LG AI Research发布K-EXAONE：韩国自主研发的万亿参数AI大模型如何挑战全球AI霸权？

这项由LG AI Research团队开发的突破性研究发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2601.01739v1，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。研究团队汇集了众多顶尖AI专家，包括核心贡献者崔恩比、崔基峰、洪锡熙等数十位研究人员，共同打造了这个被称为K-EXAONE的超大规模人工智能模型。

在全球AI竞赛白热化的今天，韩国终于推出了自己的重量级选手。当ChatGPT和Claude等美国AI产品占据全球主导地位时，韩国科技巨头LG却在悄悄酝酿着一场技术革命。他们开发的K-EXAONE不仅仅是一个普通的AI助手，而是一个专门为韩国语言文化量身定制的超级智能体，同时还能流畅地使用英语、西班牙语、德语、日语和越南语。

这个AI模型就像是一个拥有2360亿个神经元的超级大脑，但每次思考时只需要激活其中的230亿个，这种设计让它既聪明又节能。更令人惊讶的是，它能够一次性"记住"多达25万6千个词汇的内容，这相当于同时阅读数十本厚厚的小说而不会忘记任何细节。

K-EXAONE的诞生背景颇有些戏剧性。韩国在AI硬件资源方面相对匮乏，GPU芯片和专用数据中心都不如美国和中国充足。面对这种困境，韩国政府决定启动战略性AI发展计划，为大型AI模型开发提供必要的GPU资源支持。LG AI Research正是在这种背景下，承担起了开发韩国自主AI技术的重任。

这个项目的野心不仅仅是技术突破，更是文化主权的体现。传统的AI模型往往以西方文化为中心，对韩国的历史、文化和社会背景理解有限。K-EXAONE的开发团队深知，真正有用的AI助手必须理解用户的文化背景，能够准确把握语言的微妙之处，甚至要懂得韩国特有的社会敏感话题。

**一、技术架构：混合专家系统如何让AI既聪明又高效**

K-EXAONE采用了一种叫做"混合专家"的全新架构，这个概念听起来复杂，但可以用一个简单的比喻来理解。把K-EXAONE想象成一家拥有128位不同专业背景专家的超级咨询公司。当客户提出问题时，系统会自动挑选最适合的8位专家，再加上1位总协调专家，组成一个9人团队来解决问题。这种设计的妙处在于，虽然公司总共有2360亿个"员工"，但每次只需要调动230亿个，既保证了专业性又节省了资源。

这种架构的创新之处在于它的动态性。不同类型的问题会激活不同的专家组合。比如，当用户询问韩国历史问题时，系统会优先调用历史和文化专家；当处理数学计算时，则会启动逻辑推理专家。这就像一个智能的项目管理系统，总是能找到最合适的人才组合来解决特定问题。

为了确保这个系统运行稳定，开发团队还引入了一种叫做"序列级负载均衡"的技术。这个技术的作用就像交通管制系统，确保每个专家的工作负荷都保持在合理范围内，避免某些专家过度忙碌而其他专家闲置的情况。同时，他们还采用了"无丢弃路由策略"，保证每一个输入的信息都能得到处理，不会因为系统繁忙而被忽略。

K-EXAONE还集成了一个特殊的"多令牌预测"模块，这个功能让AI能够同时预测接下来可能出现的多个词汇，而不是像传统模型那样一个词一个词地生成。这种设计大大提高了生成速度，让AI的反应变得更加流畅自然。在实际使用中，这项技术能让K-EXAONE的回答速度比传统方法提升约1.5倍。

在注意力机制方面，K-EXAONE采用了混合设计，结合了全局注意力和滑动窗口注意力。全局注意力让AI能够理解整个对话的上下文关系，而滑动窗口注意力则专注于最近的对话内容。这种组合就像人类的注意力分配方式：既能记住整个谈话的主题，又能专注于当前正在讨论的具体问题。

