7500 亿参数免费开放，前提是不能赚钱
11 月 9 日，首尔 COEX，NVIDIA AI Day。
LG AI 研究院的联合院长林宇亨上台，说了一句很轻的话：K-EXAONE 2.5 的 API，从今天起免费开放。
7500 亿总参数、310 亿激活的 MoE，512K 上下文，OpenAI 兼容接口，注册拿个 key 就能调。
发布会现场掌声很响。但真正决定这个“免费”含金量的，不在台上，在文档里。
先看东西本身
K-EXAONE 2.5 是 LG 的“主权 AI”第二代模型的技术验证版——在 8 月发布的 2.0 基础上，又做了一轮后训练。
官方模型卡的参数：
- 750B 总参数，31B 激活，MoE 架构
- 纯文本，只支持韩语和英语
- 上下文 512K，最大输出也是 512K
- 知识截止 2026 年 1 月
- 支持对话、工具调用、结构化输出、代码生成、流式输出
- 三档思考强度：low / high / max，默认 max
最后一条要注意。默认就是最高思考档，意味着你不改参数，它每次都会想很久、烧很多 token。
跑分：8 周提升 70%
LG 自己给的数字最夸张的一条是：24 项评测综合下来，比 7 月/8 月那一版**提升超过 70%**。
四项 Agent 能力的对比：
| 评测 | K-EXAONE 2.5 | DeepSeek-V4.1-Flash | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 59.21 | 58.41 | 64.03 |
| BrowseComp | 78.0 | 75.8 | 79.0 |
| AutomationBench | 74.6 | 74.9 | 71.6 |
| Claw-Eval | 77.29 | 75.78 | 77.64 |
看这张表能得出什么？
它和 DeepSeek-V4.1-Flash 基本贴身：SWE 高 0.8，BrowseComp 高 2.2，AutomationBench 低 0.3，Claw-Eval 高 1.5。
对 GLM-5.3 则是三输一赢：只有 AutomationBench 领先，SWE-Bench Pro 差 4.8 分，BrowseComp 差 1 分。
所以准确的说法是：它进了国产开源旗舰的同一个档位，但没有超过去。
从 2.0 到 2.5 的跳跃是真的：AutomationBench 从 16.9 到 74.6，BrowseComp 从 50.9 到 78.0，Claw-Eval 从 62.1 到 77.3。
但这是 LG 自己在公开数据集上跑的分，没有第三方复现。韩国媒体的报道里也写得很清楚：“internal analysis”。
自测分数可以看趋势，不能当定论。
免费怎么拿：三步，十分钟
官方文档给的接入方式很标准：
- 去
docs.exaone.ai用邮箱注册，拿 API Key - 请求打到
api.exaone.ai的/v1/chat/completions - 模型名填
k-exaone_v2.5
完全 OpenAI 兼容。你原来调 GPT、调 DeepSeek 的代码，改 base_url 和 key 就能跑，业务逻辑不用动。
思考档位是个独立参数：reasoning_effort 填 low / high / max。多轮对话里还有个 preserve_thinking，决定要不要把上一轮的思考过程带进下一轮。
上下文是输入 + 输出共用 524,288，不是各 512K。输入加上 max_tokens 超了，直接返回 400。
然后是最关键的一段
免费，但条款里有几句话说得很死。
第一句：只能非商用。
服务条款 2.1 条原文：授予你“非排他、不可转让、可撤销的非商业用途使用权”，并明确写着“你不得将任何 AI 模型或输出用于商业目的”。
第二句：不能让别人调。
同一条里接着写：不得“使任何第三方能够调用 AI 模型或提交输入，包括将 API 集成进你的产品或服务”。
