論文の概要: K-EXAONE 2.0 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04505v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 06:41:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.760518
• Title: K-EXAONE 2.0 Technical Report
• Title（参考訳）: K-EXAONE 2.0技術報告
• Abstract要約: K-EXAONE 2.0はLG AI Researchが開発したオープンウェイトな多言語基盤モデルである。 Apache 2.0ライセンスでリリースされたK-EXAONE 2.0は、幅広いAIエコシステムを評価、デプロイ、適応、構築可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.84003637088418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This technical report presents K-EXAONE 2.0, an open-weight multilingual foundation model developed by LG AI Research as a step in our effort toward global frontier-scale foundation models. Rather than training from scratch, we upcycle K-EXAONE and expand its architecture, yielding a Mixture-of-Experts (MoE) model with 750B total parameters and approximately 37B activated per token---more than three times the capacity of its predecessor. K-EXAONE 2.0 supports context lengths of up to 256K tokens and expands multilingual coverage from six to ten languages. Its training pipeline combines continual pre-training, difficulty-focused mid-training, and post-training to strengthen reasoning, agentic coding, multilingual capability, and safety grounded in Korean sociocultural contexts. Across nine evaluation categories selected to reflect the conditions of practical use, K-EXAONE 2.0 improves over K-EXAONE and remains competitive with open-weight models, showing its largest gains in agentic coding and long-context understanding and its clearest strengths in long-context retrieval and safety. Released under the Apache 2.0 license, K-EXAONE 2.0 enables the wider AI ecosystem to evaluate, deploy, adapt, and build upon it, while marking the beginning---rather than the endpoint---of our challenge toward the global frontier.
• Abstract（参考訳）: この技術報告では、LG AI Researchによって開発されたオープンウェイトな多言語基盤モデルであるK-EXAONE 2.0を、グローバルフロンティアスケール基盤モデルへのステップとして提示する。 ゼロからトレーニングするのではなく、K-EXAONEをリサイクルし、アーキテクチャを拡張し、Mixture-of-Experts(MoE)モデルに750Bの合計パラメータとトークンあたり約37Bのアクティベートを実現しました。 K-EXAONE 2.0は最大256Kトークンのコンテキスト長をサポートし、6言語から10言語まで多言語でカバーできる。 その訓練パイプラインは、推論、エージェントコーディング、多言語能力、韓国の社会文化の文脈に根ざした安全性を強化するために、連続的な事前訓練、困難に焦点を当てた中等訓練、ポストトレーニングを組み合わせる。 K-EXAONE 2.0は、実用的な使用条件を反映して選択された9つの評価カテゴリにおいて、K-EXAONEよりも改善され、オープンウェイトモデルと競合し続けている。 Apache 2.0ライセンスの下でリリースされたK-EXAONE 2.0は、より広範なAIエコシステムを評価、デプロイ、適応、構築を可能にします。

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