Mô hình AI nền tảng K-Exaone do LG AI Research phát triển đã lọt top 10 thế giới và đứng thứ 7, trở thành đại diện Hàn Quốc duy nhất trong bảng xếp hạng vốn áp đảo bởi các mô hình từ Mỹ và Trung Quốc.
Thành tích này đến từ kết quả nổi bật ở các bài benchmark và sức hút sau khi LG phát hành mô hình dạng open-weight trên Hugging Face, đồng thời triển khai API miễn phí trong giai đoạn đầu để thúc đẩy hệ sinh thái nhà phát triển và doanh nghiệp.
- K-Exaone đứng thứ 7 trên Intelligence Index, là mô hình Hàn Quốc duy nhất trong top 10.
- LG phát hành open-weight trên Hugging Face và mở API miễn phí đến hết ngày 28/01.
- Mô hình dùng kiến trúc MoE 236 tỷ tham số, tối ưu hiệu năng, chi phí và an toàn dữ liệu.
K-Exaone đứng thứ 7 top 10 thế giới trên Intelligence Index
K-Exaone đạt vị trí thứ 7 trên Intelligence Index của Artificial Analysis, trở thành mô hình Hàn Quốc duy nhất góp mặt trong top 10 toàn cầu.
LG cho biết mô hình thể hiện tốt nhất trong số 5 đội tại một cuộc thi mô hình AI nền tảng do chính phủ dẫn dắt. K-Exaone dẫn đầu 10/13 bài kiểm tra benchmark với điểm trung bình 72.
Trên bảng xếp hạng Intelligence Index, Trung Quốc có 6 mô hình và Mỹ có 3 mô hình trong top 10. Theo công bố xếp hạng này, GLM-4.7 của Z.AI đứng vị trí số 1.
LG phát hành open-weight trên Hugging Face và mở API miễn phí
LG đã phát hành K-Exaone dưới dạng open-weight trên Hugging Face và công bố cung cấp API miễn phí cho tới hết ngày 28/01.
LG cho biết sau khi phát hành, mô hình đã leo lên vị trí số 2 trên bảng xu hướng mô hình toàn cầu của Hugging Face, cho thấy mức độ quan tâm mạnh từ cộng đồng quốc tế.
Trong giai đoạn triển khai ban đầu, quyền truy cập API miễn phí giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp thử nghiệm, tích hợp và đánh giá mô hình mà không phát sinh chi phí truy cập.
Thông tin về mô hình nền tảng được LG công bố tại đây: bài viết về mô hình nền tảng của LG.
Epoch AI đưa K-Exaone vào danh sách các mô hình AI đáng chú ý
Epoch AI đã thêm K-Exaone vào danh sách các mô hình AI đáng chú ý, nâng tổng số mô hình của LG AI Research trong danh sách này lên 5.
Theo LG, điều này giúp LG AI Research trở thành công ty Hàn Quốc có nhiều mô hình nhất trong danh sách của Epoch AI. LG cũng nhấn mạnh mô hình là kết quả của khoảng 5 năm nghiên cứu nội bộ.
“Chúng tôi đã thiết lập kế hoạch phát triển theo thời gian và hạ tầng được cấp, và chúng tôi đã phát triển giai đoạn đầu của K-Exaone bằng khoảng một nửa dữ liệu mà chúng tôi có.”
– Lee Jin-sik, Trưởng Exaone Lab, LG AI Research
Kiến trúc MoE 236 tỷ tham số được tối ưu để giảm chi phí vận hành
K-Exaone sử dụng kiến trúc mixture-of-experts (MoE) với 236 tỷ tham số, trong đó khoảng 23 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi lượt suy luận.
LG cho biết thay vì chỉ mở rộng quy mô, đội ngũ đã tái thiết kế kiến trúc để tăng hiệu năng đồng thời giảm chi phí huấn luyện và vận hành. Mục tiêu là đưa Hàn Quốc tham gia cuộc đua các hệ thống AI “frontier-class” theo hướng thực dụng hơn về hạ tầng.
