También se evalúa la aplicación de la tecnología 'Dynamo' de Nvidia
El Instituto de Investigación LG AI anunció el 9 de noviembre que abrirá gratuitamente la interfaz de programación de aplicaciones (API) de 'K-Exaone 2.5', su modelo base de inteligencia artificial propietario. La iniciativa permitirá a desarrolladores y empresas aplicar el modelo en servicios reales, mientras que la institución planea completar un modelo de IA de frontera antes de enero del próximo año, basándose en las técnicas de aprendizaje validadas en esta versión.
K-Exaone 2.5 es un modelo de validación tecnológica que incorpora aprendizaje adicional al segundo modelo Dockpamo, presentado en agosto pasado.
Según la empresa, el modelo demostró un desempeño similar al de los modelos de código abierto chinos 'DeepSeek V4.1 Flash' y 'GLM 5.3 (max)' en evaluaciones de IA agentica utilizando conjuntos de datos públicos.
En 'AutomationBench', que evalúa la capacidad de automatización de tareas mediante software como servicio (SaaS), el modelo obtuvo una puntuación de 74,6 puntos. En 'CloyeVal', que mide la capacidad de resolución de problemas de los agentes de IA en entornos empresariales, registró 77,3 puntos.
En 'BrowseComp', que evalúa la capacidad de encontrar información necesaria en la web, alcanzó 78 puntos, mientras que en 'SWE-Bench Pro', que mide la capacidad de desarrollo y corrección de software, obtuvo 59,2 puntos.
El Instituto de Investigación LG AI abrirá gratuitamente la API de este modelo y planea aplicar la tecnología 'Dynamo' de Nvidia para mejorar la eficiencia del procesamiento de inferencia y expandir la escala de servicio.
Además, la institución incorporará las técnicas de gestión de calidad de datos de aprendizaje validadas en esta ocasión, así como técnicas de aprendizaje posterior y aprendizaje por refuerzo, en el desarrollo del modelo Dockpamo de tercera generación.
Im Woo-hyung, director del Instituto de Investigación LG AI, declaró: "Actualmente estamos concentrando nuestros recursos en el desarrollo del modelo de tercera generación, y esperamos que, con la apertura de esta API, más desarrolladores y empresas experimenten directamente el desempeño mejorado". También señaló: "Nos enfocaremos en completar un modelo Exaone con rendimiento de nivel frontera antes de enero del próximo año".
* Este artículo ha sido traducido por IA.