Relatório Técnico do EXAONE 4.5
EXAONE 4.5 Technical Report
April 9, 2026
Autores: Eunbi Choi, Kibong Choi, Sehyun Chun, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Ahra Jo, Hyunjik Jo, Yeonsik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Changhun Lee, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Kwangrok Ryoo, Minju Seo, Sejong Yang, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Kyubeen Han, Joonwon Jang, Kijeong Jeon, Geunyeong Jeong, Gerrard Jeongwon Jo, Jiyeon Jung, Daeseong Kim, Dohoon Kim, Dohyun Kim, Hyunseo Kim, Minu Kim, Myoungshin Kim, Youchul Kim, Byungoh Ko, Christopher Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Jiyoung Lee, Sangeun Lee, Seungwon Lim, Woohyung Lim, Jueun Mun, Jaewoo Park, Jimin Park, Jinho Park, Yongmin Park, Wooseok Seo, Yongwoo Song, Sihyuk Yi, Kyungjae Yoo, Sangyeon Yoon
cs.AI
Resumo
Este relatório técnico apresenta o EXAONE 4.5, o primeiro modelo de linguagem visual de pesos abertos lançado pela LG AI Research. O EXAONE 4.5 foi arquitetado através da integração de um codificador visual dedicado à estrutura existente do EXAONE 4.0, permitindo um pré-treinamento multimodal nativo sobre modalidades visuais e textuais. O modelo foi treinado em dados de grande escala, criteriosamente selecionados, com especial ênfase em corpora centrados em documentos que se alinham com os domínios de aplicação estratégicos da LG. Este desenho de dados direcionado possibilita ganhos substanciais de desempenho na compreensão de documentos e tarefas relacionadas, ao mesmo tempo que proporciona melhorias abrangentes nas capacidades gerais de linguagem. O EXAONE 4.5 estende o contexto para até 256 mil *tokens*, facilitando o raciocínio de longo contexto e casos de uso em escala empresarial. Avaliações comparativas demonstram que o EXAONE 4.5 atua de forma competitiva em *benchmarks* gerais, ao mesmo tempo que supera modelos de última geração de escala similar em compreensão de documentos e raciocínio contextual em coreano. Como parte do esforço contínuo da LG para uma implantação industrial prática, o EXAONE 4.5 foi concebido para ser continuamente estendido com domínios e cenários de aplicação adicionais, visando avançar a IA para uma vida melhor.
English
This technical report introduces EXAONE 4.5, the first open-weight vision language model released by LG AI Research. EXAONE 4.5 is architected by integrating a dedicated visual encoder into the existing EXAONE 4.0 framework, enabling native multimodal pretraining over both visual and textual modalities. The model is trained on large-scale data with careful curation, particularly emphasizing document-centric corpora that align with LG's strategic application domains. This targeted data design enables substantial performance gains in document understanding and related tasks, while also delivering broad improvements across general language capabilities. EXAONE 4.5 extends context length up to 256K tokens, facilitating long-context reasoning and enterprise-scale use cases. Comparative evaluations demonstrate that EXAONE 4.5 achieves competitive performance in general benchmarks while outperforming state-of-the-art models of similar scale in document understanding and Korean contextual reasoning. As part of LG's ongoing effort toward practical industrial deployment, EXAONE 4.5 is designed to be continuously extended with additional domains and application scenarios to advance AI for a better life.