Mô hình
LG AI Research ra mắt EXAONE 3.0: Mô hình AI lớn nhất Hàn Quốc với hiệu năng vượt trội
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
LG AI Research vừa công bố EXAONE 3.0, mô hình AI mã nguồn mở lớn nhất Hàn Quốc với 750 tỷ tham số. Nhờ kiến trúc MoE cải tiến, mô hình đạt hiệu suất vượt trội, tăng 30% khả năng lập trình so với thế hệ trước.
Bản dịch AI
Theo tin từ IT ngày 31 tháng 7, LG AI Research đã chính thức phát hành mô hình K-EXAONE 2.0 trên Hugging Face vào hôm nay (theo giờ địa phương). Đúng như tên gọi, đây là mô hình thứ hai được LG AI Research phát triển trong khuôn khổ dự án mô hình nền tảng AI chủ quyền của Bộ Khoa học và Công nghệ Thông tin Hàn Quốc.
K-EXAONE 2.0 sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với tổng cộng 750 tỷ tham số và 37 tỷ tham số kích hoạt, quy mô lớn gấp hơn 3 lần so với thế hệ K-EXAONE đầu tiên (236B-A23B), đồng thời cũng là mô hình nền tảng AI lớn nhất từng được phát triển tại Hàn Quốc cho đến nay. Mô hình mới này được phát hành dưới giấy phép mã nguồn mở Apache 2.0.

Xét về so sánh theo chiều dọc, K-EXAONE 2.0 đạt điểm trung bình 70,1 điểm trong 24 bài kiểm tra benchmark, tăng hơn 10% so với mức 63,3 điểm của thế hệ đầu tiên, đồng thời cải thiện khoảng 30% hiệu suất trong ba bài kiểm tra benchmark chính về lập trình và khả năng của tác nhân (agent).
Còn khi so sánh theo chiều ngang, mô hình này vượt trội hơn GLM-5.1 về khả năng hiểu ngữ cảnh dài, vượt trội hơn Zhipu GLM-5.1 và Qwen3.5 về khả năng sử dụng công cụ của tác nhân, đồng thời thể hiện hiệu suất tương đương với GLM-5.1, DeepSeek V4 Pro Max và Qwen3.5 trong các đánh giá về thực thi chỉ dẫn.
Thông báo quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, giúp tiết kiệm thời gian chọn lọc; kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết trên IT đều bao gồm thông báo này.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.