LG AI Research

A LG AI Research é o laboratório de IA que desenvolve o EXAONE, uma série de modelos de linguagem, de visão e de séries temporais, distribuída principalmente como pesos no Hugging Face e no GitHub.

Os repositórios oficiais mostram as gerações do EXAONE. O EXAONE 3.5 reúne modelos bilíngues, em inglês e coreano, de 2,4 a 32 bilhões de parâmetros. O EXAONE 4.0 tem um modelo de 32 bilhões de parâmetros e um de 1,2 bilhão, pensado para uso no próprio dispositivo. O EXAONE Deep é a linha de raciocínio, com modelos de 2,4, 7,8 e 32 bilhões de parâmetros, abertos para fins de pesquisa.

O EXAONE 4.5 é descrito pelo blog da LG AI Research como o primeiro modelo de visão e linguagem da empresa lançado com pesos abertos. O K-EXAONE usa mistura de especialistas e contexto de 256 mil tokens, e o repositório lista seis idiomas: coreano, inglês, espanhol, alemão, japonês e vietnamita.

Existe ainda o EXAONE Forecast, uma família separada de modelos de séries temporais. As fontes consultadas descrevem o acesso por download dos pesos.

O EXAONE, da LG AI Research, é indicado a pesquisadores e equipes de aprendizado de máquina que querem baixar pesos de modelos de linguagem, de visão ou de séries temporais e rodá-los por conta própria.

Quem trabalha com coreano e inglês encontra no EXAONE 3.5 modelos bilíngues em vários tamanhos. Quem precisa de execução no próprio dispositivo pode olhar o modelo de 1,2 bilhão de parâmetros do EXAONE 4.0. Equipes que estudam raciocínio têm a linha Deep, aberta para fins de pesquisa. Quem trabalha com imagens e texto encontra o EXAONE 4.5, e quem prevê séries temporais, como em finanças, encontra o EXAONE Forecast.

O pré-requisito mais importante é a licença. As páginas do Hugging Face indicam que pesos do EXAONE 4.0 e do EXAONE 4.5 saem sob o contrato EXAONE AI Model License Agreement em versão não comercial, que limita o uso a pesquisa e educação. Cada lançamento tem termos próprios, e o arquivo de licença do modelo escolhido deve ser lido antes de qualquer uso em produto.

Também é preciso infraestrutura de inferência própria, já que as fontes descrevem distribuição dos pesos e não uma API da LG AI Research.

Os principais recursos do EXAONE são modelos bilíngues em inglês e coreano, uma linha de raciocínio, um modelo de visão e linguagem e modelos de séries temporais, publicados como pesos.

• EXAONE 3.5: coleção de modelos de linguagem bilíngues, ajustados para instruções, de 2,4 a 32 bilhões de parâmetros, segundo o repositório oficial.
• EXAONE 4.0: um modelo de 32 bilhões de parâmetros voltado a desempenho e um de 1,2 bilhão para uso no próprio dispositivo.
• EXAONE Deep: modelos de raciocínio de 2,4, 7,8 e 32 bilhões de parâmetros, abertos para fins de pesquisa, conforme o cartão do modelo.
• EXAONE 4.5: modelo de visão e linguagem que processa imagem e texto, descrito pela LG AI Research como seu primeiro modelo desse tipo com pesos abertos. O Hugging Face lista formatos FP16 e FP8.
• K-EXAONE: mistura de especialistas com contexto de 256 mil tokens e suporte a seis idiomas, segundo o repositório oficial.
• EXAONE Forecast e EXAONE Tabular: modelos de séries temporais e de dados tabulares publicados em repositórios próprios.

Os resultados de comparação que a LG AI Research divulga são do próprio laboratório e não foram verificados de forma independente.

O EXAONE vale a pena para pesquisa e para projetos em coreano e inglês que podem rodar os modelos por conta própria, e menos para quem precisa de uso comercial sem checar a licença de cada modelo.

Prós:

• Modelos bilíngues em inglês e coreano em tamanhos de 2,4 a 32 bilhões de parâmetros no EXAONE 3.5.
• Um modelo de 1,2 bilhão de parâmetros no EXAONE 4.0, pensado para uso no próprio dispositivo.
• Cobertura além de texto: visão e linguagem no EXAONE 4.5 e séries temporais no EXAONE Forecast.
• Repositórios oficiais e pesos no Hugging Face, com formatos como FP8 para o EXAONE 4.5.

Contras:

• Pesos do EXAONE 4.0 e do EXAONE 4.5 saem sob licença não comercial, que limita o uso a pesquisa e educação, segundo o Hugging Face.
• A licença muda de um lançamento para outro, e uma fonte e o repositório do K-EXAONE divergem sobre ela, o que obriga a ler o arquivo de licença de cada modelo.
• O EXAONE Deep é aberto para fins de pesquisa, e não para qualquer uso.
• As fontes descrevem distribuição por download de pesos, sem uma API hospedada, então a operação da inferência fica com a equipe.

As alternativas ao EXAONE são outros laboratórios que publicam pesos de modelos de linguagem, com foco e licença diferentes.

• Upstage: laboratório da linha Solar, com API para modelos de linguagem e processamento de documentos em coreano, inglês e japonês.
• Alibaba Qwen: família Qwen, com vários modelos de pesos abertos em tamanhos diferentes.
• Meta Llama: família Llama, publicada com pesos abertos sob uma licença própria da Meta.
• Mistral AI: laboratório que publica pesos abertos de modelos, incluindo modelos pequenos.
• Google Gemma: modelos pequenos com pesos abertos, derivados da pesquisa por trás do Gemini.

A diferença central em relação ao EXAONE é o idioma e a licença. O EXAONE tem foco em coreano e inglês e várias linhas com licença não comercial. As alternativas costumam cobrir mais idiomas, e cada uma tem sua licença, que deve ser comparada com o uso previsto. Para quem quer uma API hospedada em coreano, a Upstage é a comparação mais direta.