EXAONE 3.5
EXAONE 3.5是LG AI Research推出的通用人工智能大模型系列，核心定位是兼顾性能与成本效益的多场景AI基座模型
EXAONE 3.5是LG AI Research推出的通用人工智能大模型系列，核心定位是兼顾性能与成本效益的多场景AI基座模型。其核心功能包括长文本内容理解与生成、多轮指令精准响应、训练阶段数据去污染处理，同时开发过程严格遵循LG AI伦理准则，完成全流程伦理影响评估。目标用户覆盖AI研发人员、企业数字化转型团队、学术研究机构、内容生产从业者等群体，可适用于专业文档分析、智能客服搭建、科研文献总结、多语言内容生成等多种场景，为AI技术落地与行业创新提供基础支撑。
- 适用对象
- AI研发人员（大模型微调与应用开发场景）
- 主要功能
- 长文本理解、指令遵循响应
- 已收录
- 2026.06.14（141 天）
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EXAONE 3.5是什么，怎么使用？
约 5 分钟EXAONE 3.5是LG AI Research推出的通用人工智能大模型系列，核心定位是兼顾性能与成本效益的多场景AI基座模型。其核心功能包括长文本内容理解与生成、多轮指令精准响应、训练阶段数据去污染处理，同时开发过程严格遵循LG AI伦理准则，完成全流程伦理影响评估。目标用户覆盖AI研发人员、企业数字化转型团队、学术研究机构、内容生产从业者等群体，可适用于专业文档分析、智能客服搭建、科研文献总结、多语言内容生成等多种场景，为AI技术落地与行业创新提供基础支撑。
主要功能
- 长文本理解：支持处理最高数十万字符量级的长文本内容，用户上传完整的学术论文、行业白皮书、商业合同等长文档后，模型可自动梳理文档核心脉络、提取关键论点、定位特定条款信息，无需用户手动拆分内容，能够大幅降低长文档信息提取的时间成本，输出的内容摘要与要点定位准确率适配多数专业场景的使用需求。
- 指令遵循响应：针对用户输入的结构化或自然语言指令进行多层语义解析，可识别复杂指令中的多个子任务要求与约束条件，例如用户要求“整理近三年新能源行业报告数据，同时输出中英文对照版本并标注数据来源”时，模型可按照指令要求分步完成任务，输出内容贴合用户的具体规则设定，减少后续人工调整的工作量。
- 训练去污染处理：模型训练阶段内置多层数据清洗机制，对训练语料中的重复内容、错误信息、侵权内容进行自动识别与过滤，同时对敏感内容进行多轮筛查剔除，有效降低模型生成内容出现事实错误、版权风险、不当表述的概率，为后续的下游应用开发提供更合规的基础模型支撑。
- 高训练效率优化：通过架构优化提升模型训练阶段的算力利用率，在同等算力资源投入下，可缩短模型微调与专项训练的周期，研发人员针对特定行业场景进行模型微调时，可减少硬件资源投入成本，同时加快行业定制化模型的上线速度，适配中小团队的模型开发需求。
- 伦理合规评估：模型开发全流程遵循LG发布的AI伦理原则，完成包含偏见检测、风险场景模拟、输出内容合规性测试在内的多轮伦理影响评估，针对歧视性内容生成、隐私信息泄露等潜在风险设置前置拦截机制，支持企业用户在合规框架内部署相关应用，降低AI应用的伦理风险。
- 多场景适配支持：提供标准化的API接口与微调文档，支持研发人员基于模型基座开发不同场景的应用，包括企业内部知识库问答系统、多语言内容翻译工具、智能内容审核系统、科研数据辅助分析工具等，适配to B、to C等不同类型的产品开发需求，降低AI应用的开发门槛。
怎么使用
