K-EXAONE 2.5: Бесплатная модель LG 750B против DeepSeek

LG только что разместила модель с 750 миллиардами параметров на бесплатном API. 9 ноября 2026 года LG AI Research открыла платформу EXAONE API на NVIDIA AI Day Seoul, предоставив разработчикам бесплатный доступ к K-EXAONE 2.5 — своей суверенной модели языка ИИ. Общие показатели серьёзны: 750 млрд параметров при активном 31 млрд на токен, окно контекста токена 512K и оценки агентных бенчмарков, примерно на одном уровне с DeepSeek V4.1 Flash и GLM 5.3 — двумя из самых сильных открытых моделей из Китая.

Конечно, есть нюанс. Веса не открыты, свободный период не имеет объявленной даты окончания, и каждое ниже число бенчмарка — это собственное измерение LG, а не независимый тест. Тем не менее, бесплатный API класса frontier из корейской лаборатории — это тот запуск, который стоит протестировать до закрытия свободного окна.

Быстрый вердикт

Что такое K-EXAONE 2.5?

K-EXAONE 2.5 — это модель валидации технологий, созданная путём дальнейшего обучения модели K-EXAONE второго поколения LG, выпущенной в августе 2026 года. LG сообщает, что внутренний анализ по 24 показателям оценки показал общий рост производительности более чем на 70% по сравнению с августовской моделью, достигнутой примерно за восемь недель. У модели есть пороговой уровень знаний на январь 2026 года и reasoning_effort (низкий, высокий или максимум, с максимальным режимом по умолчанию), который определяет, сколько времени она думает перед ответом.

Конечная точка OpenAI совместима, поэтому существующий код может указывать на неё с названием модели k-exaone_v2.5. Платформа также представляет вторую модель — EXAONE Tabular, небольшую модель для прогнозирования структурированных данных.

LG рассматривает бесплатный API как реальную валидацию перед следующей моделью. Со-руководитель отдела исследований Лим У-хён сообщил, что команда сосредоточена на модели третьего поколения и планирует завершить модель EXAONE с производительностью на уровне фронтира к январю 2027 года. NVIDIA уже опубликовала руководство по выводу Dynamo для K-EXAONE, а LG рассматривает программное обеспечение NVIDIA Dynamo для повышения эффективности обслуживания.

Бенчмарки: K-EXAONE 2.5 против DeepSeek V4.1 Flash против GLM 5.3

LG сравнивает K-EXAONE 2.5 с DeepSeek V4.1 Flash и GLM 5.3 по четырём агентным бенчмаркам, все они измеряются самим LG на открытых наборах данных. Рассматривайте их как отчёты поставщиков до тех пор, пока не появятся независимые тесты.

Внимательно читайте таблицу: K-EXAONE 2.5 опережает DeepSeek по трёх из четырёх бенчмарков и отстаёт от GLM 5.3 на SWE-Bench Pro с явным отрывом (59.21 против 64.03) и на BrowseComp на один балл (78 против 79). На AutomationBench он чуть отстаёт от DeepSeek (74.6 против 74.9). Никто не выигрывает все четыре, и разрывы настолько малы, что выбор должен зависеть от цены, языка и доступности, а не от одного результата.

Для контекста: модель августа, K-EXAONE 2.0, получила 47,1 балла на SWE-Bench Pro, 50,87 на BrowseComp, 16,9 на AutomationBench и 62,11 на Claw-Eval. Скачок в AutomationBench с 16,9 до 74,6 — является самым заметным улучшением в наборе и говорит о том, что дополнительное обучение было направлено исключительно на использование агентных инструментов.

Цены: бесплатная цена дешевее, пока что

Цены на DeepSeek и GLM — это цены, проверенные по официальным ценовым страницам в конце октября 2026 года. K-EXAONE 2.5 по цене $0 непревзойдён, пока действует, но бесплатный без объявленных ограничений — это тактика запуска, а не цена. Ожидайте платный уровень, когда LG получит нужные данные валидации. Если будете развивать на нём, сохраняйте портативный код: совместимый с OpenAI конечная точка делает переход на DeepSeek или GLM дешёвым.

Какую модель выбрать?

Выбирайте K-EXAONE 2.5, если работаете на корейском или английском, хотите бесплатный API Frontier-класса прямо сейчас, или создайте агенты с вызовом SaaS-инструментов. Результаты AutomationBench и Claw-Eval действительно конкурентоспособны, а окно контекста 512K достаточно большое для длинных документов и многошаговых запусков агентов. Тестируйте его, пока он бесплатный, но не прокладывайте его как единственного провайдера.

