LG AI Research重磅发布的EXAONE 4.0大模型，凭借320亿参数的庞大体量与创新的双模态设计，在全球AI性能评估中斩获第11名的佳绩，成为韩国首个跻身全球顶尖行列的大语言模型，上线仅两周使用量便突破55万次，创下行业新纪录。
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行业态势：多模态大模型竞争白热化
2025年，全球多模态AI市场迎来爆发式增长。据Gartner预测，该市场规模将从2025年的24亿美元大幅增长至2037年的989亿美元。中国多模态大模型市场同样表现亮眼，预计2025年规模将达到234.8亿元，年复合增长率超过65%。当前行业发展呈现出两大显著趋势：一方面，模型朝着“小而精”与“大而全”两个极端方向分化；另一方面，推理能力和工具调用能力已成为行业核心竞争壁垒。
在这样的市场环境下，LG AI Research的EXAONE 4.0大模型脱颖而出。它采用Hybrid Attention混合注意力机制和QK-Reorder-Norm架构创新，成功实现了131K上下文窗口（约12.8万字）的长文本处理能力，这意味着能够一次性解析300页文档。此项技术突破让中型模型首次具备了与超大规模模型相抗衡的实力。在AIME 2025数学竞赛中，EXAONE 4.0取得了85.3%的正确率，超越了部分参数规模是其7倍的竞品。
产品特色：双模态融合引领AI效率革命
EXAONE 4.0最具颠覆性的创新之处在于将Non-reasoning模式与Reasoning模式整合到同一个模型之中：
高效响应模式
该模式运用Local Attention机制，针对天气查询、事实问答等简单任务，响应速度比传统模型提高40%，非常适合客服机器人、智能助手等实时交互场景。在IFEval指令遵循测试中，EXAONE 4.0获得84.8分，超越了Gemma 3 27B等同类竞品。
深度逻辑推理模式
借助Global Attention与“思考块”（以 标签启动）相结合的方式，EXAONE 4.0在编程测试LiveCodeBench v5中取得72.6分的成绩，接近DeepSeek R1-0528的75.2分。尤其在多步骤数学推理方面，系统会自动生成中间计算过程。例如，在解决“3.12与3.9比较大小”这一问题时，系统会先对齐小数点，然后逐位进行比较，大大提升了推理的透明度。
此外，该模型还突破性地实现了英语、韩语、西班牙语三语支持，在MMMLU (ES)西班牙语测试中获得85.6分，较上一代模型提升12%。1.2B小参数版本则瞄准边缘计算市场，在移动设备上实现了每秒15 tokens的生成速度，为智能汽车、可穿戴设备等提供了本地化的AI能力。如果需要获取该仓库，仓库的地址是 https://gitcode.com/hf_mirrors/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B。
行业变革：开源生态与商业应用协同发展
EXAONE 4.0采用了更为灵活的许可证条款，删除了模型输出所有权主张，允许用于教育与研究领域。这一策略使其在Hugging Face平台上线两周内使用量就突破55万次，创造了韩国AI模型传播速度的新纪录。技术文档显示，该模型已支持TensorRT-LLM部署，单H100芯片即可全精度运行32B版本，推理成本降低60%。
在企业级应用方面，LG已经展示了多个落地场景。韩国某航空公司集成其工具调用能力后，航班查询准确率提升至91%；零售客服系统通过混合模态处理，复杂问题解决率从58%上升至73%。尤其在代码生成领域，EXAONE 4.0支持Python、Java等8种编程语言，在企业内部开发效率测试中，平均减少了37%的编码时间。
总结与展望
EXAONE 4.0的成功证明了“效率优先”的模型发展路线是切实可行的——通过架构创新而非单纯增加参数规模，32B规模的模型实现了与200B+模型接近的性能。随着开源生态的不断完善，预计2025年下半年将出现基于该模型的垂直领域微调版本，尤其在法律文档分析、多语言客服等场景具有巨大潜力。
当然，EXAONE 4.0也存在一定的局限性：多语言支持仍局限于3种语言，与GPT-4支持的92种语言相比有明显差距；知识截止到2024年11月，无法处理实时信息。LG计划在2026年推出的5.0版本将重点突破多模态输入（图像/音频）和实时数据融合，目标是在全球AI智能指数排名中进入前8。
对于企业决策者而言，现阶段可重点关注EXAONE 4.0的工具调用API与TensorRT-LLM部署方案，在客服、教育、代码辅助等场景进行试点应用；开发者则可以通过项目地址获取模型，探索本地化部署的可能性。EXAONE 4.0的案例充分表明，在AI竞赛中，精准定位应用场景比盲目追求参数规模更具有商业价值。
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