LG представила новую мультимодальную модель Exaone 4.5 на 33 млрд параметров
Подразделение LG AI Research представило мультимодальную модель Exaone 4.5, которая умеет работать одновременно с текстом и изображениями. Как сообщает издание The Korea Herald, новинка позиционируется как важный этап в подготовке компании к государственному конкурсу Южной Кореи по созданию суверенного искусственного интеллекта.
В ходе внутренних тестов разработчики зафиксировали средний балл 77,3 по пяти метрикам визуального мышления в областях STEM. Это позволило LG заявить о превосходстве над GPT-5 mini от OpenAI (73,5 балла) и Claude Sonnet 4.5 от Anthropic (74,6 балла). Впрочем, стоит заметить, что для сравнения были выбраны модели среднего уровня, а не флагманские решения конкурентов.
Технически Exaone 4.5 выглядит весьма компактно — ее объем составляет 33 миллиарда параметров. Это почти в семь раз меньше, чем у флагманской модели компании K-Exaone, насчитывающей 236 миллиардов параметров. Тем не менее, использование гибридной архитектуры и оптимизированных методов инференса позволяет новинке демонстрировать сопоставимую с «большим братом» производительность в текстовых задачах.
Разработка ведется в рамках масштабного проекта Министерства науки и информационно-коммуникационных технологий Кореи с бюджетом около 530 миллиардов вон ($358 млн). Цель инициативы — создать к 2027 году конкурентоспособные на мировом уровне базовые модели. В первом туре оценки, прошедшем в январе, модель от LG заняла лидирующие позиции, и сейчас команда готовится к следующему этапу проверки, запланированному на период после августа.
«Начиная с этой модели, мы расширим понимание ИИ на голос, видео и физическую среду, чтобы создавать системы, способные принимать реальные решения в промышленных условиях», — говорит Ли Джин Сик, руководитель лаборатории Exaone в LG AI Research
Интересно, что LG выбрала путь частичной открытости: веса Exaone 4.5 опубликованы на платформе Hugging Face для исследовательских и образовательных целей. Однако коммерческое использование остается под строгим лицензионным контролем, что вполне объяснимо для компании, нацеленной на индустриальный сектор.
Сравнение 33-миллиардной модели с «мини-версиями» западных гигантов — изящный маркетинговый ход, но он не скрывает пропасти в вычислительных ресурсах. Успехи в STEM-тестах впечатляют, пока мы не вспоминаем о закрытости методологии внутренних замеров. Без независимого аудита это выглядит как попытка выдать локальный триумф за глобальное лидерство, хотя для промышленной автоматизации LG такая специализация может стать реальным спасательным кругом.
Для тех, кто захочет протестировать возможности модели самостоятельно, важно учитывать специфику архитектуры. При использовании Exaone 4.5 через интерфейс Hugging Face стоит обращать внимание на формат входных данных для визуальных задач, так как мультимодальные слои требуют точного соответствия токенизаторов изображения и текста для достижения заявленных 77 баллов.
В ближайшее время компания планирует интегрировать наработки по визуальному анализу в основную модель K-Exaone. Это станет серьезным испытанием для южнокорейских инженеров, ведь одно дело — показывать отличные результаты в узких тестах, и совсем другое — поддерживать стабильность работы системы на государственном уровне при огромных нагрузках.
