EXAONE 4.0 1.2B

🚀 EXAONE-4.0-1.2B

EXAONE 4.0 集成了 非推理模式 和 推理模式，兼具 EXAONE 3.5 的出色易用性和 EXAONE Deep 的高級推理能力。為邁向智能體 AI 時代，EXAONE 4.0 融入了智能體工具使用等關鍵特性，並且在多語言支持方面，除英語和韓語外，還新增了西班牙語支持。

EXAONE 4.0 模型系列有兩種規模：為高性能優化的中型 32B 模型，以及專為設備端應用設計的小型 1.2B 模型。

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🚀 快速開始

你需要安裝從原始版本派生的 transformers 庫，可在我們的 PR 中獲取。 一旦該 PR 合併併發布，我們將更新此部分內容。

你可以通過以下命令安裝支持 EXAONE 4.0 的最新版本 transformers：

pip install git+https://github.com/lgai-exaone/transformers@add-exaone4

非推理模式

對於一般使用場景，你可以使用以下示例代碼調用 EXAONE 4.0 模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="bfloat16",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 選擇你的提示語
prompt = "Explain how wonderful you are"
prompt = "Explica lo increíble que eres"
prompt = "너가 얼마나 대단한지 설명해 봐"

messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=False,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

推理模式

EXAONE 4.0 模型具備處理複雜問題的推理能力。你可以通過在 tokenizer 中使用 enable_thinking=True 參數來激活推理模式，該參數會開啟一個以 <think> 標籤開頭但不關閉的推理塊。

messages = [
    {"role": "user", "content": "Which one is bigger, 3.12 vs 3.9?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

⚠️ 重要提示

推理模式下的模型生成結果可能會受到採樣參數的敏感影響，請參考 使用指南 以獲得更好的生成質量。

智能體工具使用

EXAONE 4.0 模型可以作為智能體使用，具備工具調用能力。你可以向模型提供工具模式以實現有效的工具調用。

import random

def roll_dice(max_num: int):
    return random.randint(1, max_num)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "roll_dice",
            "description": "Roll a dice with the number 1 to N. User can select the number N.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "required": ["max_num"],
                "properties": {
                    "max_num": {
                        "type": "int",
                        "description": "Max number of the dice"
                    }
                }
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "Roll D6 dice twice!"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tools=tools,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

✨ 主要特性

• 雙模式集成：融合非推理模式和推理模式，兼顧易用性和高級推理能力。
• 多語言支持：支持英語、韓語和西班牙語。
• 智能體工具使用：具備工具調用能力，可通過提供工具模式實現有效調用。

📦 安裝指南

你需要安裝從原始版本派生的 transformers 庫，可在我們的 PR 中獲取。 一旦該 PR 合併併發布，我們將更新此部分內容。

你可以通過以下命令安裝支持 EXAONE 4.0 的最新版本 transformers：

pip install git+https://github.com/lgai-exaone/transformers@add-exaone4

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-1.2B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="bfloat16",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 選擇你的提示語
prompt = "Explain how wonderful you are"
prompt = "Explica lo increíble que eres"
prompt = "너가 얼마나 대단한지 설명해 봐"

messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=False,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

高級用法

推理模式

messages = [
    {"role": "user", "content": "Which one is bigger, 3.12 vs 3.9?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

智能體工具使用

import random

def roll_dice(max_num: int):
    return random.randint(1, max_num)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "roll_dice",
            "description": "Roll a dice with the number 1 to N. User can select the number N.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "required": ["max_num"],
                "properties": {
                    "max_num": {
                        "type": "int",
                        "description": "Max number of the dice"
                    }
                }
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "Roll D6 dice twice!"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tools=tools,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

📚 詳細文檔

模型配置

部署

TensorRT-LLM

TensorRT-LLM 的最新提交版本已正式支持 EXAONE 4.0 模型。在其發佈之前，你需要克隆 TensorRT-LLM 倉庫並從源代碼進行構建。

git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git

克隆倉庫後，你需要構建源代碼以完成安裝。請參考 官方文檔 來構建 TensorRT-LLM 環境。

你可以按照以下步驟運行 TensorRT-LLM 服務器：

1. 編寫額外的配置 YAML 文件

   # extra_llm_api_config.yaml
   kv_cache_config:
     enable_block_reuse: false
   

2. 使用配置文件運行服務器

   trtllm-serve serve [MODEL_PATH] --backend pytorch --extra_llm_api_options extra_llm_api_config.yaml
   

更多詳細信息，請參考 TensorRT-LLM 中關於 EXAONE 的 文檔。

⚠️ 重要提示

目前包括 vllm 和 sglang 在內的其他推理引擎尚未正式支持 EXAONE 4.0。我們將在這些庫更新後及時進行更新。

性能

以下表格展示了每個模型在推理模式和非推理模式下的評估結果。評估詳情可參考 技術報告。

• ✅ 表示該模型具備混合推理能力，可根據需求選擇推理或非推理模式。
• 為評估韓語的 實用 和 專業 知識，我們採用了 KMMLU-Redux 和 KMMLU-Pro 兩個基準測試集。這兩個數據集均已公開發布！

32B 推理模式

32B 非推理模式

🔧 技術細節

在 EXAONE 4.0 架構中，與之前的 EXAONE 模型相比，我們進行了如下新的架構更改：

1. 混合注意力機制：對於 32B 模型，我們採用混合注意力方案，將 局部注意力（滑動窗口注意力） 與 全局注意力（全注意力） 以 3:1 的比例結合。為了更好地理解全局上下文，我們在全局注意力中不使用 RoPE（旋轉位置嵌入）。
2. QK 重排序歸一化：我們在 Transformer 塊中採用 Post-LN（層歸一化）方案，而非 Pre-LN，並在 Q 和 K 投影之後添加 RMS 歸一化。儘管這會消耗更多的計算資源，但有助於在下游任務中獲得更好的性能。

更多詳細信息，請參考我們的 技術報告、博客 和 GitHub。

📄 許可證

本項目採用 exaone 許可證。