K-EXAONE Technical Report

📄 arXiv: 2601.01739v1 📥 PDF

作者: Eunbi Choi, Kibong Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Hyunjik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Jiwon Ham, Kijeong Jeon, Geunyeong Jeong, Gerrard Jeongwon Jo, Yonghwan Jo, Jiyeon Jung, Naeun Kang, Dohoon Kim, Euisoon Kim, Hayeon Kim, Hyosang Kim, Hyunseo Kim, Jieun Kim, Minu Kim, Myoungshin Kim, Unsol Kim, Youchul Kim, YoungJin Kim, Chaeeun Lee, Chaeyoon Lee, Changhun Lee, Dahm Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Jinsang Lee, Jiyoung Lee, Sangeun Lee, Seungwon Lim, Solji Lim, Woohyung Lim, Chanwoo Moon, Jaewoo Park, Jinho Park, Yongmin Park, Hyerin Seo, Wooseok Seo, Yongwoo Song, Sejong Yang, Sihoon Yang, Chang En Yea, Sihyuk Yi, Chansik Yoon, Dongkeun Yoon, Sangyeon Yoon, Hyeongu Yun

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-01-05

备注: 29 pages

💡 一句话要点

LG AI Research 提出 K-EXAONE：一个支持六种语言的236B参数规模多语言大模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言模型 混合专家模型 长文本处理 大语言模型 Transformer架构

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在多语言支持和长文本处理方面存在挑战，难以满足特定行业需求。
  2. K-EXAONE 采用混合专家架构，扩展上下文窗口至256K token，并支持六种语言，提升模型能力。
  3. 实验结果表明，K-EXAONE 在推理、代理、通用、韩语和多语言能力上与同等规模开源模型性能相当。

📝 摘要（中文）

本技术报告介绍了 LG AI Research 开发的大规模多语言语言模型 K-EXAONE。K-EXAONE 基于混合专家架构，总参数量为 2360 亿，推理时激活 230 亿参数。它支持 256K token 的上下文窗口，并覆盖六种语言：韩语、英语、西班牙语、德语、日语和越南语。我们在一个全面的基准测试套件上评估了 K-EXAONE，该套件涵盖推理、代理、通用、韩语和多语言能力。在这些评估中，K-EXAONE 表现出与类似规模的开源模型相当的性能。K-EXAONE 旨在推进人工智能，改善生活，定位为一个强大的专有 AI 基础模型，适用于广泛的工业和研究应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在多语言支持方面存在局限性，难以同时兼顾多种语言的性能。此外，对于长文本的处理能力也是一个挑战，限制了其在需要长上下文信息的任务中的应用。现有方法通常难以在模型规模、多语言能力和长文本处理能力之间取得平衡。

核心思路：K-EXAONE 的核心思路是利用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构来扩展模型规模，同时保持推理效率。通过 MoE 架构，模型可以拥有更大的参数量，从而提升模型容量和表达能力，同时在推理时只激活部分参数，降低计算成本。此外，通过扩展上下文窗口，模型可以处理更长的文本序列，从而更好地捕捉长距离依赖关系。

技术框架：K-EXAONE 采用基于 Transformer 的 MoE 架构。整体框架包括输入嵌入层、多个 Transformer 层以及输出层。每个 Transformer 层包含多个专家（Expert），每个专家都是一个独立的神经网络。在推理时，一个门控网络（Gating Network）会根据输入选择激活哪些专家。模型支持 256K token 的上下文窗口，并覆盖六种语言。

关键创新：K-EXAONE 的关键创新在于其大规模 MoE 架构和对多语言及长文本的支持。与传统的稠密模型相比，MoE 架构可以在不显著增加计算成本的情况下扩展模型规模。同时，通过优化训练策略和模型结构，K-EXAONE 能够有效地处理多种语言和长文本序列。

关键设计：K-EXAONE 的关键设计包括：1) 使用 236B 总参数的 MoE 架构，推理时激活 23B 参数；2) 支持 256K token 的上下文窗口；3) 覆盖六种语言：韩语、英语、西班牙语、德语、日语和越南语；4) 采用特定的训练策略来优化 MoE 模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

K-EXAONE 在一系列基准测试中表现出与同等规模的开源模型相当的性能。这些基准测试涵盖了推理、代理、通用、韩语和多语言能力。具体性能数据未在摘要中给出，但强调了其在多语言环境下的竞争力，表明其在多语言处理方面具有一定的优势。

🎯 应用场景

K-EXAONE 作为一款强大的专有 AI 基础模型，具有广泛的应用前景。它可以应用于智能客服、机器翻译、文本摘要、内容生成等领域。尤其在需要处理多语言和长文本信息的场景下，K-EXAONE 具有独特的优势。未来，K-EXAONE 有望在工业和研究领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

This technical report presents K-EXAONE, a large-scale multilingual language model developed by LG AI Research. K-EXAONE is built on a Mixture-of-Experts architecture with 236B total parameters, activating 23B parameters during inference. It supports a 256K-token context window and covers six languages: Korean, English, Spanish, German, Japanese, and Vietnamese. We evaluate K-EXAONE on a comprehensive benchmark suite spanning reasoning, agentic, general, Korean, and multilingual abilities. Across these evaluations, K-EXAONE demonstrates performance comparable to open-weight models of similar size. K-EXAONE, designed to advance AI for a better life, is positioned as a powerful proprietary AI foundation model for a wide range of industrial and research applications.