LG AI Research

LG AI Research es el laboratorio de IA que desarrolla EXAONE, una serie de modelos de lenguaje, de visión y de series temporales, distribuida principalmente como pesos en Hugging Face y GitHub.

Los repositorios oficiales muestran las generaciones de EXAONE. EXAONE 3.5 reúne modelos bilingües, en inglés y coreano, de 2,4 a 32 mil millones de parámetros. EXAONE 4.0 tiene un modelo de 32 mil millones de parámetros y uno de 1,2 mil millones, pensado para uso en el propio dispositivo. EXAONE Deep es la línea de razonamiento, con modelos de 2,4, 7,8 y 32 mil millones de parámetros, abiertos con fines de investigación.

El blog de LG AI Research describe EXAONE 4.5 como el primer modelo de visión y lenguaje de la empresa lanzado con pesos abiertos. K-EXAONE usa mezcla de expertos y contexto de 256 mil tokens, y su repositorio lista seis idiomas: coreano, inglés, español, alemán, japonés y vietnamita.

También existe EXAONE Forecast, una familia separada de modelos de series temporales. Las fuentes consultadas describen el acceso mediante la descarga de los pesos.

EXAONE, de LG AI Research, está indicado para investigadores y equipos de aprendizaje automático que quieren descargar pesos de modelos de lenguaje, de visión o de series temporales y ejecutarlos por cuenta propia.

Quien trabaja en coreano e inglés encuentra en EXAONE 3.5 modelos bilingües en varios tamaños. Quien necesita ejecución en el propio dispositivo puede mirar el modelo de 1,2 mil millones de parámetros de EXAONE 4.0. Los equipos que estudian razonamiento tienen la línea Deep, abierta con fines de investigación. Quien trabaja con imágenes y texto encuentra EXAONE 4.5, y quien pronostica series temporales, como en finanzas, encuentra EXAONE Forecast.

El requisito previo más importante es la licencia. Las páginas de Hugging Face indican que los pesos de EXAONE 4.0 y EXAONE 4.5 salen bajo el contrato EXAONE AI Model License Agreement en versión no comercial, que limita el uso a investigación y educación. Cada lanzamiento tiene términos propios, y el archivo de licencia del modelo elegido debe leerse antes de cualquier uso en un producto.

También hace falta infraestructura de inferencia propia, ya que las fuentes describen distribución de los pesos y no una API de LG AI Research.

Las principales funciones de EXAONE son modelos bilingües en inglés y coreano, una línea de razonamiento, un modelo de visión y lenguaje y modelos de series temporales, todos publicados como pesos.

• EXAONE 3.5: colección de modelos de lenguaje bilingües, ajustados para instrucciones, de 2,4 a 32 mil millones de parámetros, según el repositorio oficial.
• EXAONE 4.0: un modelo de 32 mil millones de parámetros orientado al rendimiento y uno de 1,2 mil millones para uso en el propio dispositivo.
• EXAONE Deep: modelos de razonamiento de 2,4, 7,8 y 32 mil millones de parámetros, abiertos con fines de investigación, según la ficha del modelo.
• EXAONE 4.5: modelo de visión y lenguaje que procesa imagen y texto, descrito por LG AI Research como su primer modelo de este tipo con pesos abiertos. Hugging Face lista formatos FP16 y FP8.
• K-EXAONE: mezcla de expertos con contexto de 256 mil tokens y soporte para seis idiomas, según el repositorio oficial.
• EXAONE Forecast y EXAONE Tabular: modelos de series temporales y de datos tabulares publicados en repositorios propios.

Los resultados de comparación que publica LG AI Research son del propio laboratorio y no se verificaron de forma independiente.

EXAONE vale la pena para investigación y para proyectos en coreano e inglés que pueden ejecutar los modelos por cuenta propia, y menos para quien necesita uso comercial sin revisar la licencia de cada modelo.

Ventajas:

• Modelos bilingües en inglés y coreano en tamaños de 2,4 a 32 mil millones de parámetros en EXAONE 3.5.
• Un modelo de 1,2 mil millones de parámetros en EXAONE 4.0, pensado para uso en el propio dispositivo.
• Cobertura más allá del texto: visión y lenguaje en EXAONE 4.5 y series temporales en EXAONE Forecast.
• Repositorios oficiales y pesos en Hugging Face, con formatos como FP8 para EXAONE 4.5.

Desventajas:

• Los pesos de EXAONE 4.0 y EXAONE 4.5 salen bajo una licencia no comercial que limita el uso a investigación y educación, según Hugging Face.
• La licencia cambia de un lanzamiento a otro, y una fuente de noticias y el repositorio de K-EXAONE discrepan al respecto, lo que obliga a leer el archivo de licencia de cada modelo.
• EXAONE Deep es abierto con fines de investigación, no para cualquier uso.
• Las fuentes describen distribución por descarga de pesos, sin una API alojada, así que la operación de la inferencia queda en manos del equipo.

Las alternativas a EXAONE son otros laboratorios que publican pesos de modelos de lenguaje, con enfoque y licencia distintos.

• Upstage: laboratorio de la línea Solar, con API para modelos de lenguaje y procesamiento de documentos en coreano, inglés y japonés.
• Alibaba Qwen: la familia Qwen, con varios modelos de pesos abiertos en distintos tamaños.
• Meta Llama: la familia Llama, publicada con pesos abiertos bajo una licencia propia de Meta.
• Mistral AI: laboratorio que publica pesos abiertos de modelos, incluidos modelos pequeños.
• Google Gemma: modelos pequeños con pesos abiertos, derivados de la investigación detrás de Gemini.

La diferencia central frente a EXAONE es el idioma y la licencia. EXAONE se enfoca en coreano e inglés y tiene varias líneas con licencia no comercial. Las alternativas suelen cubrir más idiomas, y cada una tiene su licencia, que debe compararse con el uso previsto. Para quien quiere una API alojada en coreano, Upstage es la comparación más directa.