LG AI Research ha pubblicato K-EXAONE 2.0, il secondo modello sviluppato nell’ambito del progetto sudcoreano Independent AI Foundation Model, promosso dal Ministero della Scienza e delle ICT per costruire modelli linguistici nazionali capaci di competere con i principali sistemi internazionali. Il modello è stato reso disponibile su Hugging Face con licenza Apache 2.0, che ne consente l’utilizzo, la modifica e la distribuzione anche per applicazioni commerciali.
K-EXAONE 2.0 dispone di circa 750 miliardi di parametri complessivi e utilizza un’architettura nella quale vengono attivati 37 miliardi di parametri durante l’elaborazione. La nuova versione è oltre tre volte più grande del primo modello di valutazione K-EXAONE, composto da 236 miliardi di parametri, e supera anche A.X K2 di SK Telecom, presentato pochi giorni prima con 688 miliardi di parametri. Al momento della pubblicazione rappresenta quindi il modello di intelligenza artificiale sviluppato in Corea del Sud con il maggior numero di parametri dichiarato.
LG AI Research ha diffuso il modello principale insieme a diverse varianti destinate a configurazioni hardware e modalità di inferenza differenti. La raccolta comprende il checkpoint K-EXAONE-2.0-750B-A37B, una versione FP8 e una variante quantizzata NVFP4, oltre a un’edizione predisposta per NVIDIA DGX Spark. La disponibilità di formati con differenti livelli di precisione permette di ridurre la memoria richiesta per l’esecuzione rispetto al checkpoint originale, pur trattandosi ancora di un modello destinato principalmente a infrastrutture dotate di più acceleratori.
La valutazione pubblicata da LG comprende nove aree e 24 benchmark, inclusi i test utilizzati nel programma governativo sudcoreano. K-EXAONE 2.0 ha ottenuto una media complessiva di 70,1 punti, rispetto ai 63,3 punti del modello presentato nella prima fase, con un miglioramento superiore al 10%. I progressi più marcati riguardano la generazione di codice e la programmazione agentica, dove la media dei tre principali indicatori considerati è aumentata del 30%.
Il modello ha registrato risultati particolarmente elevati nei test dedicati alla comprensione di contesti molto estesi. In OpenAI-MRCR, utilizzato per valutare la capacità di individuare e utilizzare informazioni distribuite all’interno di lunghe sequenze testuali, K-EXAONE 2.0 ha ottenuto 94,4 punti. Nel benchmark coreano Ko-LongBench ha raggiunto 89,6 punti. Nelle stesse valutazioni GLM-5.1 di Zhipu AI ha ottenuto rispettivamente 71,5 e 83,6 punti. Considerando congiuntamente OpenAI-MRCR, AA-LCR e Ko-LongBench, la media del modello di LG è risultata superiore di oltre il 10% rispetto al sistema utilizzato nel confronto.
K-EXAONE 2.0 è stato valutato anche nella capacità di utilizzare strumenti esterni all’interno di flussi agentici. Nel benchmark Tau3-Bench Banking, che misura la capacità di completare operazioni bancarie articolate interagendo con strumenti e rispettando istruzioni e vincoli, il modello ha ottenuto 14,2 punti. Il risultato supera gli 11,5 punti di GLM-5.1 e i 13,4 punti di Qwen 3.5. Nei test IFEval e IFBench, dedicati alla corretta esecuzione di istruzioni complesse e composte da più requisiti, il sistema ha invece raggiunto prestazioni descritte come sostanzialmente equivalenti a quelle dei principali modelli internazionali.
Una parte della valutazione è stata dedicata alla sicurezza e alla capacità di operare correttamente nel contesto culturale e geopolitico della Corea del Sud. Nei benchmark KGC-Safety, relativo al rispetto dei criteri di sicurezza e delle caratteristiche specifiche del paese, e ROK-Fortress, che misura la capacità di interpretare correttamente situazioni geopolitiche sensibili, K-EXAONE 2.0 ha ottenuto una media di 94,6 punti. Questi test sono stati inseriti per verificare che le prestazioni generali del modello non siano ottenute sacrificando il rispetto dei requisiti locali e degli standard etici internazionali.
LG ha inoltre ampliato il supporto linguistico aggiungendo francese, italiano, portoghese e polacco. K-EXAONE 2.0 è così in grado di operare in dieci lingue complessive e, secondo LG AI Research, offre la copertura linguistica più estesa tra i modelli fondazionali sviluppati in Corea del Sud. L’ampliamento consente di utilizzare il sistema non soltanto per applicazioni in coreano e inglese, ma anche per servizi e prodotti destinati a un pubblico internazionale più ampio.
La pubblicazione con licenza Apache 2.0 permette a università, imprese e sviluppatori di esaminare i pesi, adattare il modello a domini specifici e integrarlo in prodotti proprietari senza le limitazioni commerciali presenti in altre licenze open-weight. LG AI Research prevede inoltre di aprire un sito di valutazione pubblica attraverso il quale gli utenti potranno verificare direttamente le capacità del sistema in scenari di utilizzo reali.
K-EXAONE 2.0 è stato progettato interamente da ricercatori sudcoreani, comprendendo la definizione dell’architettura, la preparazione dei dati, l’addestramento distribuito e la costruzione dell’ambiente di inferenza necessario per eseguire un modello da 750 miliardi di parametri. LG AI Research considera questo processo una verifica della capacità tecnica nazionale di sviluppare autonomamente sistemi appartenenti alla stessa classe dimensionale dei modelli di frontiera internazionali, senza limitarsi all’adattamento di architetture o checkpoint prodotti all’estero.
Il laboratorio prevede di affiancare al modello linguistico anche sistemi destinati a impieghi più specifici. Dopo la pubblicazione del modello visione-linguaggio EXAONE 4.5 avvenuta ad aprile, LG AI Research ha annunciato l’arrivo di un ulteriore modello fondazionale specializzato per applicazioni industriali. K-EXAONE 2.0 costituisce invece il modello generale della seconda fase di valutazione del programma nazionale e concentra gli aggiornamenti sulle dimensioni, sul ragionamento su contesti lunghi, sulla programmazione, sull’utilizzo agentico degli strumenti e sul supporto multilingue.