**二、多语言能力：如何让AI真正理解不同文化的语言精髓**

K-EXAONE的多语言能力绝不仅仅是简单的翻译功能，而是对六种语言文化的深度理解。开发团队重新设计了词汇表系统，将词汇量从之前EXAONE系列的10万扩展到15万，这个扩展的70%保留了高频词汇，30%则专门用于支持新增语言、科学技术和编程领域。

在处理多语言文本时，K-EXAONE使用了一种叫做SuperBPE的先进策略。这种方法的核心思想是将常见的词汇组合打包成单一的"超级词汇"，让AI能够更高效地理解和生成文本。比如，"人工智能"这个概念在不同语言中都有对应的固定表达，系统会将这些表达识别为一个整体单元，而不是拆分成单独的词汇来理解。

这种超级词汇占据了K-EXAONE词汇表的20%，按照2:3:1的比例分配给英语、韩语和其他多语言内容。这种分配策略反映了模型的设计重点：既要保证韩语的优先地位，又要确保其他语言的使用体验。

为了解决不同语言之间的数据不平衡问题，开发团队采用了一种创新的"跨语言知识传递"方法。他们利用AI模型生成高质量的多语言合成数据，将专业知识和推理模式在不同语言之间进行传播。这就像让一个精通多种语言的教师，将同一个概念用不同的语言和文化背景进行解释，确保每种语言的用户都能获得同样高质量的服务。

在词汇效率方面，K-EXAONE相比前代模型有了显著提升。在英语处理上提升了19.6%，韩语提升了29.0%，多语言处理提升了49.8%，科学技术领域提升了20.1%，编程相关内容提升了26.7%。这些数字背后意味着AI能够用更少的"思考步骤"理解和生成同样复杂的内容。

**三、训练过程：三个阶段打造超级AI大脑**

K-EXAONE的训练过程就像培养一个天才学者的完整教育历程，分为三个相互关联的阶段。整个训练使用了11万亿个词汇的数据量，这个数字几乎相当于人类有史以来所有书面文字的总和。

第一阶段是基础预训练，就像给AI进行通识教育。在这个阶段，K-EXAONE需要学习语言的基本规律、常识知识和各领域的基础概念。开发团队继承了EXAONE 4.0的数据处理流程，但进行了多方面的质量过滤，确保训练数据的高质量。他们特别注意扩展了德语、日语和越南语的语言覆盖范围，通过精心挑选的网络文本来丰富这些语言的训练材料。

训练过程中的一个重要创新是"思考增强数据合成"技术。开发团队不满足于让AI简单地学习现有文档，而是生成了大量包含推理过程的训练材料。这些材料不仅包含最终答案，还详细记录了得出答案的思考步骤，就像数学教科书不仅给出公式，还解释推导过程一样。

在技术实现上，K-EXAONE在训练过程中全程使用FP8精度，这是一种更加节能的计算方式。研究团队发现，这种精度虽然相比传统的BF16精度在数值表示上有所简化，但在实际训练效果上几乎没有差异，这为大规模AI训练提供了重要的效率提升。

训练调度方面，开发团队采用了Muon优化器配合"预热-稳定-衰减"学习率调度策略。最大学习率设定为3.0×10??，训练过程包括线性预热阶段、稳定plateau阶段和后续衰减阶段。对于混合专家系统的正则化，他们将序列辅助损失系数固定为1.0×10??，专家偏差更新因子也设为1.0×10??。多令牌预测目标的损失权重设定为0.05。

**四、长文本处理：如何让AI记住整本小说的内容**

K-EXAONE最令人印象深刻的能力之一是它能够处理长达25万6千个词汇的文本内容。要理解这个数字的意义，可以这样比较：普通人阅读一本300页的小说大约需要处理8万到10万个词汇，而K-EXAONE能够同时"记住"相当于两到三本小说的全部内容，并在这个庞大的信息海洋中准确地找到任何相关信息。

为了实现这种超长文本处理能力，开发团队设计了一个两阶段的扩展程序。基础模型最初只能处理8千个词汇的内容，然后通过第一阶段扩展到3万2千个词汇，最终在第二阶段达到25万6千个词汇的处理能力。这个过程就像逐步训练一个人的记忆力，从记住一首诗，到记住一篇文章，最终能够记住整套百科全书。