- 访问LG AI Research官方博客的EXAONE 3.5介绍页面，浏览模型的技术白皮书、性能测试报告、伦理评估说明等公开资料，了解模型的能力边界与适用场景。
- 找到页面中的模型申请接入入口，按照页面提示填写个人或企业身份信息、使用场景说明、需求规模等申请材料，提交接入申请。
- 等待官方审核通过后，获取专属的API调用密钥与开发文档，文档包含接口调用规则、参数说明、代码示例等内容，可参照完成前期开发准备。
- 根据自身使用需求选择调用方式，普通用户可通过公开体验端输入指令测试基础功能，研发人员可通过API接口将模型集成到自有产品中，也可下载轻量化版本进行本地微调。
- 使用过程中可参照官方提供的优秀实践指南优化prompt输入逻辑，遇到技术问题可通过页面预留的反馈通道提交问题，获取官方技术团队的支持。
适合什么人群
- AI研发人员（大模型微调与应用开发场景）
- 企业数字化团队（智能客服、知识库搭建场景）
- 学术研究机构（AI技术性能对比、伦理研究场景）
- 内容生产从业者（长文档总结、多语言内容生成场景）
- 法律/金融从业者（合同审查、行业研报分析场景）
- 高校师生（AI技术学习、科研数据辅助分析场景）
总结
这款由LG旗下AI研究院推出的大模型系列，在性能与成本的平衡上做出了明确的产品定位，区别于部分追求极致参数规模的大模型产品，它更侧重实际落地过程中的可用性与合规性。其长文本处理能力在同类产品中处于前列，处理数十万字的专业文档时依然能保持信息提取的准确性，对于需要处理大量专业文档的法律、金融、学术领域用户而言，能够有效降低信息处理的工作量。同时整个模型开发流程都嵌入了伦理评估机制，对于重视AI应用合规性的企业用户来说，能够减少后续部署过程中的合规风险。另外模型的训练效率优化也降低了中小团队进行行业定制化开发的门槛，不需要投入过高的算力成本就能完成特定场景的微调，适合不同规模的研发团队使用。目前官方公开的技术文档与测试报告信息较为详实，用户在接入前就能清晰了解模型的能力边界，避免预期与实际效果不符的情况。
价格与免费额度
EXAONE 3.5目前提供免费试用与商业付费两种使用模式，免费版面向普通用户与小规模研发团队开放，支持基础的文本生成、短文档总结功能，调用频率存在每日上限，仅可用于非商业的测试与学习场景。商业付费版采用阶梯定价模式，按照API调用量或模型私有化部署需求收费，基础调用套餐月费约100美元起，包含每月固定的调用额度，超出部分按调用量阶梯计费；私有化部署价格根据企业的定制化需求单独核算，适合有数据安全要求的中大型企业。个人学习与小规模测试可先使用免费版验证功能，企业级商用场景建议根据调用量需求选择对应的付费套餐，有数据本地化需求的企业可咨询私有化部署方案。
优点与不足
优点
- 长文本处理能力支持数十万字符量级内容输入，适配专业文档分析场景需求
- 训练阶段内置多层去污染机制，降低生成内容的事实错误与版权风险
- 全流程完成AI伦理影响评估，内置风险内容拦截机制，提升应用合规性
- 训练架构经过优化，同等算力下微调周期更短，降低行业定制化开发成本
- 提供完整的API接口与开发文档，接入门槛较低，适配不同类型的开发需求
不足
- 目前公开体验通道的访问区域有限，部分地区用户无法直接体验基础功能
- 针对中文场景的训练语料占比不高，中文小众专业领域的生成效果存在波动
- 定制化微调服务仅针对企业级用户开放，个人开发者无法申请专属微调支持
- 公开的场景化案例较少，非技术用户难以快速找到适配自身需求的使用方案
能帮你做的 7 件事
- 01长文本理解
- 02指令遵循响应
- 03训练去污染处理
- 04高训练效率优化
- 05大模型场景的常用方案
- 06AI文本处理场景的常用方案
