LG, EXAONE 2.5 modelini ücretsiz API’ye açtı

LG AI Research, 750 milyar parametreli K-EXAONE 2.5 modelini geliştiricilere ücretsiz açtı. Şirket 9 Kasım 2026 tarihli duyurusuyla modeli EXAONE API Platformu üzerinden barındırılan bir servis olarak sunuyor. API anahtarı alan geliştiriciler, girişimler, şirketler ve araştırma kurumları modeli hem ürün geliştirmede hem de araştırma işlerinde kullanabilecek.

Yeni sürüm bir teknoloji doğrulama modeli

LG, K-EXAONE 2.5’i teknoloji doğrulama modeli olarak tanımlıyor: Ağustos 2026’da yayınlanan sürümün üzerine ek eğitim uygulanarak üretilmiş. Önceki K-EXAONE 2.0 açık ağırlıklı bir sürümdü; Apache 2.0 lisansıyla yayınlanmış, Mixture-of-Experts mimarisi kullanıyor ve 37 milyar aktif parametreyle 262.144 tokenlık bağlam penceresi sunuyordu. Yeni sürümde aktif parametre sayısı 31 milyar olarak belirtiliyor, bilgi kesim tarihi ise Ocak 2026.

Ajan görevlerinde öne çıkan sonuçlar

LG’nin kendi ölçümlerine göre model, ajan odaklı dört testte selefinden belirgin şekilde ayrılıyor. Yazılım geliştirme ve hata düzeltmeyi ölçen SWE-Bench Pro’da skor 47,1’den 59,21’e çıkıyor. Web’de bilgi bulmayı ölçen BrowseComp’ta 50,87’den 78,0’a, açık uçlu araç kullanımını ölçen AutomationBench’te 16,9’dan 74,6’ya yükseliyor. Claw-Eval’de ise 62,11’den 77,29’a çıkıyor.

LG’nin yayınladığı karşılaştırma tablosunda DeepSeek-V4.1-Flash ve GLM-5.3 de yer alıyor. Bu sayılara göre K-EXAONE 2.5; SWE-Bench Pro, BrowseComp ve Claw-Eval’de DeepSeek-V4.1-Flash’ın önünde, AutomationBench’te ise arkasında kalıyor. GLM-5.3’e karşı yalnızca AutomationBench’te üstünlük sağlıyor. Sonuçlar LG’nin kendi açıklamasına dayanıyor ve bağımsız testlerle doğrulanmadı.

OpenAI uyumlu arayüz ve ajan desteği

Model yalnızca metinle çalışıyor ve Korece ile İngilizce destekliyor. Sohbet, araç çağırma, yapılandırılmış çıktı, kod üretimi ve akış özellikleri bulunuyor. API, OpenAI uyumlu POST /v1/chat/completions ucunu kullanıyor; model kimliği k-exaone_v2.5. Girdi tokenları ile üretim payının toplamı 524.288’i aşarsa istek 400 hatasıyla reddediliyor.

Düşünme yoğunluğu doğrudan ayarlanabiliyor: reasoning_effort varsayılan olarak “max” geliyor, preserve_thinking ise önceki turlardaki akıl yürütmeyi sonraki isteklere taşıyor. LG’nin ajan rehberinde Hermes genel ajanı ve OpenCode kodlama ajanı için hazır yapılandırmalar var. Bu akışta araç çağrılarını model döndürüyor, çağrıların yürütülmesi ve döngü yönetimi geliştiricinin kendi altyapısında kalıyor.

Ücretsiz erişim ne sağlıyor

Ücretsiz API, mevcut OpenAI uyumlu araç zincirlerinde LG’nin ajan sonuçlarını sınamayı kolaylaştırıyor. Asıl soru, bu iç ölçümlerin üretim yazılımlarında ve iş akışlarında ne kadar karşılık bulacağı. Bağlam yönetimi, araç yürütme ve akıl yürütme derinliği modelin pratik değerini belirleyecek.

Kaynak: Unite.AI