أدوات الذكاء الاصطناعي وتحديثاتها6 دقيقة قراءةبقلم JH Akash
K-EXAONE 2.5: موديل 750B المجاني من إل جي مقابل DeepSeek
افتتحت LG K-EXAONE 2.5 كواجهة برمجة تطبيقات مجانية في 9 نوفمبر 2026: 750 مليار معلمة، 31 مليار تفعيل لكل رمز، نافذة سياق 512 ألف، ودرجات اختبار الوكلاء تكاد تكون مساوية لما يعادل DeepSeek V4.1 Flash وGLM 5.3. إليك ما يفعله، وما يكلفه، والنقطة المهمة.
وضعت LG للتو نموذجا بقيمة 750 مليار معلمة على واجهة برمجة تطبيقات مجانية. في 9 نوفمبر 2026، افتتحت LG AI Research منصة EXAONE API في يوم NVIDIA AI في سيول، مما منح المطورين وصولا مجانيا إلى K-EXAONE 2.5، نموذج اللغة السيادي للذكاء الاصطناعي. الأرقام الرئيسية خطيرة: 750 مليار معلمة إجمالية مع 31 مليار عامل نشط لكل رمز، نافذة سياق 512 ألف رمز، ودرجات المعيار الوكيلي التي تعادل تقريبا DeepSeek V4.1 Flash وGLM 5.3، وهما من أقوى النماذج مفتوحة الوزن من الصين.
هناك مشكلة، بالطبع. الأوزان غير مفتوحة، والفترة الحرة لا يوجد لها تاريخ انتهاء معلن، وكل رقم مرجعي أدناه هو قياس LG نفسه، وليس اختبارا مستقلا. ومع ذلك، فإن واجهة برمجة التطبيقات المجانية من فئة Frontier من مختبر كوري هي نوع الإطلاق الذي يستحق الاختبار قبل إغلاق نافذة المجانية.
حكم سريع
| سؤال | الإجابة المختصرة |
|---|---|
| ما الذي تم إطلاقه؟ | واجهة برمجة تطبيقات K-EXAONE 2.5، مجانية خلال فترة الإطلاق |
| ما حجمه؟ | 750 مليار معلمة، 31 مليار نشط لكل رمز |
| نافذة السياق | 512 ألف رمز (524,288 رمزا ميزانية إدخالات وإخراج مجتمعة) |
| اللغات | الكورية والإنجليزية، نص فقط |
| ما الذي تفعله | الدردشة، استدعاء الأدوات، المخرجات المنظمة، توليد الكود، البث المباشر |
| كيف يسجل النتيجة | تقريبا بمستوى DeepSeek V4.1 Flash وGLM 5.3 في اختبارات الوكلاء |
| الشرط | واجهة برمجة التطبيقات فقط، لا أوزان مفتوحة ل 2.5؛ مدة فترة حرة وحدود غير معلنة |
ما هو K-EXAONE 2.5؟
K-EXAONE 2.5 هو نموذج تحقق تقني، تم بناؤه من خلال تدريب إضافي على الجيل الثاني من نموذج K-EXAONE الذي أطلق LG في أغسطس 2026. تقول LG إن التحليل الداخلي عبر 24 مقياس تقييم أظهر أداء إجمالي ارتفع بأكثر من 70٪ مقارنة بنموذج أغسطس، محققا خلال حوالي ثمانية أسابيع. يحتوي النموذج على حد أقصى لمعرفة في يناير 2026 وإعداد reasoning_effort (منخفض، مرتفع، أو قصوى، مع الحد الأقصى كإعداد افتراضي) يتحكم في مدة التفكير قبل الإجابة.
النقطة النهائية متوافقة OpenAI، لذا يمكن للكود الحالي أن يشير إليها باسم النموذج k-exaone_v2.5. تدرج المنصة أيضا نموذجا ثانيا، EXAONE Tableular، وهو نموذج صغير للتنبؤات على البيانات الهيكلية.
تؤطر LG واجهة برمجة التطبيقات المجانية كتحقق واقعي قبل نموذجها القادم. قال الرئيس المشارك للبحث، ليم وو-هيونغ، إن الفريق يركز على نموذج الجيل الثالث ويهدف إلى إكمال نموذج EXAONE بأداء متقدم بحلول يناير 2027. نشرت NVIDIA بالفعل دليل استنتاج Dynamo ل K-EXAONE، وتدرس LG برنامج NVIDIA Dynamo لتحسين كفاءة الخدمة.
