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 的高级推理能力。为迈向智能体 AI 时代，EXAONE 4.0 融入了智能体工具使用等关键特性，并且在多语言支持方面，除英语和韩语外，还新增了西班牙语支持。

EXAONE 4.0 模型系列有两种规模：为高性能优化的中型 32B 模型，以及专为设备端应用设计的小型 1.2B 模型。

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🚀 快速开始

你需要安装从原始版本派生的 transformers 库，可在我们的 PR 中获取。 一旦该 PR 合并并发布，我们将更新此部分内容。

你可以通过以下命令安装支持 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

对于一般使用场景，你可以使用以下示例代码调用 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)

# 选择你的提示语
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 模型具备处理复杂问题的推理能力。你可以通过在 tokenizer 中使用 enable_thinking=True 参数来激活推理模式，该参数会开启一个以 <think> 标签开头但不关闭的推理块。

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结果可能会受到采样参数的敏感影响，请参考 使用指南 以获得更好的生成质量。

智能体工具使用

EXAONE 4.0 模型可以作为智能体使用，具备工具调用能力。你可以向模型提供工具模式以实现有效的工具调用。

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

• 双模式集成：融合非推理模式和推理模式，兼顾易用性和高级推理能力。
• 多语言支持：支持英语、韩语和西班牙语。
• 智能体工具使用：具备工具调用能力，可通过提供工具模式实现有效调用。

📦 安装指南

你需要安装从原始版本派生的 transformers 库，可在我们的 PR 中获取。 一旦该 PR 合并并发布，我们将更新此部分内容。

你可以通过以下命令安装支持 EXAONE 4.0 的最新版本 transformers：

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

💻 使用示例

基础用法

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)

# 选择你的提示语
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]))

高级用法

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]))

智能体工具使用

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]))

📚 详细文档

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。在其发布之前，你需要克隆 TensorRT-LLM 仓库并从源代码进行构建。

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

克隆仓库后，你需要构建源代码以完成安装。请参考 官方文档 来构建 TensorRT-LLM 环境。

你可以按照以下步骤运行 TensorRT-LLM 服务器：

1. 编写额外的配置 YAML 文件

   # extra_llm_api_config.yaml
   kv_cache_config:
     enable_block_reuse: false
   

2. 使用配置文件运行服务器

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

更多详细信息，请参考 TensorRT-LLM 中关于 EXAONE 的 文档。

⚠️ 重要提示

目前包括 vllm 和 sglang 在内的其他推理引擎尚未正式支持 EXAONE 4.0。我们将在这些库更新后及时进行更新。

性能

以下表格展示了每个模型在推理模式和非推理模式下的评估结果。评估详情可参考 技术报告。

• ✅ 表示该模型具备混合推理能力，可根据需求选择推理或非推理模式。
• 为评估韩语的 实用 和 专业 知识，我们采用了 KMMLU-Redux 和 KMMLU-Pro 两个基准测试集。这两个数据集均已公开发布！

32B 推理模式

32B 非推理模式

🔧 技术细节

在 EXAONE 4.0 架构中，与之前的 EXAONE 模型相比，我们进行了如下新的架构更改：

1. 混合注意力机制：对于 32B 模型，我们采用混合注意力方案，将 局部注意力（滑动窗口注意力） 与 全局注意力（全注意力） 以 3:1 的比例结合。为了更好地理解全局上下文，我们在全局注意力中不使用 RoPE（旋转位置嵌入）。
2. QK 重排序归一化：我们在 Transformer 块中采用 Post-LN（层归一化）方案，而非 Pre-LN，并在 Q 和 K 投影之后添加 RMS 归一化。尽管这会消耗更多的计算资源，但有助于在下游任务中获得更好的性能。

更多详细信息，请参考我们的 技术报告、博客 和 GitHub。

📄 许可证

本项目采用 exaone 许可证。