Análise de inteligência, desempenho e preço do K-EXAONE 2.0
Resumo do modelo
Velocidade
Verbosidade
K-EXAONE 2.0 está acima da média em inteligência e tem preço competitivo 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 262k tokens.
K-EXAONE 2.0 alcança 20 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 18).
O preço do K-EXAONE 2.0 é de $0.00 por 1M de tokens de entrada (preço competitivo, mediana: $0.30) e $0.00 por 1M de tokens de saída (preço competitivo, mediana: $1.18).
| 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 | 262k ~393 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 750B |
| Parâmetros ativos | 37B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | apache-2.0 |
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
Destaques
Velocidade
InteligênciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Custo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Janela de contexto
Context Window
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o K-EXAONE 2.0
O K-EXAONE 2.0 foi lançado em 12 de agosto de 2026.
LG AI Research criou o K-EXAONE 2.0.
K-EXAONE 2.0 alcança 20 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando acima da média entre outros modelos de pesos abertos de tamanho semelhante (mediana: 18).
Sim, o K-EXAONE 2.0 é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.
K-EXAONE 2.0 aceita entrada em texto.
K-EXAONE 2.0 permite saída em texto.
Não, o K-EXAONE 2.0 não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o K-EXAONE 2.0 não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
K-EXAONE 2.0 tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o K-EXAONE 2.0 é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente.
K-EXAONE 2.0 tem 750 bilhões parâmetros (37 bilhões ativos).
K-EXAONE 2.0 é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 750 bilhões parâmetros no total, mas apenas 37 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.
K-EXAONE 2.0 foi lançado sob a licença apache-2.0. Essa licença permite o uso comercial.
K-EXAONE 2.0 alcança 20 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
K-EXAONE 2.0 é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores
K-EXAONE 2.0 é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores