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LG AI Research正式推出EXAONE 4.0系列轻量级模型EXAONE 4.0-1.2B，这款仅12亿参数的小尺寸模型首次实现非推理模式与推理模式的双模式融合，为边缘设备AI应用带来突破性进展。

【免费下载链接】EXAONE-4.0-1.2B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B

行业现状：轻量化与高性能的双重突破

当前大语言模型（LLM）领域正呈现"两极分化"发展态势：一方面，参数量达千亿级的超大模型持续刷新性能上限；另一方面，轻量化模型通过架构优化在终端设备上实现本地化部署成为新趋势。据Gartner预测，到2025年将有75%的企业AI应用采用边缘计算架构，对轻量级模型的需求激增。EXAONE 4.0-1.2B的发布恰逢其时，其1.2B参数规模与双模式设计完美契合了"在终端设备实现类智能体功能"的行业需求。

模型亮点：小身材的全能选手

创新双模式架构

EXAONE 4.0-1.2B最核心的突破在于融合了非推理模式（Non-reasoning mode）和推理模式（Reasoning mode）。非推理模式针对日常对话、信息检索等场景优化，确保流畅自然的交互体验；推理模式则通过启用"思考块"（以</think>标签标识）激活深度推理能力，特别适合数学计算、逻辑分析等复杂任务。这种"按需切换"的设计使小模型也能兼顾效率与性能。

跨语言能力升级

模型原生支持英语、韩语和西班牙语三种语言，在多语言理解任务中表现突出。特别是在韩语专业知识测试集KMMLU-Pro上，EXAONE 4.0-1.2B推理模式下达到42.7分，显著领先同量级模型（Qwen 3 1.7B为38.3分），展现出对特定语言文化的深度理解。

智能体工具调用能力

为迎接智能体（Agent）时代，模型内置工具调用功能，可通过函数调用格式与外部应用交互。示例代码显示，只需传入工具定义 schema，模型即可自主判断何时需要调用工具并生成规范请求，这为打造智能助手、自动化工作流等应用奠定基础。

极致优化的部署效率

作为专为边缘设备设计的型号，EXAONE 4.0-1.2B在保持65,536 tokens上下文窗口的同时，通过TensorRT-LLM等推理引擎支持实现高效部署。其1.07B非嵌入参数设计，配合GQA（Grouped Query Attention）注意力机制，在低资源环境下仍能保持良好响应速度。

性能表现：小模型的大跨越

这张性能对比图表展示了EXAONE 4.0-1.2B在推理模式下与同量级模型的关键指标差异。在数学推理任务AIME 2025中，该模型以45.2分超越2.4B的EXAONE Deep（47.9分）和3B的SmolLM3（36.7分），展现出架构优化带来的效率优势。

在代码生成任务LiveCodeBench v6中，EXAONE 4.0-1.2B获得45.3分，领先Qwen 3 1.7B（29.9分）近16个百分点，证明小模型通过模式切换也能实现复杂逻辑任务。

行业影响：边缘AI的普及进程

EXAONE 4.0-1.2B的发布标志着轻量级模型正式进入"双模式智能"时代。其核心价值体现在：

降低AI应用门槛

1.2B参数规模使模型可在消费级硬件上流畅运行，配合灵活的许可条款（允许教育和研究使用），极大降低了开发者和企业的应用门槛。开发者可通过Hugging Face Transformers库直接调用，示例代码显示只需数行代码即可实现双模式切换。

推动终端智能普及

模型支持本地部署，有效解决数据隐私和网络依赖问题，特别适合医疗、工业等对数据安全敏感的领域。65K上下文窗口使其能处理长文档理解、代码库分析等复杂任务，为智能座舱、工业质检等场景提供新可能。

引领模型设计新范式

双模式架构验证了"专注场景优化而非单纯堆砌参数"的设计理念。LG AI Research通过QK-Reorder-Norm等创新技术，在有限参数下实现能力跃升，为行业提供了轻量化模型的发展新思路。

结论与前瞻：智能体时代的边缘力量

EXAONE 4.0-1.2B以"小而全"的特性重新定义了轻量级语言模型的能力边界。其双模式设计、多语言支持和工具调用功能，使其成为连接通用AI与垂直行业应用的关键桥梁。随着模型支持的推理引擎不断丰富（当前已支持TensorRT-LLM，vllm等支持即将到来），我们有理由期待这款模型在智能终端、物联网设备和边缘计算场景中发挥更大价值。

LG AI Research同时提供32B参数的高性能版本，形成从边缘到云端的完整解决方案。这种"大小搭配"的产品策略，或将成为大模型厂商应对多样化需求的新范式。对于开发者而言，现在正是探索轻量级智能体应用的最佳时机。

【免费下载链接】EXAONE-4.0-1.2B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B