K-Exaone của LG lọt Top 10 bảng xếp hạng AI toàn cầu

Viện nghiên cứu AI của LG (LG AI Research) đã công bố K-Exaone, một mô hình trí tuệ nhân tạo nền tảng do Hàn Quốc tự phát triển. Mô hình này đã lọt vào top 10 thế giới với vị trí thứ 7 – đánh dấu sự hiện diện duy nhất của Hàn Quốc trong một bảng xếp hạng vốn bị áp đảo bởi các mô hình từ Mỹ và Trung Quốc.

Vào ngày 11.1.2026, công ty cho biết rằng mô hình AI mới nhất của mình đã đạt hiệu suất tổng thể mạnh nhất trong số năm đội tham gia cuộc thi mô hình AI nền tảng do chính phủ dẫn dắt. Mô hình này đã đứng đầu 10 trên tổng số 13 bài kiểm tra đánh giá (benchmark) với điểm số trung bình đạt 72.

Trên quy mô toàn cầu, K-Exaone xếp thứ bảy trong Chỉ số Thông minh (Intelligence Index) do Artificial Analysis tổng hợp. Đây là mô hình duy nhất của Hàn Quốc lọt vào top 10 bảng xếp hạng các mô hình mã nguồn mở thế giới – một danh sách vốn bị thống trị bởi các nhà phát triển từ Trung Quốc và Mỹ. Trung Quốc có sáu mô hình trong danh sách này, dẫn đầu là GLM-4.7 của Z.AI ở vị trí đầu bảng, trong khi Mỹ có ba mô hình.

Được phát hành dưới dạng mô hình mã nguồn mở trên Hugging Face, K-Exaone đã nhanh chóng leo lên vị trí thứ hai trên bảng xếp hạng các mô hình thịnh hành toàn cầu của nền tảng này, phản ánh sự quan tâm mạnh mẽ từ các chuyên gia hàng đầu quốc tế.

Công ty cho biết sẽ cung cấp quyền truy cập API miễn phí cho K-Exaone cho đến hết ngày 28.1.2026, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp sử dụng mô hình này mà không tốn chi phí trong giai đoạn triển khai ban đầu.

Mô hình này cũng được công nhận bởi Epoch AI, một tổ chức phi lợi nhuận có trụ sở tại Mỹ, khi tổ chức này đưa K-Exaone vào danh sách “Các mô hình AI đáng chú ý” (Notable AI Models). Viện nghiên cứu AI của LG hiện đã có 5 mô hình lọt vào danh sách này – con số nhiều nhất trong số các công ty Hàn Quốc – bắt đầu với Exaone 3.5 vào năm 2024, tiếp theo là Exaone Deep, Exaone Path 2.0 và Exaone 4.0.

Ông Lee Jin-sik, Trưởng phòng thí nghiệm Exaone tại Viện nghiên cứu AI của LG, cho biết: “Chúng tôi đã thiết lập kế hoạch phát triển dựa trên quỹ thời gian và cơ sở hạ tầng được giao, đồng thời chúng tôi đã phát triển giai đoạn đầu của K-Exaone chỉ bằng cách sử dụng khoảng một nửa lượng dữ liệu mà chúng tôi hiện có.”

LG cho biết mô hình này là thành quả rực rỡ sau 5 năm nghiên cứu nội bộ, đồng thời đánh dấu sự gia nhập của Hàn Quốc vào cuộc đua toàn cầu cho các hệ thống AI đẳng cấp hàng đầu.

Thay vì chỉ dựa vào quy mô lớn, viện nghiên cứu cho biết họ đã thiết kế lại kiến trúc của mô hình để vừa tăng cường hiệu suất, vừa cắt giảm chi phí huấn luyện và vận hành.

K-Exaone áp dụng kiến trúc “hỗn hợp chuyên gia” (MoE) với tổng cộng 236 tỷ tham số, trong đó chỉ khoảng 23 tỷ – tương đương 10% – được kích hoạt cho mỗi lần suy luận, giúp đạt được hiệu suất cao với hiệu quả tối ưu hơn.

Công nghệ cốt lõi của mô hình này là cơ chế “chú ý hỗn hợp” (hybrid attention), giúp tăng cường khả năng tập trung vào các thông tin quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu, đồng thời giảm yêu cầu về bộ nhớ và tải trọng tính toán tới 70% so với các mô hình trước đó.

Bộ tách từ (tokenizer) cũng được nâng cấp bằng cách mở rộng từ vựng huấn luyện lên 150.000 từ và tối ưu hóa các cụm từ thường dùng, giúp tăng khả năng xử lý tài liệu lên 1,3 lần. LG cho biết việc áp dụng cơ chế dự đoán đa thẻ (multi-token prediction) đã giúp tăng tốc độ suy luận thêm 150%, giúp cải thiện hơn nữa hiệu suất tổng thể.

Một đại diện từ Viện nghiên cứu AI của LG cho biết: “K-Exaone được thiết kế để tối đa hóa hiệu suất đồng thời tiết kiệm chi phí, cho phép mô hình vận hành trên các dòng GPU phân khúc A100 thay vì bắt buộc phải sử dụng những hệ thống cơ sở hạ tầng đắt đỏ nhất.”

“Điều này giúp các hệ thống AI đẳng cấp hàng đầu trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các công ty có nguồn lực tính toán hạn chế, đồng thời góp phần mở rộng hệ sinh thái AI của Hàn Quốc.”

Viện nghiên cứu cho biết, thay vì chỉ dừng lại ở việc ghi nhớ máy móc, quá trình huấn luyện K-Exaone tập trung vào việc củng cố khả năng suy luận và giải quyết vấn đề.

Trong giai đoạn tiền huấn luyện (pre-training), mô hình đã được tiếp cận với dữ liệu “quỹ đạo tư duy” (thinking trajectory) nhằm nhấn mạnh vào cách thức giải quyết vấn đề chứ không chỉ dừng lại ở đáp án cuối cùng. Giai đoạn sau huấn luyện (post-training) đã tích hợp các thuật toán học tăng cường độc quyền, bao gồm Agapo, giúp trích xuất các tín hiệu học tập từ những câu trả lời sai, và GrouPER, giúp tinh chỉnh kết quả đầu ra dựa trên sở thích của con người về ngôn ngữ tự nhiên, LG giải thích.

An toàn và tuân thủ cũng là những ưu tiên hàng đầu đối với mô hình này. LG cho biết họ đã tiến hành rà soát tính tuân thủ dữ liệu trên tất cả các tập dữ liệu huấn luyện, loại bỏ những tài liệu có khả năng vi phạm bản quyền.

Công ty vận hành một ủy ban đạo đức AI nội bộ nhằm đánh giá các rủi ro theo bốn danh mục: các giá trị nhân văn phổ quát, an toàn xã hội, các yếu tố đặc thù của Hàn Quốc và các rủi ro trong tương lai.

Dựa trên KGC-Safety, một bộ tiêu chuẩn đánh giá an toàn đặc thù cho Hàn Quốc do Viện nghiên cứu AI của LG phát triển, K-Exaone đã đạt điểm trung bình 97,38 trên cả bốn danh mục, vượt xa mô hình GPT-OSS-120B của OpenAI (92,48) và mô hình Qwen-3-235B của Alibaba (66,16).

(Biên dịch: Lê Anh)