الاختبارات المعيارية: K-EXAONE 2.5 مقابل DeepSeek V4.1 فلاش مقابل GLM 5.3
تقارن LG بين K-EXAONE 2.5 مع DeepSeek V4.1 Flash وGLM 5.3 في أربعة معايير وكلاء، جميعها تقاس من قبل LG نفسها على مجموعات بيانات مفتوحة. تعامل مع هذه المؤشرات كأنها مبلغ من البائع حتى تصل الاختبارات المستقلة.
| المعيار | K-EXAONE 2.5 | DeepSeek V4.1 فلاش | GLM 5.3 | ما الذي تختبره |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 59.21 | 58.41 | 64.03 | مهام تطوير وتعديل البرمجيات |
| BrowseComp | 78.00 | 75.80 | 79.00 | العثور على المعلومات من خلال تصفح الويب |
| أوتوماتيشن بنش | 74.60 | 74.90 | 71.60 | أتمتة العمل باستخدام أدوات SaaS |
| التقييم المخلب | 77.29 | 75.78 | 77.64 | حل المشكلات بواسطة الوكيل في بيئة العمل |
اقرأ الجدول بصدق: K-EXAONE 2.5 يتفوق على DeepSeek في ثلاثة من الأربعة اختبارات ويتفوق على GLM 5.3 على SWE-Bench Pro بفارق واضح (59.21 مقابل 64.03) وعلى BrowseComp بنقطة واحدة (78 مقابل 79). على AutomationBench يتفوق على DeepSeek بفارق بسيط (74.6 مقابل 74.9). لا أحد يفوز بجميع الأربعة، والفجوات صغيرة بما يكفي بحيث يجب أن يكون الاختيار يعتمد على السعر واللغة والوصول، وليس على أي درجة واحدة.
للتوضيح، حصل نموذج أغسطس، K-EXAONE 2.0، على تقييم 47.1 في SWE-Bench Pro، 50.87 على BrowseComp، 16.9 على AutomationBench، و62.11 في Claw-Eval. القفزة في AutomationBench، من 16.9 إلى 74.6، هي أكبر تحسن في المجموعة وتشير إلى أن التدريب الإضافي كان موجها بشكل مباشر لاستخدام الأدوات الوكيلية.
التسعير: المجاني أقل من الرخيص، في الوقت الحالي
| النموذج | الإدخال لكل مليون رمز | الناتج لكل مليون رمز | ملاحظات |
|---|---|---|---|
| K-EXAONE 2.5 | مجاني | مجاني | فترة الإطلاق؛ لم يتم الإعلان عن تاريخ انتهاء أو حدود |
| DeepSeek V4.1 فلاش | 0.15 دولار خارج أوقات الذروة / 0.30 دولار في أوقات الذروة | 0.60 دولار خارج أوقات الذروة / 1.20 دولار في الذروة | ساعات الذروة من 01:00 إلى 04:00 و06:00 إلى 10:00 بتوقيت UTC، أيام الأسبوع |
| GLM-5.3-فلاش | $0.15 | $0.50 | سعر ثابت، لا أوقات الذروة |
| GLM-5.3 (السفينة الرئيسية) | $1.40 | $4.40 | Z.ai تسعير رائد |
أسعار DeepSeek وGLM هي أسعار قائمة تم التحقق منها مع صفحات الأسعار الرسمية في أواخر أكتوبر 2026. K-EXAONE 2.5 بسعر 0 دولار لا يضاهى طالما استمر، لكن المجاني بدون حدود معلنة هو استراتيجية إطلاق وليس سعرا. توقع مستوى مدفوع بمجرد أن تحصل LG على بيانات التحقق التي تريدها. إذا بنيت عليها، حافظ على كودك قابلا للنقل: نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI تجعل التحول إلى DeepSeek أو GLM رخيصا.
أي موديل يجب أن تختار؟
اختر K-EXAONE 2.5 إذا كنت تعمل بالكورية أو الإنجليزية، أو تريد واجهة برمجة تطبيقات مجانية من فئة Frontier الآن، أو تبني وكلاء يستدعون أدوات SaaS. درجاته AutomationBench وClaw-Eval تنافسية حقا، ونافذة السياق 512K كبيرة بما يكفي لمستندات طويلة وتشغيل وكيل متعدد الخطوات. جربها وهي مجانية، لكن لا تبرمجها كمزود وحيد لك.
اختر DeepSeek V4.1 Flash إذا كنت بحاجة إلى أوزان مفتوحة، أو سياق رمز 1 مليون، أو إدخال متعدد الوسائط. نموذج DeepSeek يأخذ الصور بالإضافة إلى النصوص، وأوزنه مرخصة من MIT، وسعره خارج الذروة البالغ $0.15/$0.60 لكل مليون رمز هو الخيار المدفوع هنا. كما يتصدر اختبارات وكلاء مستقلة مثل DeepSWE v1.1، حيث حصل على تقييم 74.2٪ في ورقة DeepSeek نفسها.
اختر GLM 5.3 إذا كان البرمجة هي الأولوية. تتصدر هذه المجموعة في SWE-Bench Pro بنسبة 64.03، وواجهة برمجة التطبيقات الرئيسية لها بسعر $1.40/$4.40 لكل مليون رمز هي الأغلى من بين الثلاثة، لذا استخدم GLM-5.3-Flash الأرخص بسعر $0.15/$0.50 للأعمال الروتينية.
