Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de K-EXAONE 2.0 0803
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
K-EXAONE 2.0 0803 está por encima del promedio en inteligencia en comparación con otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 262k tokens.
K-EXAONE 2.0 0803 obtiene 20 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 19).
| Razonamiento | Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 262k ~393 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 750B |
| Parámetros activos | 37B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Velocidad
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre K-EXAONE 2.0 0803
K-EXAONE 2.0 0803 se lanzó el 12 de agosto de 2026.
K-EXAONE 2.0 0803 fue creado por LG AI Research.
K-EXAONE 2.0 0803 obtiene 20 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 19).
Sí, K-EXAONE 2.0 0803 es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.
K-EXAONE 2.0 0803 admite entrada de texto.
K-EXAONE 2.0 0803 admite salida de texto.
No, K-EXAONE 2.0 0803 no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, K-EXAONE 2.0 0803 no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
K-EXAONE 2.0 0803 tiene una ventana de contexto de 260k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, K-EXAONE 2.0 0803 es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
K-EXAONE 2.0 0803 tiene 750 mil millones de parámetros (37 mil millones activos).
K-EXAONE 2.0 0803 es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 750 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 37 mil millones de parámetros activos.
K-EXAONE 2.0 0803 se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial. Ver licencia
K-EXAONE 2.0 0803 obtiene 20 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
K-EXAONE 2.0 0803 es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
K-EXAONE 2.0 0803 es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores