LG AI Research ha annunciato il 9 novembre 2026 l’apertura dell’accesso gratuito tramite API a K-EXAONE 2.5, modello linguistico da 750 miliardi di parametri destinato soprattutto allo sviluppo di applicazioni software, agenti autonomi e sistemi di automazione. L’accesso avviene attraverso EXAONE API Platform e permette a sviluppatori, startup, aziende e istituzioni di ricerca di ottenere una chiave API per integrare il modello nei propri servizi. K-EXAONE 2.5 è una versione sviluppata attraverso ulteriori attività di addestramento rispetto al modello pubblicato nell’agosto 2026 e viene presentata come sistema di validazione tecnologica. La precedente versione K-EXAONE 2.0 era stata distribuita con pesi aperti e licenza Apache 2.0, utilizzando un’architettura Mixture-of-Experts da 37 miliardi di parametri attivi e una finestra di contesto di 262.144 token. La disponibilità gratuita del nuovo modello riguarda invece l’utilizzo attraverso l’infrastruttura API ospitata da LG.
K-EXAONE 2.5 dispone di 31 miliardi di parametri attivi, supporta coreano e inglese e gestisce esclusivamente informazioni testuali. Le funzionalità comprendono conversazione, generazione di codice, chiamata di strumenti esterni, produzione di output strutturati e streaming delle risposte. La documentazione indica gennaio 2026 come data limite della conoscenza incorporata nel modello. L’interfaccia utilizza il formato compatibile con le API OpenAI attraverso l’endpoint POST /v1/chat/completions e l’identificativo k-exaone_v2.5. La somma dei token in ingresso e del limite massimo di generazione, comprensivo dei token impiegati nel ragionamento, non può superare 524.288 token. Le richieste che oltrepassano questo limite restituiscono un errore HTTP 400. Le risposte vengono fornite in formato JSON compatibile con lo standard OpenAI oppure mediante eventi Server-Sent Events quando viene attivata la modalità streaming.
La piattaforma espone controlli dedicati al ragionamento del modello. Il parametro reasoning_effort, impostato per impostazione predefinita su max, permette di regolare l’intensità dell’elaborazione, con possibili effetti sul numero di token utilizzati e sul tempo necessario per generare la risposta. Il parametro preserve_thinking consente invece di conservare informazioni di ragionamento provenienti dai precedenti passaggi della conversazione. La documentazione distingue il livello di ragionamento richiesto per una singola risposta dalla gestione dello storico delle elaborazioni e delle chiamate agli strumenti. Sono inoltre disponibili indicazioni per l’integrazione con Hermes, utilizzato per agenti generalisti, e OpenCode, destinato alle attività di programmazione. In queste configurazioni il modello produce le richieste di utilizzo degli strumenti, mentre il sistema applicativo esterno esegue concretamente le operazioni e restituisce i risultati per consentire la prosecuzione del processo.
LG ha pubblicato i risultati di valutazioni interne condotte su benchmark aperti, evidenziando miglioramenti rispetto alla versione precedente. In SWE-Bench Pro, dedicato alla programmazione agentica, K-EXAONE 2.5 ha raggiunto 59,21 punti contro 47,1 di K-EXAONE 2.0, 58,41 di DeepSeek-V4.1-Flash e 64,03 di GLM-5.3. Nel benchmark BrowseComp, relativo alla ricerca autonoma di informazioni, i punteggi sono stati rispettivamente 78,0, 50,87, 75,8 e 79,0. AutomationBench open-set, incentrato sull’utilizzo di strumenti e sull’automazione di applicazioni SaaS, ha assegnato a K-EXAONE 2.5 un risultato di 74,6, contro 16,9 del predecessore, 74,9 di DeepSeek e 71,6 di GLM. In Claw-Eval, dedicato alla risoluzione di attività agentiche, il nuovo modello ha ottenuto 77,29 punti contro 62,11, 75,78 e 77,64 degli stessi concorrenti. I dati sono quelli dichiarati dal produttore e non costituiscono una verifica indipendente delle prestazioni in ambienti di produzione.
Le applicazioni indicate da LG comprendono generazione e modifica di codice, debugging, refactoring, scrittura di test, ricerca autonoma e automazione dei processi aziendali. L’interfaccia compatibile con strumenti già progettati per le API OpenAI permette di sperimentare il modello senza modificare integralmente le architetture applicative esistenti, mentre l’esecuzione concreta delle operazioni rimane affidata all’infrastruttura dell’agente che utilizza K-EXAONE 2.5.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)