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IA·2 min de lecture

LG AI Research ouvre gratuitement l'API K-EXAONE 2.5, +70 %

LG AI Research affirme avoir amélioré de plus de 70 % les performances de K-EXAONE 2.5 en huit semaines et en ouvre l'API gratuitement aux développeurs et entreprises.

Presentation stage at an AI event in Seoul showing the K-EXAONE 2.5 model from LG AI Research
Image: zdnet.co.kr
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LG AI Research rend gratuite l'API de son modèle K-EXAONE 2.5, accessible à tous. L'annonce a été faite lundi lors de l'« NVIDIA AI Day Seoul 2026 », au Coex. Selon l'institut, les performances du modèle ont progressé de plus de 70 % en seulement huit semaines.

K-EXAONE 2.5 est un modèle de validation technique, obtenu en poursuivant l'entraînement du modèle de deuxième phase du projet coréen de modèle de fondation souverain, dévoilé en août. Avant la troisième phase, LG a amélioré ses méthodes d'entraînement pour mesurer le potentiel de gain.

Résultats des tests

D'après l'évaluation interne de LG sur des jeux de données ouverts, la performance agrégée sur 24 indicateurs dépasse de plus de 70 % celle du modèle d'août. En IA agentique, il s'approcherait des modèles à poids ouverts chinois comme DeepSeek et GLM.

Sur Automation Bench, qui évalue l'automatisation de tâches avec des outils SaaS, K-EXAONE 2.5 obtient 74,6 points, contre 74,9 pour DeepSeek V4.1 Flash et 71,6 pour GLM 5.3. Sur Claw Eval, qui mesure la résolution de tâches par des agents, il atteint 77,3 contre 75,8 pour DeepSeek. Sur BrowseComp, test de navigation web, il obtient 78,0 contre 75,8.

Sur SWE-Bench Pro, consacré au développement et à la correction de logiciels, il totalise 59,2 points, légèrement devant DeepSeek (58,4) mais derrière GLM (64,0).

Accès et suite

Dès aujourd'hui, développeurs, start-up, entreprises et instituts de recherche peuvent obtenir une clé d'API sur la plateforme de LG et utiliser le modèle gratuitement pour leurs services ou leurs travaux.

LG envisage aussi d'adopter la technologie Dynamo de NVIDIA pour accroître l'efficacité de l'inférence et l'évolutivité. NVIDIA a déjà publié un guide d'utilisation de Dynamo adapté à K-EXAONE.

Les techniques validées, gestion de la qualité des données, post-entraînement et apprentissage par renforcement, seront intégrées au modèle de troisième phase. L'objectif est de livrer d'ici janvier un modèle de niveau « frontière », a indiqué le codirecteur Lim Woo-hyung.

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