LG免费开放K-EXAONE 2.5模型API：四项智能体评测对标DeepSeek与GLM，性能提升超70%

11月9日，LG AI Research在首尔COEX举行的NVIDIA AI Day Seoul 2026上宣布，免费开放自研AI基础模型K-EXAONE 2.5的API。开发者、初创企业、企业与研究机构只要获取API密钥，就能零成本地把这个韩国自研模型用于服务开发和科研。这也是继8月发布第二代基础模型后，LG首次以”免费API”方式把模型直接推到开发者面前。

一个API密钥，把韩国自研模型直接跑起来

K-EXAONE 2.5是8月发布的第二代自研基础模型追加训练后的技术验证模型。LG AI Research解释，在开发第三代模型之前，团队先通过改进现有模型的学习方法，确认了性能提升空间——先把这一代的能力边界摸清，再决定下一代怎么造。从8月EXAONE 2.0发布到这次2.5追加训练完成，中间只隔了约三个月，迭代节奏明显加快。

API已上线K-EXAONE平台（docs.exaone.ai），任何用户获取密钥后即可调用。LG方面表示，免费开放是为了提供直接把韩国AI模型用于服务的机会。

与此同时，LG正在评估引入英伟达Dynamo技术，以提升模型推理处理效率与服务扩展性。这意味着免费API不仅是”体验入口”，也在为规模化商用做准备。

四项智能体评测：与DeepSeek、GLM正面掰手腕

与免费开放消息一同公布的，是四组面向智能体（Agent）能力的评测数据。LG把对比对象选为两款中国开放权重前沿模型——DeepSeek V4.1 Flash与GLM 5.3（max）。在评估SaaS工具任务自动化能力的AutomationBench上，K-EXAONE 2.5拿下74.6分，高于GLM的71.6分，与DeepSeek的74.9分非常接近。

其余三项同样咬得很紧：Claw-Eval（工作环境中智能体问题解决）77.3分，DeepSeek 75.8、GLM 77.6；BrowseComp（网页浏览与信息查找）78.0分，DeepSeek 75.8、GLM 79.0；SWE-Bench Pro（软件开发与代码修改）59.2分，DeepSeek 58.4、GLM 64.0。四项有赢有输，整体与头部开源模型处于同一梯队。

纵向对比更能看出追加训练的成效：与8月版本相比，SWE-Bench Pro从47.1分提升到59.2分，AutomationBench更是从16.9分跃升到74.6分。Exaone Lab负责人金义仁透露，内部24项评估指标的综合性能比8月模型提升超过70%。需要说明的是，这组数据来自LG基于公开数据集的自行评测，与第三方榜单口径可能存在差异。

免费开放背后：给第三代模型”攒实战反馈”

免费开放API，本质是一场面向真实业务的大规模测试。LG计划让开发者把K-EXAONE 2.5放进真实任务里跑，根据使用反馈完成下一代模型开发，目标是在明年1月前打磨出第三代基础模型。对开发者而言，多了一个可零成本实测的智能体模型选项；对全球AI竞争格局而言，韩国厂商正试图用”免费API+追加训练”的组合，在开放权重模型竞赛中找到自己的身位。

如果你正在做自动化工具调用、网页信息检索或代码辅助类的应用，不妨去docs.exaone.ai申请一个API密钥，用真实任务测一测这个”韩国挑战者”的表现——免费，就是最好的试用门槛。