K-EXAONE
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- LG AI Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Korea (Republic of)
- Pubblicato
- 31 December 2025
- Autori
- Eunbi Choi, Kibong Choi, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Hyunjik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Heuiyeen Yeen
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Chat, Question answering, Code generation, Mathematical reasoning, Instruction interpretation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 236B
- Dati di addestramento
- 11,000,000,000,000 tokens
- Epoche
- 1
236B
11T tokens
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 1.5 × 10²⁴ FLOP
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA B200 GPUs
- Chips used
- 512
- Tempo di orologio muro
- 3,240 hours (135 days)
K-EXAONE was trained using a cloud-based GPU environment. The total training duration was 135 days, utilizing 512 B200 GPUs. This corresponds to a total of 1,658,880 GPU hours, calculated as follows: 512 GPUs × 135 days × 24 hours = 1,658,880 GPU hours
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- Training cost
- Registrare fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- K-EXAONE Technical Report
- Ultimo aggiornamento
- 13 January 2026
Cosa significano i numeri
Background
K-EXAONE was published by LG AI Research, in Korea (Republic of), in December 2025. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Chat, Question answering, Code generation, Mathematical reasoning, Instruction interpretation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Come è stato addestrato
Training it took roughly 1.5 × 10²⁴ FLOP of computation, on NVIDIA B200 GPUs — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 11,000,000,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is training cost.
Risposte
K-EXAONE — Domande frequenti
What GPU do I need to run K-EXAONE?
None. K-EXAONE is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is K-EXAONE open source?
No. K-EXAONE has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does K-EXAONE have?
K-EXAONE has 236B parameters. 236B. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created K-EXAONE?
K-EXAONE was published by LG AI Research, based in Korea (Republic of), categorised as industry.
When was K-EXAONE released?
K-EXAONE was published in December 2025.
What is K-EXAONE used for?
K-EXAONE works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Chat, Question answering, Code generation, Mathematical reasoning, Instruction interpretation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train K-EXAONE?
Around 1.5 × 10²⁴ FLOP, on NVIDIA B200 GPUs. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.