投稿 · @bebuu_ai
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South Korea's LG AI Research just entered the big MoE weight class today (November 9) by opening a free API beta for K-EXAONE 2.5 and they benchmarked it directly against DeepSeek V4.1 Flash and Zhipu's GLM 5.3.
Here are the specs they just revealed:
- Size: 750 billion total parameters with 31 billion active per token (750B-A31B MoE).
- Context: 512K tokens using hybrid attention plus Multi-Token Prediction (MTP).
On their published agentic benchmarks:
- SWE-Bench Pro: Zhipu's GLM-5.3 still holds #1 in this group at 64.0%, but K-EXAONE 2.5 hits 59.2%, edging past DeepSeek-V4.1-Flash (58.4%).
- BrowseComp & Claw-Eval: K-EXAONE 2.5 scores 78.0 and 77.3, beating DeepSeek-V4.1-Flash (75.8 on both) and landing within a point of GLM-5.3.
Developers in China are already grabbing the free API keys on https://t.co/5UhQAR5a72 to wire it into their coding harnesses, though early testers warn it's tuned for English and Korean rather than Chinese.
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韓国のLG AI Researchが今日（11月9日）、K-EXAONE 2.5の無料APIベータを公開することでMoEの重量級クラスに参入し、DeepSeek V4.1 FlashおよびZhipuのGLM 5.3と直接ベンチマークを行いました。
彼らが公開したばかりのスペックは以下の通りです：
- サイズ：合計7500億パラメータ、トークンあたり310億のアクティブパラメータ（750B-A31B MoE）。
- コンテキスト：ハイブリッドアテンションとMulti-Token Prediction (MTP) を使用した512Kトークン。
公開されたエージェンティック・ベンチマークにおいて：
- SWE-Bench Pro：ZhipuのGLM-5.3が依然としてこのグループで64.0%という1位を保持していますが、K-EXAONE 2.5は59.2%に達し、DeepSeek-V4.1-Flash (58.4%) を僅かに上回りました。
- BrowseComp & Claw-Eval：K-EXAONE 2.5は78.0と77.3を記録し、DeepSeek-V4.1-Flash（両方で75.8）を打ち負かし、GLM-5.3まであと1ポイントのところまで迫りました。
中国の開発者たちは、すでに https://t.co/5UhQAR5a72 で無料APIキーを入手して自身のコーディングハーネスに組み込んでいますが、初期テスターは、これが中国語よりも英語と韓国語向けに調整されていると警告しています。
