Il 31 luglio 2026 LG AI Research ha pubblicato su Hugging Face K-EXAONE 2.0, il più grande modello di intelligenza artificiale aperto mai rilasciato in Corea del Sud: 750 miliardi di parametri, licenza permissiva Apache 2.0 e — dettaglio che ci riguarda da vicino — supporto ufficiale anche alla lingua italiana. È la mossa di LG nella corsa nazionale alla "IA sovrana", ed è scaricabile liberamente da chiunque.
Architettura: 750 miliardi, ma solo 37 attivi
K-EXAONE 2.0 usa un'architettura Mixture-of-Experts: contiene 256 "esperti" specializzati e, per ogni token generato, ne attiva dinamicamente solo otto. Il risultato è che, pur avendo 750 miliardi di parametri complessivi, ne impiega circa 37 miliardi a ogni passaggio. È lo stesso principio che permette ai grandi modelli cinesi di offrire potenza a costi gestibili: tanta conoscenza immagazzinata, ma un calcolo per risposta molto più leggero di quanto la cifra totale suggerisca. La finestra di contesto arriva a 262.144 token, sufficiente per interi libri o grandi basi di codice.
I numeri: 70,1 di media e il record sul contesto lungo
Secondo LG, il modello ottiene una media di 70,1 punti su 24 benchmark distribuiti in nove categorie, contro i 63,3 della prima generazione. Il dato che ha fatto più rumore riguarda la comprensione di testi lunghi: sul test OpenAI-MRCR, che misura la capacità di ritrovare informazioni in contesti molto estesi, K-EXAONE 2.0 segna 94,4, superando il 93,0 di Qwen 3.5 e il 92,9 di DeepSeek V4 Pro Max. Un risultato che colloca il modello coreano ai vertici tra gli open weight proprio sul terreno del contesto lungo, sempre più decisivo per gli usi documentali e agentici.
La corsa coreana alla "IA sovrana"
Il rilascio va letto in un quadro geopolitico. La Corea del Sud finanzia un progetto nazionale per creare modelli fondativi "da zero" con tecnologia interna, e K-EXAONE 2.0 è la candidatura di LG a quel programma. Non a caso è arrivato a meno di 48 ore di distanza da un altro modello aperto coreano da centinaia di miliardi di parametri, Solar Open2 di Upstage: due colossi nazionali che si sfidano a viso aperto in vista della selezione dei team prevista tra l'8 e l'11 agosto. È la prova che l'open source non è più solo terreno cinese e occidentale.
Come scaricarlo e provarlo
Il modello è su Hugging Face come LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B. Per chi ha l'infrastruttura adatta, il download avviene con gli strumenti standard:
# Installazione degli strumenti
pip install -U "huggingface_hub[cli]" vllm
# Scaricamento dei pesi (occupano centinaia di GB)
hf download LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B --local-dir ./k-exaone-2
# Avvio di un server compatibile con le API OpenAI
vllm serve LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B --tensor-parallel-size 8Attenzione ai requisiti: un modello da 750 miliardi di parametri, anche in formato compresso, richiede più GPU di fascia data center con decine di gigabyte di memoria ciascuna. Non è un modello che gira sul portatile di casa.
Per chi ha poca VRAM: quantizzazioni e API
La maggior parte degli utenti userà il modello in due modi alternativi: attraverso endpoint ospitati da fornitori cloud, pagando a consumo, oppure aspettando le versioni quantizzate della comunità (in formato GGUF, per llama.cpp, o compresse per vLLM), che riducono l'occupazione di memoria a costo di un po' di precisione. Per un semplice test conversazionale, molte piattaforme che aggregano modelli aperti lo renderanno disponibile nel giro di pochi giorni.
Quando conviene e quando no
K-EXAONE 2.0 ha senso per chi cerca un modello aperto, multilingue e forte sul contesto lungo, magari da ospitare su infrastruttura propria per ragioni di sovranità dei dati — enti pubblici, grandi aziende, ricerca. Per l'uso individuale o per progetti leggeri restano più pratici modelli molto più piccoli, che girano anche in locale. Ma il messaggio è chiaro: la fascia alta dell'open source si affolla di nuovi protagonisti, e la competizione spinge in alto la qualità disponibile gratuitamente per tutti.