在扩展过程中，开发团队特别注意保持模型在短文本上的优秀表现。他们创建了一个"复习数据集"，在训练长文本处理能力的同时，定期让模型重新学习短文本处理技巧。这种设计避免了"顾此失彼"的问题，确保AI在获得新能力的同时不会丢失原有技能。

为了增强推理能力，训练过程还包括了专门的"合成推理数据集"。这个数据集包含数学、科学和竞赛编程等领域的挑战性问题，以及相应的推理过程。通过学习这些材料，K-EXAONE不仅能够记住长文本内容，还能在其中进行复杂的逻辑推理。

为了验证长文本处理能力，开发团队使用了"大海捞针"测试。这个测试的工作原理是在大量无关文本中隐藏一个特定信息，然后要求AI准确找出这个信息。K-EXAONE在这项测试中表现出色，能够在25万6千个词汇的文本中准确定位目标信息，表明其长文本处理能力已经达到了近乎完美的水平。

**五、后训练优化：让AI学会与人类的正确相处之道**

K-EXAONE的后训练过程就像对一个博学的学者进行社交礼仪和职业道德培训。这个阶段分为三个相互关联的步骤：大规模监督微调、基于可验证任务的强化学习，以及偏好学习对齐。

监督微调阶段的目标是教会AI如何正确理解和执行人类的各种指令。开发团队收集了大量高质量的指令-回答配对数据，涵盖多个领域和任务类型。为了增强韩语特定能力，他们特别利用了韩国数据产业振兴院提供的公共和机构数据，这些数据经过精心筛选和转换，形成了多样化的训练材料，包括文档问答和翻译任务。

在工具使用能力训练方面，开发团队采用了一种创新方法。由于构建真实世界的工具使用环境成本高昂且效率低下，他们利用大语言模型来构建合成的工具环境，包括各种工具使用场景和可验证的通过标准。这种方法让AI能够学习如何在编程和通用工具调用场景中正确使用各种工具。

当K-EXAONE进行网络搜索时，系统会自动配备两个专门的子代理：摘要器和轨迹压缩器。摘要器的作用是将获取的网页内容进行提炼，避免AI被冗长嘈杂的网页文本干扰。轨迹压缩器则在工具调用历史超过预定步数时启动，将完整的交互过程压缩成结构化的JSON记录，保留关键信息和待解决问题。这种设计提高了上下文效率，避免了冗余工具结果的重复暴露。

强化学习阶段采用了AGAPO算法，这是一种基于截断重要性采样的离线策略梯度方法。训练涵盖数学、编程、科学技术和指令跟随等多个任务类型。为了提高大规模训练的效率，系统采用零方差过滤技术，自动排除那些在采样回答中获得相同奖励的问题提示，因为这些样本无法提供有效的学习信号。

在偏好学习阶段，开发团队提出了GROUPER算法，这是SimPER算法的改进版本。该算法针对每个查询采样多个回答，然后使用群体优势计算方法进行训练。对于每个回答，系统会结合基于规则的奖励和基于生成式评分标准的多维度偏好奖励，然后计算群体级优势并将其整合到SimPER风格的目标函数中。

**六、安全性设计：构建符合韩国文化的AI道德框架**

K-EXAONE的安全性设计体现了对韩国本土文化和价值观的深度关注。开发团队认识到，现有的AI安全框架大多以西方文化为中心，缺乏对韩国特定文化敏感性和社会背景的理解。为了解决这个问题，他们开发了"韩国增强通用分类法"，这是一个融合全球伦理原则与韩国社会文化背景的综合性安全框架。

这个安全框架将潜在危害分为四个主要领域，总计226个详细风险区域。通用人权价值领域包含55个子类别，主要处理威胁生命、尊严或基本权利的问题。社会安全领域涵盖75个子类别，专注于可能破坏社会秩序或加剧两极分化的问题。韩国敏感性领域设置60个子类别，专门处理根植于韩国文化、历史或地缘政治背景的敏感问题。未来风险领域包含36个子类别，主要关注快速技术发展带来的新兴威胁。

