LG’s K-Exaone dringt in die globalen Top-10-KI-Rankings ein

Das inländische grundlegende künstliche Intelligenz (KI)-Modell K-Exaone, entwickelt von LG AI Research, hat die globalen Top 10 erreicht und rangiert auf Platz sieben. Diese Leistung bedeutet, dass das Modell die einzige koreanische Präsenz in einem Ranking ist, das von Modellen dominiert wird, die von Unternehmen in den Vereinigten Staaten und China entwickelt wurden.

In einer Erklärung erwähnte LG, dass sein neuestes KI-Modell unter fünf Teams in einem staatlich geführten Wettbewerb für grundlegende KI-Modelle die stärkste Leistung erbrachte. Das Modell erzielte bemerkenswerte Ergebnisse und belegte bei 10 von 13 Benchmark-Tests den ersten Platz mit einem Durchschnittswert von 72. International rangierte das KI-Modell auf Platz sieben im von Artificial Analysis erstellten Intelligence Index und war damit das einzige koreanische Modell unter den Top 10. China führte mit sechs Modellen, während die USA mit drei Modellen aufwarteten. Z.AI’s GLM-4.7 belegte den ersten Platz.

LG’s grundlegendes Modell rangiert siebt in globalen Rankings

LG veröffentlichte sein grundlegendes Modell als Open-Weight auf Hugging Face und sah es auf Platz zwei der globalen Modell-Trendliste der Plattform klettern. Dies deutete auf ein starkes Interesse internationaler Akteure hin. LG erwähnte, dass es bereit ist, den kostenlosen API-Zugriff auf K-Exaone bis zum 28. Januar bereitzustellen. Dies ermöglicht es Entwicklern und Unternehmen, das Modell während der ersten Einführungsphase kostenlos zu nutzen.

Epoch AI, eine US-basierte gemeinnützige Organisation, lobte das Modell ebenfalls. Die Plattform fügte das Modell ihrer Liste bemerkenswerter KI-Modelle hinzu. LG AI Research hat nun fünf Modelle auf der Liste, was es zum koreanischen Unternehmen mit den meisten Einträgen macht. „Wir haben den Entwicklungsplan entsprechend der uns zur Verfügung stehenden Zeit und Infrastruktur erstellt und die erste Phase von K-Exaone mit etwa der Hälfte unserer verfügbaren Daten entwickelt“, sagte Lee Jin-sik, Leiter des Exaone Lab bei LG AI Research.

Laut LG ist das Modell das Ergebnis von fünf Jahren interner Forschung und signalisiert Koreas Eintritt in den globalen Wettlauf um KI-Systeme der Spitzenklasse. Die Abteilung von LG erwähnte, dass sie die Architektur neu gestaltete, um die Leistung zu steigern und gleichzeitig Trainings- und Betriebskosten zu senken, anstatt sich nur auf die Skalierung zu verlassen. K-Exaone verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 236 Milliarden Parametern, wobei pro Inferenz etwa 23 Milliarden Parameter aktiviert werden.

Das K-Exaone-Modell schlägt andere Modelle in mehreren Parametern

Das Modell nutzt seine Kerntechnologie, Hybrid-Attention, um seine Fähigkeit zu verbessern, sich während der Datenverarbeitung auf wichtige Informationen zu konzentrieren, und reduziert gleichzeitig die Anforderungen und die Rechenlast im Vergleich zu vorherigen Modellen um 70 %. Der Tokenizer wurde ebenfalls durch die Erweiterung seines Trainingsvokabulars auf 150.000 Wörter aktualisiert. Darüber hinaus optimiert es häufig genutzte Wortkombinationen, was die Fähigkeit zur Verarbeitung von Dokumenten um das 1,3-Fache verbessert.

Darüber hinaus erhöhte die Einführung der Multi-Token-Vorhersage die Inferenzgeschwindigkeit um 150 % und verbesserte die Gesamteffizienz. „K-Exaone ist darauf ausgelegt, die Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die Kosten zu senken, sodass es auf A100-Klassengpus laufen kann, anstatt die teuerste Infrastruktur zu erfordern“, sagte ein offizieller Vertreter von LG AI Research. „Dies macht KI auf Spitzenniveau für Unternehmen mit begrenzten Rechenressourcen zugänglicher und hilft, das koreanische KI-Ökosystem zu erweitern.“

Neben dem Auswendiglernen ist K-Exaone darauf trainiert, seine Fähigkeiten im Bereich Schlussfolgerung und Problemlösung zu verbessern. LG erklärte, dass das Modell in seiner Pre-Training-Phase mit Daten zu Denkprozessen konfrontiert wurde, die zeigen, wie Probleme gelöst werden, und nicht nur mit dem Endergebnis. Sicherheit und Compliance waren weitere Prioritäten für das Modell. LG erwähnte, dass es Daten-Compliance-Prüfungen über die Trainingsdatensätze hinweg durchführte und Materialien mit potenziellen Urheberrechtsproblemen entfernte.

Das Unternehmen betreibt einen internen KI-Ethikausschuss, der Risikobewertungen in vier Kategorien durchführt, darunter soziale Sicherheit, koreaspezifische Überlegungen, zukünftige Risiken und universelle menschliche Werte. Unter KGC-Safety, dem von LG AI Research für die Sicherheit in Korea entwickelten Benchmark, erreichte K-Exaone einen Durchschnittswert von 97,38 über vier Kategorien hinweg. Es übertraf OpenAI’s GPT-OSS-120B-Modell und Alibaba’s Qwen-3-235B-Modell.