Выбирайте DeepSeek V4.1 Flash, если нужны открытые веса, контекст токена 1M или мультимодальный вход. Модель DeepSeek принимает изображения не только текст, а веса лицензированы MIT, а цена внепиковых $0.15/$0.60 за 1M токена — самый дешевый платный вариант здесь. Она также лидирует в независимых агентных тестах, таких как DeepSWE v1.1, где набрала 74,2% в собственной статье DeepSeek.

Выбирайте GLM 5.3, если приоритет — программирование. Она лидирует в этой группе на SWE-Bench Pro на 64.03, а её флагманский API по $1.40/$4.40 за 1M токена — самый дорогой из трёх, поэтому используйте более дешёвый GLM-5.3-Flash по цене $0.15/$0.50 для рутинной работы.

Для компаний, создающих AI-агентов, практический шаг — это тот же шаг, который мы рекомендуем для каждой новой модели: запускайте собственный бенчмарк на своих задачах. Оценки поставщиков измеряют задачи поставщиков. Если вам нужна помощь с интеграцией такой модели в реальный рабочий процесс, наши услуги по разработке агентов ИИ покрывают именно это, и вы можете нанять агентство по автоматизации ИИ для проведения оценки.

Что это значит для гонки в открытом весе

K-EXAONE 2.5 имеет значение, выходящее за рамки своих оценок. До сих пор фронтирная гонка в открытом весе была историей США и Китая: с одной стороны — DeepSeek, GLM и Qwen, а с другой — открытые релизы от Mistral и Meta. LG теперь является третьим полюсом, корейской лабораторией с независимым мандатом на ИИ и заявленной целью достижения на уровне фронтира к январю 2027 года. Корея входит в небольшой клуб стран, которые вообще могут выпустить модель класса 750B.

Второй сигнал — это цена. Бесплатный доступ API к модели такого размера — это намеренное захват территории для разработчиков mindshare, тот же метод, который DeepSeek использовал, чтобы заставить всю индустрию снизить цены. Если бесплатный уровень LG продержится несколько месяцев, ожидайте давления на каждую бюджетную модель этого класса.

FAQ

K-EXAONE 2.5 действительно бесплатен?

Да, пока что. LG сообщает, что платформа EXAONE API сейчас бесплатна. Компания не сообщила, как долго продлится бесплатный период и какие ограничения будут действовать после его окончания, поэтому рассматривайте бесплатный доступ как временный.

Является ли K-EXAONE 2.5 открытым исходным кодом?

Нет, не в этом выпуске. API открыт для разработчиков, но LG не объявила открытые веса для версии 2.5. LG публиковала веса для более ранних моделей K-EXAONE на Hugging Face. DeepSeek V4.1 Flash, напротив, выпускает открытые веса по лицензии MIT.

Какие языки поддерживает K-EXAONE 2.5?

Только на корейском и английском языках, ввод текста и вывод текста. В этом релизе нет изображения или мультимодальных ввода.

Как использовать API K-EXAONE 2.5?

Зарегистрируйтесь на API-ключ на платформе EXAONE API Platform (docs.exaone.ai) и вызовите конечную точку завершения чата, совместимого с OpenAI, с названием модели k-exaone_v2.5. Параметр reasoning_effort (низкий, высокий или максимум) определяет, насколько модель думает перед ответом.

Как K-EXAONE 2.5 сравнивается с DeepSeek V4.1 Flash?

В собственных агентских бенчмарках LG оба показателя близки: K-EXAONE 2.5 лидирует над SWE-Bench Pro (59.21 против 58.41), BrowseComp (78 против 75.8) и Claw-Eval (77.29 против 75.78), а немного отстаёт от AutomationBench (74.6 против 74.9). DeepSeek имеет более широкое окно контекста (1M против 512K), открытые веса и мультимодальный вход. Все показатели бенчмарков отчитаются поставщиками.

Когда LG выпустит модель Frontier EXAONE?

LG планирует завершить модель третьего поколения EXAONE с производительностью на уровне фронтира к январю 2027 года, по словам соруководителя исследовательского отдела Лим У-хёна.

Источники

LG AI Research объявила о бесплатном API 9 ноября 2026 года на NVIDIA AI Day в Сеуле. Бенчмарочные данные взяты из модельной карты LG и документации платформы EXAONE API, как сообщают Spectrum Web, Korea Herald и Aju Press. Цены на DeepSeek и GLM взяты с официальных страниц цен DeepSeek и Z.ai, проверенных в конце октября 2026 года. Связанные материалы: наш анализ GPT-6 Astra и обзор Claude Opus 5.5.

• K-EXAONE 2.5
• LG AI Research
• DeepSeek V4.1 Flash
• GLM 5.3
• AI benchmarks