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Open weights model

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Released April 2026

EXAONE 4.5 33B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren

Intelligenz

k. A.

Artificial Analysis Intelligence Index

Leistung

k. A.

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Kosten

Eingabe -Ausgabe -

k. A.

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

EXAONE 4.5 33B (Reasoning) unterstützt Text und Bilder als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 262k Tokens.

Eingabemodalität	Unterstützt: Text und Bilder
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	262k ~393 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	34.4B
Lizenz	EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Weitere Details

								Gewichte
EXAONE 4.5 33B (Reasoning)	LG AI Research	-	34.4B	262k	-	-	-	🤗	-
EXAONE 4.5 33B (Non-reasoning)	LG AI Research	-	34.4B	262k	-	-	-	🤗	-

Weitere Veröffentlichungen von LG AI Research

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu EXAONE 4.5 33B

EXAONE 4.5 33B wurde am 9. April 2026 veröffentlicht.

EXAONE 4.5 33B wurde von LG AI Research entwickelt.

Ja, EXAONE 4.5 33B (Reasoning) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt. Nein, EXAONE 4.5 33B (Non-reasoning) ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

EXAONE 4.5 33B unterstützt Text und Bilder als Eingabe.

EXAONE 4.5 33B unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, EXAONE 4.5 33B unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, EXAONE 4.5 33B ist multimodal. Es kann Text und Bilder als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

EXAONE 4.5 33B hat ein Kontextfenster von 262k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, EXAONE 4.5 33B hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

EXAONE 4.5 33B hat 34.4B Parameter.

EXAONE 4.5 33B wird unter der Lizenz EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt keine kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

EXAONE 4.5 33B ist ein Modell mit offenen Gewichten, das selbst gehostet werden kann. Anbieter anzeigen

EXAONE 4.5 33B ist ein Modell mit offenen Gewichten, das heruntergeladen und selbst gehostet werden kann. Anbieter vergleichen

EXAONE 4.5 33B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

Intelligenz

Leistung

Kosten

Ausführlichkeit

Technische Spezifikationen

144 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Zeit pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Benchmarks

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Weitere Details

Weitere Veröffentlichungen von LG AI Research

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde EXAONE 4.5 33B veröffentlicht?

Wer hat EXAONE 4.5 33B entwickelt?

Ist EXAONE 4.5 33B ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt EXAONE 4.5 33B?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt EXAONE 4.5 33B?

Kann EXAONE 4.5 33B Bilder verarbeiten?

Ist EXAONE 4.5 33B multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von EXAONE 4.5 33B?

Hat EXAONE 4.5 33B offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat EXAONE 4.5 33B?

Unter welcher Lizenz steht EXAONE 4.5 33B?

Ist EXAONE 4.5 33B über eine API verfügbar?

Wo kann ich EXAONE 4.5 33B verwenden?