Hybrid attention và tokenizer 150.000 từ giúp giảm tải tính toán và cải thiện xử lý tài liệu
K-Exaone dùng hybrid attention để tập trung vào thông tin quan trọng tốt hơn và giảm nhu cầu tính toán, với mức giảm tải 70% so với các mô hình trước đó.
Tokenizer được nâng cấp bằng cách mở rộng từ vựng huấn luyện lên 150.000 từ. LG cho biết mô hình còn tối ưu các cụm từ thường dùng, qua đó nâng khả năng xử lý tài liệu lên 1,3 lần.
Ngoài ra, cơ chế dự đoán đa token (multi-token prediction) được áp dụng để tăng tốc suy luận thêm 150%, tập trung vào hiệu quả tổng thể khi triển khai.
Mô hình được thiết kế để chạy trên GPU lớp A100 và nhấn mạnh an toàn, tuân thủ
LG cho biết K-Exaone có thể vận hành trên GPU lớp A100, giúp AI cấp độ frontier dễ tiếp cận hơn với các tổ chức có tài nguyên tính toán hạn chế.
Một đại diện LG AI Research cho biết thiết kế này nhằm tối đa hiệu quả và giảm chi phí, hạn chế phụ thuộc vào hạ tầng đắt đỏ nhất. Điều này được kỳ vọng sẽ mở rộng khả năng ứng dụng trong doanh nghiệp và góp phần làm rộng hệ sinh thái AI tại Hàn Quốc.
Về chất lượng lập luận, LG cho biết mô hình không chỉ học ghi nhớ mà còn được huấn luyện để tăng năng lực suy luận và giải quyết vấn đề. Trong giai đoạn tiền huấn luyện, K-Exaone được tiếp xúc với dữ liệu “thinking trajectory”, thể hiện cách giải bài toán chứ không chỉ đáp án cuối.
Về tuân thủ, LG nêu đã rà soát dữ liệu huấn luyện và loại bỏ tài liệu có nguy cơ liên quan bản quyền. Công ty cũng vận hành ủy ban đạo đức AI nội bộ để đánh giá rủi ro theo 4 nhóm: an toàn xã hội, yếu tố riêng của Hàn Quốc, rủi ro tương lai và các giá trị phổ quát.
Theo LG, dưới bộ tiêu chuẩn KGC-Safety do LG AI Research phát triển cho an toàn tại Hàn Quốc, K-Exaone đạt điểm trung bình 97,38 ở 4 hạng mục, vượt mô hình GPT-OSS-120B của OpenAI và Qwen-3-235B của Alibaba.
Những câu hỏi thường gặp
K-Exaone đang đứng thứ mấy trong top AI toàn cầu?
K-Exaone đứng thứ 7 trên Intelligence Index do Artificial Analysis tổng hợp, và là mô hình Hàn Quốc duy nhất lọt top 10 trong bảng xếp hạng này.
K-Exaone có được phát hành công khai không?
Có. LG phát hành mô hình dạng open-weight trên Hugging Face và thông báo mở quyền truy cập API miễn phí đến hết ngày 28/01.
K-Exaone dùng kiến trúc gì và quy mô tham số ra sao?
Mô hình sử dụng kiến trúc mixture-of-experts (MoE) với 236 tỷ tham số, trong đó khoảng 23 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi lượt suy luận.
Hybrid attention mang lại lợi ích gì cho K-Exaone?
LG cho biết hybrid attention giúp mô hình tập trung tốt hơn vào thông tin quan trọng khi xử lý dữ liệu và giảm yêu cầu tính toán, với mức giảm tải 70% so với các mô hình trước đó.
LG làm gì để tăng an toàn và tuân thủ dữ liệu khi huấn luyện?
LG cho biết đã thực hiện rà soát tuân thủ trên các tập dữ liệu huấn luyện và loại bỏ tài liệu có nguy cơ liên quan bản quyền. Công ty cũng có ủy ban đạo đức AI nội bộ để đánh giá rủi ro theo nhiều nhóm tiêu chí.