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LG EXAONE 4.0：12亿参数双模式AI新标杆

【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

LG电子旗下AI研究机构LG AI Research正式发布EXAONE 4.0系列大语言模型，其中12亿参数的轻量化版本(EXAONE-4.0-1.2B)凭借创新的双模式设计和卓越的性能表现，重新定义了中小规模语言模型的技术边界。

当前AI行业正经历从"参数竞赛"向"效率优先"的战略转型，轻量化、专用化模型成为终端设备和边缘计算场景的核心需求。据Gartner预测，到2025年将有75%的企业AI应用部署在边缘设备，这要求模型在保持性能的同时显著降低资源消耗。LG EXAONE 4.0系列正是这一趋势下的代表性成果，通过架构创新实现了性能与效率的平衡。

作为EXAONE 4.0系列的轻量化代表，12亿参数版本展现出三大突破性亮点：

首创双模式运行机制是该模型最核心的创新。通过在单一模型中集成"非推理模式"(Non-reasoning mode)和"推理模式"(Reasoning mode)，用户可根据任务需求灵活切换。在日常对话、信息检索等场景下，非推理模式能提供流畅自然的交互体验；而面对数学计算、逻辑推理等复杂任务时，推理模式会自动激活特殊推理块(以" "标签标识)，显著提升问题解决能力。这种设计突破了传统单一模型的性能瓶颈，实现了"一模型多能力"的跨越。

这张图片展示了EXAONE 4.0的品牌视觉标识，左侧的立体几何图形象征模型的多维能力，右侧的品牌名称强化了LG在AI领域的技术定位。标志的渐变色彩设计呼应了双模式模型的灵活特性，体现了LG AI Research将复杂技术转化为直观用户体验的追求。

全面优化的架构设计为模型性能奠定了坚实基础。尽管参数规模仅为12亿，EXAONE 4.0-1.2B通过采用GQA(Grouped Query Attention)注意力机制(32个查询头+8个键值头)和长达65,536 tokens的上下文窗口，实现了对长文本的高效处理。特别值得注意的是其创新的QK-Reorder-Norm技术，通过调整LayerNorm的位置和增加RMS归一化，在有限计算资源下显著提升了下游任务表现。这种"以巧取胜"的设计思路，为中小规模模型树立了新的技术标杆。

多语言支持与工具调用能力进一步拓展了模型的应用边界。除英语和韩语外，EXAONE 4.0-1.2B新增西班牙语支持，在MMMLU(ES)评测中取得62.4分的成绩，超越同规模模型平均水平15%以上。同时内置的工具调用框架可无缝集成外部函数，例如通过简单API即可实现骰子滚动等功能，为构建智能助手、自动化办公等应用提供了便利。

从行业影响来看，EXAONE 4.0-1.2B的推出具有多重战略意义。在技术层面，其双模式设计验证了"小而美"的模型发展路径，证明通过架构创新而非单纯增加参数，同样可以实现复杂能力。性能数据显示，该模型在MMLU-Redux评测中达到71.5分，超过2.4B参数的EXAONE Deep模型，展现出卓越的参数效率。

在应用层面，12亿参数规模使其能够部署在消费级设备上，为智能手机、智能家居等终端产品带来更自然的交互体验。LG已宣布与FriendliAI合作提供Serverless端点服务，开发者可通过简单API调用体验模型能力，这将加速AI技术在各行业的落地应用。

值得关注的是LG在模型许可方面的开放态度，最新更新的EXAONE AI Model License Agreement 1.2明确允许教育用途，并移除了模型输出所有权声明，这一举措将促进学术研究和创新应用的发展。

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