韩国敏感性领域的设立尤其重要，因为它专门处理那些在韩国社会具有特殊意义的话题。比如，涉及朝鲜半岛统一、历史争议、领土争端等话题都需要特别谨慎的处理。这个领域的判断标准基于韩国宪法价值观、国内法律法规，以及经过验证的历史共识，确保AI的回答既合法合规又符合韩国社会的主流价值观。

为了确保安全框架的严格执行，开发团队实施了严格的评估协议。违反任何一个风险领域的五项具体判断标准中的任何一项，都会自动将回答归类为不当回答。这种"零容忍"政策确保了AI在处理敏感话题时的可靠性和一致性。

基于这个安全框架，开发团队还创建了"韩国全球公民安全基准"测试集，包含2260个测试实例，每个K-AUT类别抽取10个测试案例。该基准支持多种问题类型的全面评估，包括多语言场景、多轮对话、对抗性提示和朴素设置等。详细的统计数据显示，测试覆盖了从基础的道德判断到复杂的文化敏感性处理等各个层面。

**七、性能表现：在全球AI竞技场上的韩国实力展示**

K-EXAONE在全面的基准测试中展现了与同级别开放权重模型相当的性能水平，在某些领域甚至表现出色。测试涵盖了九个主要类别：世界知识、数学推理、编程能力、智能体工具使用、指令遵循、长文本理解、韩语能力、多语言处理和安全性。

在世界知识测试中，K-EXAONE在MMLU-PRO测试中获得83.8分，在GPQA-DIAMOND测试中得到79.1分，在HUMANITY'S LAST EXAM测试中达到13.6分。这些成绩表明AI具备了扎实的学术知识理解和推理能力，能够处理从基础常识到专业领域的各种问题。

数学推理能力方面，K-EXAONE的表现尤为突出。在IMO-ANSWERBENCH中得分76.3，在AIME 2025测试中获得92.8的高分，在HMMT NOV 2025中达到86.8分。这些数学基准测试通常被认为是AI推理能力的重要指标，K-EXAONE的优秀表现证明了其在逻辑思维和问题解决方面的强大能力。

编程和智能体编程能力测试显示，K-EXAONE在LIVECODEBENCH V6中获得80.7分，在TERMINAL-BENCH 2.0中得到29.0分，在SWE-BENCH VERIFIED中达到49.4分。这些测试评估AI在实际软件开发工作流程中的表现，包括代码生成、调试和复杂编程任务的完成能力。

在智能体工具使用方面，K-EXAONE在τ?-BENCH的三个子测试中分别获得78.6分（零售）、60.4分（航空）和73.5分（电信），加权平均得分为73.2分。这些测试评估AI在多步骤交互和工具选择方面的能力，结果表明K-EXAONE能够可靠地进行工具选择和有效的信息寻找。

韩语专项能力测试结果显示了K-EXAONE的本土化优势。在KMMLU-PRO（专业知识）测试中得分67.3，在KOBALT（高级语言能力）中获得61.8分，在CLICK（语言文化能力）中达到83.9分，在HRM8K（奥林匹克级数学推理）中得到90.9分，在KO-LONGBENCH（长文本理解）中获得86.8分。这些成绩表明K-EXAONE在韩语专业知识、语言能力、数学推理和长文本处理方面都具备了竞争优势。

多语言能力评估中，K-EXAONE在MMMLU测试中平均得分85.7，在WMT24++翻译测试中获得90.5分的平均分数。这些结果表明AI在非英语支持语言上具有稳定的多语言翻译质量，能够胜任跨语言交流的各种需求。

安全性测试结果尤其值得关注。在WILDJAILBREAK测试中，K-EXAONE获得89.9分的安全率，在自主开发的KGC-SAFETY测试中达到96.1分的高分。这些测试分别评估AI对各种有害提示的抵抗能力，以及对韩国社会文化背景和全球伦理标准的遵守程度。