بالنسبة للشركات التي تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن الخطوة العملية هي نفسها التي نوصي بها لكل نموذج جديد: تشغيل اختبار خاص بك على مهامك. درجات البائعين تقيس مهام الموردين. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في توصيل نموذج كهذا إلى سير عمل حقيقي، فإن خدمات تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي لدينا تغطي ذلك بالضبط، ويمكنك توظيف وكالة أتمتة ذكاء اصطناعي لإجراء التقييم نيابة عنك.
ماذا يعني هذا لسباق الوزن المفتوح
K-EXAONE 2.5 مهم لسبب يتجاوز درجاته. حتى الآن، كان سباق الوزن المفتوح الرائد قصة بين الولايات المتحدة والصين: DeepSeek وGLM و Qwen من جهة، والإصدارات المفتوحة من Mistral وMeta من جهة أخرى. LG الآن في القطب الثالث، مختبر كوري ذو تفويض ذكاء اصطناعي سيادي وهدف معلن لأداء على مستوى الحدود بحلول يناير 2027. تنضم كوريا إلى نادي صغير من الدول التي يمكنها طرح نموذج من فئة 750B على الإطلاق.
الإشارة الأخرى هي السعر. الوصول المجاني إلى واجهة برمجة التطبيقات لنموذج بهذا الحجم هو استيلاء متعمد على أرض لمشاركة المطورين، وهو نفس الدليل الذي استخدمته DeepSeek لإجبار الصناعة بأكملها على خفض الأسعار. إذا استمر المستوى المجاني من LG لبضعة أشهر، توقع ضغطا على كل نموذج ميزانية في هذه الفئة.
الأسئلة الشائعة
هل K-EXAONE 2.5 مجاني حقا؟
نعم، في الوقت الحالي. تقول LG إن منصة EXAONE API متاحة حاليا مجانا. لم تذكر الشركة مدة فترة الحرية أو ما هي الحدود التي ستطبق عند انتهائها، لذا اعتبر الوصول المجاني مؤقتا.
هل K-EXAONE 2.5 مفتوح المصدر؟
لا، ليس هذا الإصدار. واجهة برمجة التطبيقات مفتوحة للمطورين، لكن LG لم تعلن عن أوزان مفتوحة للإصدار 2.5. نشرت LG أوزانا لنماذج K-EXAONE السابقة على Hugging Face. أما DeepSeek V4.1 Flash، فهو يصدر أوزانا مفتوحة بموجب ترخيص من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
ما هي اللغات التي يدعمها K-EXAONE 2.5؟
الكورية والإنجليزية فقط، إدخال نصي وإخراج نصي. لا يوجد مدخل للصور أو الوسائط المتعددة في هذا الإصدار.
كيف أستخدم واجهة برمجة التطبيقات K-EXAONE 2.5؟
سجل للحصول على مفتاح API في منصة EXAONE API (docs.exaone.ai) واتصل بنقطة نهاية إكمال الدردشة المتوافقة مع OpenAI باستخدام اسم النموذج k-exaone_v2.5. عامل reasoning_effort (منخفض، مرتفع أو أقصى) يتحكم في مدى تفكير النموذج قبل الإجابة.
كيف يقارن K-EXAONE 2.5 ب DeepSeek V4.1 Flash؟
في معايير LG الخاصة بالوكلاء، هناك تقدمان متقاربان: K-EXAONE يتصدر 2.5 على SWE-Bench Pro (59.21 مقابل 58.41)، BrowseComp (78 مقابل 75.8)، وClaw-Eval (77.29 مقابل 75.78)، ويتراجع قليلا عن AutomationBench (74.6 مقابل 74.9). DeepSeek لديه نافذة سياق أكبر (1M مقابل 512K)، وأوزان مفتوحة، ومدخلات متعددة الوسائط. جميع أرقام المعيار المرجعية يتم الإبلاغ عنها من قبل البائعين.
متى ستطلق إل جي طراز EXAONE من فرنتير؟
تهدف LG إلى إكمال جيل ثالث من طراز EXAONE بأداء متقدم بحلول يناير 2027، وفقا لرئيس البحث المشارك ليم وو-هيونغ.
المصادر
أعلنت LG AI Research عن واجهة برمجة التطبيقات المجانية في 9 نوفمبر 2026 خلال يوم NVIDIA AI في سيول. تأتي أرقام المعيار من بطاقة طراز LG ووثائق منصة EXAONE، كما أفادت بها Spectrum Web وKorea Herald وAju Press. أسعار DeepSeek وGLM مأخوذة من صفحات التسعير الرسمية DeepSeek و Z.ai، تم التحقق منها في أواخر أكتوبر 2026. قراءة ذات صلة: تحليل GPT-6 Astra ومراجعتنا ل Claude Opus 5.5.
- K-EXAONE 2.5
- LG AI Research
- DeepSeek V4.1 Flash
- GLM 5.3
- AI benchmarks
