LG AI연구원, 750B 파라미터 'K-EXAONE 2.0' Hugging Face에 공개

K-EXAONE 2.0은 과학기술정보통신부가 주관하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차수 모델이다. 9개 영역 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수 모델(63.3점)보다 10% 이상 높았고, 코딩과 에이전틱 코딩 주요 지표 3개의 평균 성능은 30% 상승했다. 지원 언어는 기존 6개에서 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 폴란드어를 더해 10개로 늘었다.

글로벌 모델과의 비교도 공개됐다. 장문 문맥 이해에서 OpenAI-MRCR 94.4점, Ko-LongBench 89.6점을 기록해 GLM-5.1(71.5점, 83.6점)을 앞섰다. 에이전틱 툴 사용 평가인 Tau3-Bench Banking에서는 14.2점으로 GLM-5.1(11.5점)과 Qwen3.5(13.4점)보다 높았다. 지시 이행 영역에서는 GLM-5.1, DeepSeek V4 Pro max, Qwen 3.5와 대등한 수준이라고 밝혔다. 한국 특수성과 윤리 기준을 보는 KGC-Safety, ROK-Fortress 평균은 94.6점이었다.

임우형 공동 연구원장은 설계부터 데이터 학습, 분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 국내 연구진이 독자적으로 완수했다는 점에 의미가 있다고 설명했다. 현재 성능은 출발점이며 데이터 품질 고도화와 후속 학습, 강화 학습, 추론 기술을 정교화하겠다고 밝혔다.