã đánh giá nội bộ K-EXAONE 2.5 trên các bộ dữ liệu mở và nhận thấy mô hình có khả năng cạnh tranh với các mô hình trọng số mở hàng đầu toàn cầu. Tài liệu mô hình đưa ra so sánh sau đây với phiên bản tiền nhiệm và hai hệ thống bên ngoài:

Các bài đánh giá chuẩn đo lường khả năng phát triển và chỉnh sửa phần mềm, tìm thông tin cần thiết trên web, tự động hóa công việc bằng công cụ SaaS và giải quyết vấn đề trong môi trường làm việc bằng tác tử. Theo số liệu LG báo cáo, K-EXAONE 2.5 cải thiện so với phiên bản tiền nhiệm ở cả bốn bài đánh giá. Mô hình đạt điểm cao hơn DeepSeek-V4.1-Flash ở SWE-Bench Pro, BrowseComp và Claw-Eval, nhưng thấp hơn ở AutomationBench; so với GLM-5.3, mô hình chỉ đạt điểm cao hơn ở AutomationBench.

LG nêu các ứng dụng gồm tạo mã, gỡ lỗi, tái cấu trúc và viết mã kiểm thử, qua đó xác định phát triển phần mềm là một trường hợp sử dụng trọng tâm, bên cạnh tìm kiếm bằng tác tử và tự động hóa công việc.

Thiết kế API và tích hợp tác tử

K-EXAONE 2.5 chỉ xử lý văn bản và hỗ trợ tiếng Hàn lẫn tiếng Anh. Tài liệu của mô hình nêu 31 tỷ tham số hoạt động, mốc kiến thức đến tháng 1 năm 2026 và các tính năng gồm trò chuyện, gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc, tạo mã và truyền dữ liệu liên tục.

Tài liệu tham chiếu điểm cuối quy định một giao diện tương thích với OpenAI POST /v1/chat/completions sử dụng mã định danh mô hình k-exaone_v2.5. Tổng số token đầu vào cộng với max_tokens giới hạn token tạo sinh, bao gồm cả phần suy luận, không được vượt quá 524.288 token; các yêu cầu vượt giới hạn sẽ trả về lỗi 400. Phản hồi sử dụng JSON theo định dạng OpenAI tiêu chuẩn hoặc các phần dữ liệu theo sự kiện do máy chủ gửi khi bật chế độ truyền liên tục.

Các tùy chọn điều khiển suy luận được cung cấp trực tiếp. reasoning_effort mặc định là max, trong khi preserve_thinking có thể đưa phần suy luận trước đó của trợ lý vào các yêu cầu nhiều lượt. Hướng dẫn dành cho tác tử của LG cho biết cường độ suy luận cao hơn có thể làm tăng thời gian phản hồi và mức sử dụng token; hướng dẫn cũng phân biệt nỗ lực suy luận cho phản hồi hiện tại với việc chuyển tiếp phần suy luận trước đó và lịch sử gọi công cụ.

Hướng dẫn bao gồm các cấu hình cho tác tử đa năng Hermes và tác tử lập trình OpenCode. Trong quy trình được mô tả, bộ điều phối bên ngoài thực thi các lệnh gọi công cụ do mô hình trả về rồi gửi kết quả lại, đồng thời xử lý các phần dữ liệu tăng dần về văn bản, suy luận và lệnh gọi công cụ qua những lượt tiếp theo. Vì vậy, nhà phát triển nhận được nội dung suy luận và các quyết định gọi công cụ thông qua API, nhưng tác tử bao quanh vẫn chịu trách nhiệm thực thi hành động và quản lý vòng lặp.

Quyền truy cập miễn phí giúp giảm chi phí thử nghiệm kết quả lập trình bằng tác tử của LG trong các công cụ hiện có tương thích với OpenAI. Câu hỏi then chốt là những cải thiện được đo lường nội bộ đó sẽ chuyển thành hiệu quả như thế nào trong phần mềm dùng cho môi trường sản xuất và quy trình nghiệp vụ, nơi chiều sâu suy luận, việc thực thi công cụ và quản lý ngữ cảnh sẽ quyết định giá trị thực tiễn của mô hình.