LG、K-EXAONE 2.5 APIを公開　512Kコンテキストと推論強度の調整に対応

LG AI Researchは11月9日、K-EXAONE 2.5 APIの公開を発表した。開発者はホスト型サービスを通じて、韓国語、英語、エージェントタスクに重点を置く同モデルを試せる。今回の更新における主な技術面のポイントは、長いコンテキスト、ツール呼び出し、推論制御を既存アプリケーションにどう組み込むかだ。公式モデルページによると、総パラメータ数は750B、1回の推論で有効になるパラメータ数は31Bで、入出力はいずれもテキストのみとなっている。公開発表、モデル仕様

APIはOpenAI互換のチャット補完形式を採用し、モデルIDはk-exaone_v2.5。コンテキスト上限は524,288 tokenだが、入力長とmax_tokensの合計はこの値を下回る必要があり、超過すると400エラーが返される。また、max_tokensには推論過程も含まれる。そのため、長文書を扱うアプリケーションでは、推論と最終回答のための余裕を確保する必要があり、上限いっぱいまでプロンプトに割り当てることはできない。APIドキュメント

モデルは必ず推論してから回答し、思考を無効にはできない。reasoning_effortはlow、high、maxから選択でき、デフォルトはmax。推論と回答はそれぞれreasoning_contentとcontentに格納され、ストリーミングにも対応する。エージェントフレームワークに組み込む場合、エンジニアは推論フィールド、履歴メッセージ、token計測が正しく処理されることを確認する必要がある。公式は、複数ターンのタスク向けに、前のターンの推論内容を保持するオプションも提供している。インターフェースとパラメーターの説明

能力について、LGはSWE-Bench Proで59.21、BrowseCompで78を記録したと報告している。前世代のスコアはそれぞれ47.1、50.87だった。これらの数値は社内評価での向上を示すものの、実際のプロジェクトにおける修正成功率、コスト、レイテンシを直接推定する根拠にはならず、独立した検証結果でもない。公式ベンチマーク表

NVIDIAは、韓国の公式統計に基づいて生成した700万件の合成人物データを含む、Nemotronデータセットがモデルに使われていることを確認した。中国語を扱う技術チームが次に検証するとよいのは、繁体字中国語でのツール引数生成、長文書からの情報抽出、推論強度によるレイテンシの違いだ。現時点で公式が主要言語として挙げているのは韓国語と英語であり、中国語の能力は別途検証が必要となる。NVIDIA技術発表