Conan Technology, azienda specializzata in intelligenza artificiale (IA), ha annunciato il lancio ufficiale di “Enterprise (ENT)-11”, un nuovo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), previsto per la fine di questo mese. Questo modello innovativo, con 32 miliardi di parametri, si distingue per essere un modello “ibrido” che integra sia la modalità generale che quella di inferenza in un unico motore. In pratica, ENT-11 è in grado di rispondere non solo a domande di natura generica, ma anche a compiti che richiedono inferenze complesse, rispondendo in maniera transitoria.
Questo lancio segna un momento significativo per la Corea, poiché rappresenta il secondo modello di inferenza disponibile nel paese, dopo quello sviluppato dall’LG AI Research Institute, e la prima volta che viene utilizzato un approccio ibrido che combina inferenza e non inferenza.
A differenza di altri modelli sviluppati da aziende concorrenti, che offrono separatamente modelli generici e modelli di inferenza, ENT-11 permette di fornire servizi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni a un costo inferiore, ottimizzando l’uso della GPU. Inoltre, ENT-11 si è rivelato superiore rispetto a modelli come QueueOne, Lama, Gemma e DeepSeek in termini di accuratezza nell’elaborazione delle query in lingua coreana, grazie al suo pre-apprendimento su un numero maggiore di token coreani.
I test di prestazione, effettuati con benchmark specifici, hanno confermato che ENT-11 riesce a mantenere punteggi simili a quelli di modelli molto più grandi, come il DeepSeek R1, nonostante il suo numero di parametri sia solo il 5% di quello di quest’ultimo. Ad esempio, ENT-11 ha ottenuto risultati eccellenti in diversi ambiti, tra cui scrittura, gioco di ruolo, ragionamento, matematica, codifica, estrazione di informazioni e STEM (scienze, tecnologia, ingegneria, matematica), ottenendo punteggi paragonabili a quelli di modelli significativamente più potenti.
Le sue prestazioni di codifica sono migliorate in modo significativo, con un incremento medio del 4,75% rispetto al modello R1 con la stessa quantità di parametri. Inoltre, Conan Technology ha sviluppato un proprio benchmark, il “Conan MT-Bench”, che ha contribuito a migliorare l’accuratezza e a ridurre gli errori nella valutazione delle prestazioni.
Un’altra innovazione introdotta con ENT-11 riguarda l’espansione della capacità di elaborazione del contesto: mentre il modello precedente (ENT-10) supportava fino a 16K token, ENT-11 può gestire fino a 128K token, equivalenti a circa 128 pagine di testo in coreano e 320 pagine in inglese.
Kim Young-seom, CEO di Conan Technology, ha sottolineato l’importanza di questo sviluppo, spiegando che con l’aumento del numero di modelli LLM e la diversificazione dei metodi di valutazione, è necessario distinguere i modelli che si adattano eccessivamente a specifici indicatori di valutazione. Nonostante ENT-11 sia 20 volte più piccolo rispetto al DeepSeek R1, ha dimostrato di essere più efficiente nell’inferenza. Grazie alla qualità dei dati in lingua coreana e all’infrastruttura di sviluppo di Conan, il CEO ha espresso l’intenzione di continuare a fare del loro meglio affinché la tecnologia LLM creata dall’azienda diventi un riferimento per le prestazioni dell’intelligenza artificiale a livello nazionale.