本文介绍了LG AI Research推出的高性能推理人工智能EXAONE Deep，阐述了其不同变体模型的性能指标，包括在数学、科学推理等方面的优异表现，以及其可在多种设备上运行的特点。
你或许有所耳闻，那个在消费电子产品开发领域久负盛名的LG，其旗下的LG AI Research推出了一款令人瞩目的产品——EXAONE Deep，这是一款高性能推理人工智能。别看它参数数量相对较少，却在数学逻辑、科学概念以及编程挑战等方面展现出了非凡的能力，宛如一颗在AI领域冉冉升起的新星。
EXAONE Deep的旗舰产品32B模型表现堪称卓越，其性能指标能够与GPT - 4o和DeepSeek R1等更大型的模型相媲美。而它的7.8B和2.4B变体，也在轻量级和设备上人工智能类别中树立了新的标杆。
在数学领域，EXAONE Deep 32B模型更是一骑绝尘。它在CSAT 2025数学部分获得了94.5分的高分，在AIME 2024中也斩获了90.0分的佳绩，这样的成绩远远优于其他竞争模型。更为厉害的是，它达成如此优异成绩所需的计算资源，仅仅是DeepSeek - R1 (671B)等大型替代模型的5%，充分展现了其高效节能的特性。
在科学推理方面，EXAONE Deep同样毫不逊色。它在GPQA Diamond测试中取得了66.1分的好成绩，该测试主要评估的是物理、化学和生物学领域博士水平的问题解决能力。此外，该模型在MMLU中获得了83.0分，是韩国国内开发的模型中成绩最高的，这无疑彰显了它在科学推理方面的强大实力。
尤其值得关注的是EXAONE Deep较小变体的表现。7.8B模型在MATH - 500中获得94.8分，在AIME 2025中获得59.6分；而2.4B模型在MATH - 500中获得92.3分，在AIME 2024中获得47.9分。这些成绩使得EXAONE Deep的较小模型在所有主要基准测试中都名列前茅，这也意味着在资源有限的环境中部署EXAONE Deep具有极大的潜力。
EXAONE Deep拥有高达320亿个参数，却能在单GPU部署中表现出色。令人惊喜的是，这些模型可以在一系列独立GPU、笔记本电脑GPU以及一些不具备大规模计算能力的边缘系统上运行，这大大拓宽了它的应用场景和适用范围。
LG推出的高性能推理人工智能EXAONE Deep，它在数学、科学推理等方面表现优异，不同变体模型在各自类别中表现突出，且能在多种设备上运行，展现出在资源有限环境中部署的巨大潜力。
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