LG AI Research

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Exaone 4.0 1.2B

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Open weights model

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Released julho de 2025

Análise de inteligência, desempenho e preço do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)

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

Experimente Benchmarks de provedores de API

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

* Estimado

Velocidade

N/D

Tokens de saída por segundo

Custo

Entrada -Saída -

N/D

Custo por tarefa do Intelligence Index

Verbosidade

N/D

Tokens de saída do Intelligence Index

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) está abaixo da média em inteligência em comparação com outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 64k tokens.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) alcança 5 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre os modelos comparáveis (mediana: 5).

Raciocínio	Sim Esta página mostra a versão com raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante sem raciocínio.
Modalidade de entrada	Compatível com: texto
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Janela de contexto	64k ~96 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12
Parâmetros totais	1.3B
Licença	EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC
Pesos do modelo	Hugging Face

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Custo por tarefa

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

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

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. custo por tarefa

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.

Avaliações

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

Ver mais

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

SciCodeUnder review

Coding

CritPt

Physics reasoning

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 1.1New

Agentic software engineering in open-source repositories

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

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

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

O Openness Index avalia a abertura dos modelos em uma escala normalizada de 0 a 100 (quanto maior, mais aberto)

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. custo por tarefa

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

Most attractive quadrant

Pareto line

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

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

Custo de executar o 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).

Preços: acertos de cache, entrada e saída

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.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

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).

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

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.

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) foi lançado em 15 de julho de 2025.

LG AI Research criou o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning).

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) alcança 5 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 5).

Sim, o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) aceita entrada em texto.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) permite saída em texto.

Não, o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.

Não, o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) tem uma janela de contexto de 64k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Sim, o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) tem 1,28 bilhões parâmetros.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) foi lançado sob a licença EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC. Esta licença não permite o uso comercial. Ver licença

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) alcança 5 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores

Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)

Resumo do modelo

Inteligência

Velocidade

Custo

Verbosidade

Resumo da comparação

Especificações técnicas

49 modelos nesta classe

Inteligência

Velocidade

Custo por tarefa

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Avaliações

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

Comparações do Intelligence Index

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Cache Hit

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Perguntas frequentes

Quando o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) foi lançado?

Quem criou o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)?

Qual é a inteligência do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)?

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) aceita?

Quais modalidades de saída o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) aceita?

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) consegue processar imagens?

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é multimodal?

Qual é a janela de contexto do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)?

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) é de código aberto?

Quantos parâmetros o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) tem?

Qual é a licença do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)?

Qual é o desempenho do Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) nos benchmarks?

O Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) está disponível por API?

Onde posso usar o Exaone 4.0 1.2B (Reasoning)?