LG EXAONE 4.0：12亿参数双模式AI模型新登场

【免费下载链接】EXAONE-4.0-1.2B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B

LG电子旗下AI研究机构LG AI Research正式发布新一代大语言模型EXAONE 4.0系列，其中针对边缘设备优化的12亿参数版本（EXAONE-4.0-1.2B）凭借创新双模式架构和轻量化设计，重新定义了中小规模AI模型的性能标准。

行业现状：轻量化与高性能的平衡之战

当前AI行业正面临"参数竞赛"与"落地实用性"的双重挑战。一方面，大模型参数规模已突破万亿大关，带来了推理能力的飞跃；另一方面，终端设备对低功耗、实时响应的需求催生了对轻量化模型的迫切需求。据Gartner预测，到2025年将有75%的企业AI部署在边缘设备，这要求模型在保持性能的同时实现体积最小化。

在此背景下，LG AI Research推出的EXAONE 4.0系列采取差异化策略——同步发布320亿参数高性能版本和12亿参数轻量化版本，前者主攻云端复杂任务，后者则针对移动设备、智能家居等终端场景，形成完整的产品矩阵。

模型亮点：双模式架构引领轻量化突破

EXAONE-4.0-1.2B最引人注目的创新在于其双模式运行机制，用户可根据任务需求在"非推理模式"和"推理模式"间无缝切换。非推理模式针对日常对话、信息查询等基础任务优化，确保流畅自然的交互体验；推理模式则通过激活特殊的"思考块"（以</think>标签标识），显著提升复杂问题解决能力。

这张图片展示了EXAONE品牌的视觉标识，左侧的渐变几何图形象征模型的多模态能力，右侧的文字标志则代表LG在AI领域的技术沉淀。该标志的设计理念与EXAONE 4.0"融合多种能力于一体"的产品定位高度契合，帮助读者建立对品牌的直观认知。

在技术实现上，该模型采用了多项创新：

• 混合注意力机制：结合局部滑动窗口注意力与全局注意力，在12亿参数规模下实现了65,536 tokens的超长上下文理解
• QK-Reorder-Norm优化：通过调整归一化层位置和添加RMS归一化，在有限计算资源下提升下游任务性能
• 多语言支持：原生支持英语、韩语和西班牙语，特别强化了韩语专业领域知识（通过KMMLU-Pro等定制数据集）

性能测试显示，EXAONE-4.0-1.2B在数学推理（AIME 2025测试45.2分）和代码生成（LiveCodeBench v6达45.3分）等关键指标上，显著超越同规模模型，甚至接近2-3倍参数规模的竞品表现。

应用场景与行业影响

这款轻量化模型的推出将加速AI在终端设备的普及。其典型应用场景包括：

• 智能家电：在冰箱、洗衣机等设备上实现本地化语音交互和场景化推荐
• 移动应用：为手机提供离线AI助手功能，保护用户隐私的同时确保响应速度
• 工业物联网：在边缘设备上实现实时数据处理和异常检测，减少云端依赖

值得注意的是，LG同步开放了模型的工具调用能力，开发者可通过简单配置实现模型与外部API的集成。例如，通过提供骰子滚动工具的JSON schema，模型能够自主判断何时需要调用工具并解析返回结果，这为构建端侧智能助手奠定了基础。

结论与前瞻

EXAONE-4.0-1.2B的发布标志着中小规模语言模型正式进入"智能分化"时代。通过双模式设计，LG AI Research成功解决了传统模型"一刀切"的性能瓶颈，让轻量化模型在保持高效部署特性的同时，也能应对复杂推理任务。

随着边缘计算与AI的深度融合，这种"小而美"的模型架构可能成为行业新标杆。LG同时宣布更新模型许可协议，放宽商业使用限制并明确教育用途授权，这将进一步加速开发者生态的构建。未来，我们有理由期待看到更多基于EXAONE 4.0的创新应用在消费电子、工业互联网等领域落地。

【免费下载链接】EXAONE-4.0-1.2B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B