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18日，LG公开了国内首个推理型人工智能（AI）模型。推理型模型是一种AI模型，可以像人一样经过逻辑和分阶段的思维过程，给出答案。与在已经学习过的数据中寻找答案的传统模型存在差异。最近以低成本、高性能的AI模型震撼全球的中国的DeepSeek就是典型的推理型模型。包括DeepSeek在内的OpenAI等主要大科技公司都投入到了推理型模型的开发中，韩国也开发出了与之竞争的模型。LG面向普通公众公开了AI模型，但未允许普通人使用像ChatGPT的AI服务，只是用于集团的自主产品开发等。

在数学和科学方面性能出色

LG AI研究院当天公开了“EXAONE Deep”，主力模型为“EXAONE Deep -32B”。AI在学习和推理时，作为将数据相互连接起来的单位的参数有320亿个。参数越多，AI的性能就越好，但如果想驱动它，就需要越多的AI芯片。因此，最近在尽量减少参数的同时提高性能的竞争非常激烈。

DeepSeek-R1有6710亿个参数。EXAONE Deep -32B仅为DeepSeek-R1的5%左右，但性能可与之媲美。实际上，与DeepSeek、阿里巴巴等主要推理型模型进行性能比较的结果表明，EXAONE Deep -32B在数学方面的表现尤为出色。在2024年美国数学奥林匹克竞赛的问题中，EXAONE Deep以90分超越了DeepSeek-R1（86.7分），还领先于参数相同的阿里巴巴QwQ-32B（86.7分）。在韩国2025年高考数学题领域，EXAONE Deep也以94.5分创下了与其他模式相比较的最高分。在博士水平的科学题目中，EXAONE Deep的得分为66.1分，高于阿里巴巴QwQ-32B的63.3分。

但EXAONE Deep在编码能力和语言能力上落后于其他模型。在评估语言能力的项目“多课题语言理解”中，得分为83分，不及阿里巴巴（87.4）、DeepSeek（90.8）。业界相关人士表示：“推理型模型特别适用于解决数学或科学问题。语言能力与参数较大的模型相比，性能必然会落后。”

LG AI研究院还公开了进一步减少参数的轻型模型“EXAONE Deep -7.8B”和On-Device模型“EXAONE Deep -2.4B”。LG AI研究院表示：“轻型模型虽然只有32B模型24%的参数，但性能仍维持在95%，搭载在设备上的On-Device模型虽然只有7.5%的参数，但性能却能达到86%。”LG以“开放源代码”的方式公开了可以称为AI模型设计图的“源代码”，供其他开发者使用。DeepSeek也采用了这种开源方式。

LG向公众免费公开了“源代码”，但目前AI模型仅限在企业内部使用。因为如果想像Chat GPT一样供普通人使用，需要一个巨大的数据中心，至少要花费数万亿韩元。LG计划分阶段将服务扩展成B2B形式。

开发轻便廉价的推理型AI

NAVER是韩国企业中和LG同样开发AI模型的公司。NAVER于2023年开发出AI模型“HyperCLOVA X”。近期经过升级后，参数减少了约60%，同时加强了推理性能。NAVER表示：“HyperCLOVA X新模型的运营成本比此前的模型降低了50%以上。”NAVER还在开发专门用于推理的AI模型。韩国代表性的AI初创企业Upstage最近也在正式着手开发推理型AI。

韩国企业投入推理型模型开发，是为了实现“AI代理（秘书）”。为了打造与人近似的AI，需要像人一样思考的推理型模型。AI代理会掌握各种情况，代替人进行机票预订或预约餐厅等工作。KAIST教授金祯浩说：“目前ChatGPT等生成型AI大部分用于问答，但如果将推理型AI植入智能手机和电视，用户需要做的事情将在很大程度上被AI替代。”

☞推理型模型

像ChatGPT一样的生成型AI会将之前学习过的内容中与正确答案最接近的内容作为答案。相反，推理型模型会像人一样经过逻辑和阶段性的思维过程，即使不是学习过的内容，也可以根据现有数据得出新的答案。就像在解答数学题时，经过多个阶段的解题过程来寻找答案一样。