LG 開放 K-EXAONE 2.5 API，支援 512K 上下文與可調推理強度

LG AI Research 於 11 月 9 日宣布開放 K-EXAONE 2.5 API，讓開發者透過託管服務測試這款著重韓語、英語與代理任務的模型。這次更新的工程重點，是長上下文、工具呼叫與推理控制如何接入既有應用；官方模型頁列出 750B 總參數、每次啟用 31B 參數，輸入輸出均限文字。開放消息、模型規格

API 採相容 OpenAI 的聊天完成格式，模型識別碼為 k-exaone_v2.5。上下文上限是 524,288 token，但輸入長度與 max_tokens 必須合計低於此值，超出會回傳 400 錯誤；其中 max_tokens 也包含推理過程。因此，長文件應用必須替推理與最終答案預留空間，不能把整個額度都塞入提示。API 文件

模型始終先推理再回答，無法關閉思考；reasoning_effort 提供 low、high、max，預設為 max。推理與答案分別放在 reasoning_content、content，並支援串流。對代理框架而言，工程師需要確認推理欄位、歷史訊息及 token 計量都能正確處理；官方另提供保留前輪推理內容的選項，供多輪任務使用。介面與參數說明

能力方面，LG 自報 SWE-Bench Pro 為 59.21、BrowseComp 為 78，前代則為 47.1、50.87。這些數字顯示其內部測試有所提升，但不足以直接推論實際專案的修復成功率、成本或延遲，也不能視為獨立驗證。官方評測表

NVIDIA 確認模型使用 Nemotron 資料集，包括以韓國官方統計為基礎生成的七百萬筆合成人物資料。對中文技術團隊而言，下一步值得測試的是繁體中文工具參數生成、長文件資訊擷取，以及不同推理強度的延遲差異；目前官方列出的主要語言仍是韓語與英語，中文能力需要另行驗證。NVIDIA 技術公告