K-EXAONE 2.0とは？
K-EXAONE 2.0はLG AI Researchのフラッグシップ言語モデルで、2026年7月29日にHugging Faceでオープンウェイトとして公開された、韓国で作られた最大のモデルです。7,500億パラメータのmixture-of-expertsモデルで、トークンごとに370億がアクティブです。以前の236BのK-EXAONEを拡大し、さらに学習を重ねて作られました。コンテキストは262,144トークンで、段階的に推論し、韓国語、英語、スペイン語、ドイツ語、日本語、ベトナム語、フランス語、イタリア語、ポーランド語、ポルトガル語の10言語に対応します。
商用利用を制限していた以前のEXAONEモデルと違い、Apache 2.0ライセンスです。LGはBF16、FP8、NVFP4のウェイトと、投機的デコード用のDSpark版を配布しており、複数トークン予測とDSparkで生成が約3〜5倍速くなるとしています。Hugging Faceでは159いいね、過去30日間で14,254ダウンロードです。
LGはトークン単価を公開していません。FriendliAIが専用エンドポイントとして提供し、LGはデモを運営しています。提供の例は、NVIDIA H200を8基ずつ積んだ2ノードを使います。
K-EXAONE 2.0の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| FriendliAI dedicated endpoint | GPU-time billing | トークン単価は非公開 |
Apache 2.0の無料ウェイト。トークン単価は非公開。FriendliAIがGPU時間課金の専用エンドポイントを提供。
K-EXAONE 2.0は使う価値があるか？
K-EXAONE 2.0が検討に値するのは2点、韓国語の作業と、非常に長い文書から事実を探すことです。LGは、長いコンテキストに埋もれた細部を取り出すテストOpenAI-MRCRで94.4を報告しており、DeepSeek-V4-Proの92.9、GLM-5.1の71.5を上回り、Ko-LongBenchでは89.6です。安全性のスコアはLGの表で最も高く、KGC-Safetyで99.8、ROK-Fortressで89.5ですが、KGC-SafetyはLG自身が作ったものです。
それ以外のほぼすべてで後れを取ります。同じ表でTerminal-Bench 2.1は43.8で、DeepSeek-V4-Proの64.0、GLM-5.1の61.8に及ばず、Humanity's Last Examは18.3で37.7を下回ります。韓国語のKMMLU-Proでさえ69.1で、80.5に届きません。Artificial Analysisのv5.0.1の指標では8で、同等のオープンモデルの中央値は23です。
注意点：動かすのはクラスタ規模の仕事です。クイックスタートにはLG独自のSGLangとTransformersのフォークが必要で、8 GPUのH200ノード2台に分散して提供し、B200 GPUではフラグを設定しないと出力が崩れるとLGは警告しています。公開のトークン課金APIがないため、ハードウェアを買う前に安く試すことができません。
結論：K-EXAONE 2.0は、国内ラボのApacheライセンスのモデルが必要で、主に長い韓国語の文書を扱う韓国の公的機関や銀行に向いています。性能だけで選ぶなら、DeepSeek-V4-ProかGLM-5.3のほうが得るものが多いです。
真価を発揮する場面
韓国の銀行のコンプライアンスチーム
長い規制文書や契約書を自社サーバー上で韓国語のまま検索する
FP8のウェイトをH200ノード2台で自前ホストし、262,144トークンのコンテキストで文書全体への質問に使います。Apache 2.0なのでライセンス交渉が不要で、LGのKo-LongBench 89.6はこの用途に合います。
ソブリンモデルの採用が求められる公共部門のAIチーム
厳格な安全性を備えた国産の最先端モデルを導入する
K-EXAONE 2.0はLGの表でKGC-SafetyとROK-Fortressの首位です。トークン課金のサービスがないため、専用クラスタかFriendliAIの専用エンドポイントの予算が必要です。
導入前に確認すること
- 導入
- LGのSGLangとTransformersのフォークを入れ、H200を8基ずつ積んだ2ノードでテンソル並列で提供します。モデルカードにはvLLMのレシピもありますが、DSparkのデコードはvLLMでは使えません。
- 連携
- 提供後はOpenAI互換のエンドポイント。Qwen3の推論・ツール呼び出しパーサー。FriendliAIの専用エンドポイント。
- データとプライバシー
- Apache 2.0のウェイトなので、自前でホストすればデータは社内に残ります。LGが示す知識のカットオフは2025年第2四半期です。
- 大規模利用時のコスト
- トークン単価なし。標準構成ではH200 GPUが16基必要で、FriendliAIは専用エンドポイントをGPU時間で課金します。
- 制限
- コンテキストは262,144トークン。B200 GPUでは、生成の崩れを防ぐために--disable-prefill-cuda-graphを付けるようLGは指示しています。
良い点
- LGの大型モデルとして初のApache 2.0ライセンス
- LGによれば、長文脈検索のOpenAI-MRCRで94.4
- LGの比較で最高の安全性スコア
- 韓国語、ベトナム語、ポーランド語を含む10言語
気になる点
- LG自身の表でもコード、数学、知識でDeepSeek-V4-ProとGLM-5.1に及ばない
- Artificial Analysisの指標で8、同等モデルの中央値は23
- 8 GPUのH200ノード2台とフォーク版の提供コードが必要
- 公開のトークン課金APIがない
おすすめの人
長い韓国語文書向けに寛容なライセンスの国産モデルが必要で、自前でホストできる韓国の組織。
K-EXAONE 2.0の代替
K-EXAONE 2.0：よくある質問
- K-EXAONE 2.0は使う価値があるか？
- 長い文書からの情報検索に優れた、本当にオープンな韓国の最先端モデルですが、LG自身の表でも多くの作業で中国のオープンモデルに及びません。 評価は5点満点中3.4点です。
- K-EXAONE 2.0の料金は？
- Apache 2.0の無料ウェイト。トークン単価は非公開。FriendliAIがGPU時間課金の専用エンドポイントを提供。
- K-EXAONE 2.0の欠点は？
- LG自身の表でもコード、数学、知識でDeepSeek-V4-ProとGLM-5.1に及ばない; Artificial Analysisの指標で8、同等モデルの中央値は23; 8 GPUのH200ノード2台とフォーク版の提供コードが必要; 公開のトークン課金APIがない.
- K-EXAONE 2.0は誰に向いているか？
- 長い韓国語文書向けに寛容なライセンスの国産モデルが必要で、自前でホストできる韓国の組織。
- チームや本番環境でK-EXAONE 2.0を使うと費用はいくらか？
- トークン単価なし。標準構成ではH200 GPUが16基必要で、FriendliAIは専用エンドポイントをGPU時間で課金します。
- K-EXAONE 2.0は企業データを扱っても安全か？
- Apache 2.0のウェイトなので、自前でホストすればデータは社内に残ります。LGが示す知識のカットオフは2025年第2四半期です。
- K-EXAONE 2.0の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はDeepSeek-V4-Pro, GLM-5.3, Solar Open 2 、 Mistral Large 4です。
回答確認日：2026年11月7日