**八、技术创新：开创性贡献与未来影响**

K-EXAONE的技术创新不仅体现在性能表现上，更重要的是在AI模型设计理念和实现方法上的开创性贡献。混合专家架构的成功应用证明了这种设计在大规模AI模型中的有效性，为未来的AI架构设计提供了重要参考。

在多语言处理方面，K-EXAONE提出的跨语言知识传递方法解决了多语言AI模型中常见的数据不平衡问题。通过AI生成的高质量合成数据，模型能够在不同语言之间传播专业知识和推理模式，确保所有支持语言的用户都能获得一致的高质量服务体验。这种方法对于资源相对稀缺的语言特别重要，为多语言AI的发展开辟了新的路径。

在训练效率方面，K-EXAONE全程采用FP8精度训练的成功实践，证明了在保持性能的同时大幅降低计算成本的可能性。这项技术创新对于推动AI模型的普及化具有重要意义，特别是对于计算资源相对有限的研究机构和企业来说，提供了更加经济高效的训练方案。

安全框架方面，韩国增强通用分类法的提出代表了AI安全领域的重要进展。这个框架成功地将全球通用的伦理原则与特定文化背景相结合，为构建文化适应性AI安全标准提供了范例。这种做法不仅对韩国有意义，也为其他国家和地区开发符合自身文化特色的AI安全框架提供了宝贵经验。

在模型部署和应用方面，K-EXAONE的多令牌预测和自起草技术实现了约1.5倍的解码速度提升。这种性能改善直接转化为用户体验的提升，让AI助手的响应变得更加流畅自然。对于需要实时交互的应用场景，这种技术改进具有重要的实用价值。

K-EXAONE项目还在数据合规方面做出了重要探索。开发团队在整个数据收集、AI模型训练和信息提供过程中进行全面的AI合规审查，最大程度地减少版权侵犯、知识产权侵害和个人信息保护违规等风险。这种做法为AI行业的健康发展树立了良好榜样，特别是在全球AI监管政策日益严格的背景下，具有重要的示范意义。

说到底，K-EXAONE的成功不仅仅是一项技术成就，更是韩国在全球AI竞争中的战略性布局。它证明了即使在资源相对有限的情况下，通过精心的技术设计和深度的本土化定制，也能够开发出世界级的AI系统。这个项目为其他国家和地区发展自主AI技术提供了宝贵的经验和信心，同时也推动了AI技术向更加多元化、文化适应性更强的方向发展。

对于普通用户而言，K-EXAONE的出现意味着他们将有机会体验到更加贴近本土文化的AI服务。无论是在语言理解的精准度、文化背景的把握，还是在价值观的契合度方面，这种本土化的AI助手都能够提供更加自然舒适的交互体验。更重要的是，这种技术进步为构建更加公平、多元的全球AI生态系统贡献了重要力量。

Q&A

Q1：K-EXAONE和其他AI模型相比有什么特殊之处？

A：K-EXAONE最大的特色是专门为韩国文化定制，不仅能流畅使用韩语，还深度理解韩国的历史、文化和社会背景。它采用混合专家架构，虽然拥有2360亿参数，但每次只激活230亿，既保证性能又节省资源。同时支持25万6千词汇的超长文本处理，相当于能同时记住几本小说的全部内容。

Q2：普通韩国用户能用K-EXAONE做什么？

A：K-EXAONE可以处理各种日常任务，包括韩语对话、文档分析、编程辅助、数学解题、多语言翻译等。由于它专门针对韩国文化优化，在理解韩语表达的微妙之处、处理韩国特有的历史文化问题方面表现出色，能提供更贴合韩国用户习惯的服务体验。

Q3：K-EXAONE的安全性如何保障？

A：K-EXAONE使用了专门开发的"韩国增强通用分类法"安全框架，将潜在风险分为226个详细类别。特别设置了韩国敏感性领域，专门处理朝鲜半岛统一、历史争议等韩国特有的敏感话题。在安全测试中获得96.1分的高分，证明它能可靠地遵守韩国的法律法规和社会价值观。