LG AI Research 11月9日在首尔COEX举行的“英伟达AI Day Seoul 2026”上宣布，正式免费开放自研AI模型EXAONE 2.5 API。

据介绍，EXAONE 2.5是在EXAONE 2.0基础上进一步进行后训练后形成的技术验证模型，属于LG AI Research第二阶段自研基础模型项目的一部分。

所谓后训练，是指在预训练完成后的模型上继续训练，以提升其在推理、问题解决和指令执行等特定任务上的能力。LG AI Research表示，在推进第三阶段模型研发之前，团队先对既有模型的后训练技术进行了强化，以验证模型的性能提升空间。

LG AI Research称，按24项评测指标汇总计算，EXAONE 2.5整体性能较今年8月公开的版本提升逾70%。

在Agentic AI方面，LG AI Research表示，EXAONE 2.5已具备与全球领先开源模型竞争的能力。Agentic AI强调模型能够自主制定计划，并调用外部工具完成任务。

在基于公开数据集开展的内部评测中，EXAONE 2.5在衡量利用SaaS工具执行业务自动化能力的AutomationBench上获得74.6分，接近DeepSeek V4.1 Flash的74.9分，并高于GLM 5.3 Max的71.6分。

在评估AI Agent问题解决能力的Claw-Eval中，EXAONE 2.5取得77.3分，高于DeepSeek的75.8分，与GLM的77.6分接近。

在网页浏览能力测试BrowseComp中，EXAONE 2.5得分为78.0；在衡量软件开发与代码修改能力的SWE-Bench Pro中，得分为59.2。作为对比，DeepSeek两项得分分别为75.8和58.4，GLM分别为79.0和64.0。

EXAONE Lab负责人Kim Ireun表示，内部分析显示，按24项指标汇总后，EXAONE 2.5较8月公开的版本性能提升逾70%。借助此次技术验证，团队已自主掌握应对全球基准快速变化所需的关键训练技术，并为实现前沿级性能打下基础。

LG AI Research表示，自当天起将通过自有开发者平台免费提供EXAONE 2.5 API。开发者、初创企业、企业和科研机构均可申请API Key，免费用于服务开发和研究。

公司计划借此在真实服务环境中验证模型性能与可用性，并扩大自研模型在韩国AI生态中的落地应用。

与此同时，LG AI Research还在推进与英伟达的技术合作。目前，公司正评估引入英伟达开源推理优化技术Dynamo，以提升模型推理速度和运营效率。

据介绍，Dynamo可通过更高效地分配GPU资源，提升AI模型推理处理的速度与效率。此前，英伟达已发布适配EXAONE的Dynamo使用指南。

LG AI Research表示，后续将把此次验证所得的后训练技术应用于第三阶段基础模型研发，并进一步升级数据质量和强化学习等训练技术体系，目标是在明年1月前完成具备全球前沿水平的EXAONE模型。

LG AI Research联合研究员Lim Woohyung表示，目前团队正集中资源推进第三阶段模型研发，希望通过此次API开放，让更多开发者和企业直接体验模型性能变化。团队的目标是在明年1月前完成具备前沿级性能的EXAONE模型。