也就是说，你不能拿它做一个对外的小程序、一个 SaaS 功能、一个客服机器人。哪怕不收费，只要第三方能间接触发这个模型，就越线了。
第三句：Key 30 天过期。
条款 3.4：API Key 自签发起有效期 30 天，到期自动失效。90 天不登录，账号会被标记休眠、Key 停用。
所以这不是“拿一把 key 用一年”。你得每 30 天回去换一次。
第四句：你的输入和输出，默认可以被拿去训练。
条款 2.3：你授予 LG 一项“永久、全球、非排他、免版税”的权利来使用你的输入和输出，包括用于训练 AI 模型。
可以退出：在个人资料里关掉“同意将使用数据用于 AI 模型训练与服务改进”。但条款也承认，退出之前已经被训练进去的部分，“技术上无法分离和删除”。
有意思的是，官方限流文档把这件事写成了激励：同意数据用于训练，可以拿到更高的每日 API 额度。
第五句：19 岁以上，且要真实填写所在国家。
条款第 8 条。还有出口管制条款：你声明自己不在受制裁国家或名单上。
第六句：LG 随时可以停或开始收费。
条款 9.1、9.2：可以随时更换模型版本、停止提供任何模型；如果开始收费，会在官网公示价格。
换句话说，“免费”没有承诺期限。
中文用户要面对的现实
这是最实际的一条：K-EXAONE 2.5 只支持韩语和英语。
不是“中文效果差一点”，是官方模态和语言栏里就写了这两个。
你拿中文提问，它能答——大模型多少都见过中文语料——但那是“没训练过的语言上的表现”，不是它的设计目标。做中文内容的初稿、改写、审校，都不该指望它。
再加上：
- 纯文本，不能读图、不能读 PDF 扫描件
- 国内直连
api.exaone.ai的稳定性要自己测 - 注册、条款、合规都按韩国那套走
所以对中文用户，它的定位很清楚：一个值得试一次的“非中美”前沿样本，不是日常主力。
它为什么愿意白送
看两个时间点就明白了。
过去： 8 周，24 项评测提升 70%。LG 说这批技术验证的成果，会直接用到第三代模型上。
将来： 林宇亨的原话是——“我们正集中力量开发第三代模型，目标是在明年 1 月完成一个达到前沿水平的 EXAONE”。
所以这次免费开放，本质是一次大规模实测：把模型丢给全世界的开发者，收真实场景的失败案例，喂给下一代。
它在公告里也提到了另一件事：正在评估接入 NVIDIA 的 Dynamo 推理优化技术。翻译一下——现在免费，是因为推理成本还扛得住；等真要规模化，成本结构就得先解决。
顺带一提，同一个平台还上线了 EXAONE Tabular，一个只有 2100 万参数的表格预测模型。官方说它在 TabArena 上分类第一、回归第二，参数只有 Google TabFM 的 1/78。这个反而更适合拿来做点实际的事——小、快、许可限制也小。
值不值得试
值得：
- 想对比“非中美”模型在 Agent 任务上的真实手感
- 韩语、英语业务的开发者：这是它的主场
- 做研究、写论文、跑 baseline：非商用条款正好对得上
- 想验证 512K 长上下文在真实文档上的表现
不值得：
- 要做产品、要接客户：条款第一条就挡住了
- 主要用中文：语言不支持，硬上没意义
- 需要长期稳定的 key：30 天就得换
- 想跑生产：没有 SLA，随时可能停或收费
- 不想让自己的对话被拿去训练：默认是开的
最后
这条新闻被讲成“白嫖党狂喜”，但真正的信息不在“免费”两个字上。
真正的信息是：一个国家级 AI 项目，愿意把 7500 亿参数的模型免费丢给全世界做压力测试，因为它要在三个月后交出一版“前沿级”的答卷。
免费是手段，不是目的。
对你来说，这把 key 的价值也不是“省钱”——它省不了多少钱。它的价值是：花十分钟，摸一次一个你平时根本接触不到的模型体系，看看 7500 亿参数在韩语和英语上到底能做到什么程度。
用完记得：30 天后它自己就失效了。
参考来源：
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