- 07AI研发人员（大模型微调与应用开发场景）的日常效率工具
更新历史
- EXAONE 3.5 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
EXAONE 3.5支持哪些类型的任务处理？
EXAONE 3.5可支持多类文本处理任务，基础任务包括文本生成、内容摘要、信息提取、多语言翻译、多轮对话问答等，进阶任务包括长文档核心论点梳理、行业研报数据整理、商业合同条款定位、代码辅助编写与调试、专业领域知识问答等。同时支持研发人员基于模型基座进行行业场景微调，开发面向医疗、法律、金融、教育等特定领域的定制化应用。需要注意的是，模型暂时不支持图像、音频等多模态内容的直接处理，相关能力还在后续版本的研发规划中。
使用EXAONE 3.5生成的内容是否存在版权风险？
EXAONE 3.5在训练阶段就对训练语料进行了多层去污染处理，会自动过滤存在明确版权争议的内容，同时对生成内容进行版权风险筛查，降低输出内容涉及侵权的概率。但用户在使用过程中，若将生成内容用于商业场景，建议自行对输出内容进行版权核查，尤其是涉及专业内容引用、特定IP相关内容生成的场景，官方不会对用户商业使用过程中的版权纠纷承担直接责任。另外用户输入的自有数据不会被用于模型的后续训练，无需担心数据泄露导致的版权问题。
个人开发者如何接入EXAONE 3.5进行应用开发？
个人开发者可先访问LG AI Research官方博客的EXAONE 3.5介绍页面，找到开发者接入入口，提交个人身份信息、开发项目说明、预期调用规模等材料申请API接入权限，审核周期通常为3-5个工作日。审核通过后可获取免费的试用调用额度，用于前期的开发测试，若试用额度不足可申请升级为开发者付费套餐，按照实际调用量支付费用。目前个人开发者仅可使用公开的通用基座模型，无法申请专属的模型微调服务，定制化需求需要通过企业级通道提交申请。
EXAONE 3.5的伦理合规机制具体包含哪些内容？
EXAONE 3.5的开发全流程遵循LG制定的AI伦理原则，包含透明性、公平性、安全性、问责性四项核心准则。具体机制包括训练数据阶段的偏见内容筛查，减少模型生成歧视性内容的概率；模型输出阶段的敏感内容前置拦截，对涉及暴力、色情、隐私泄露、违法违规的内容输出进行实时拦截；上线前完成多轮伦理风险评估，模拟不同应用场景下的潜在风险并设置应对机制；同时建立了用户反馈通道，可接收用户上报的伦理相关问题，定期对模型进行优化更新，降低AI应用的伦理风险。
EXAONE 3.5相比同类型大模型有哪些差异化特点？
EXAONE 3.5的差异化主要体现在三个方面，一是在保证性能的前提下优化了训练与推理效率，同等算力下推理速度与微调周期更有优势，使用成本更低；二是全流程嵌入伦理合规机制，对于合规要求较高的企业用户，可减少后续部署过程中的合规审核成本；三是长文本处理能力突出，支持数十万字符的长文档一次性输入处理，无需用户手动拆分内容，适合有大量长文档处理需求的专业场景。另外模型的性能测试数据全部公开透明，用户可提前了解模型在不同任务上的表现，便于判断是否适配自身需求。
EXAONE 3.5是否支持本地化部署？
EXAONE 3.5支持本地化私有部署，仅面向企业级用户开放，企业提交部署申请后，官方技术团队会根据企业的算力配置、数据安全要求、功能需求等制定专属的部署方案，部署过程中可根据企业需求裁剪模型功能，适配不同的硬件配置。本地化部署后所有数据交互都在企业内部服务器完成，不会上传到LG的官方服务器，适合对数据安全要求较高的金融、政务、医疗等领域企业。本地化部署的服务费用根据模型大小、功能定制需求、后续技术服务周期单独核算，企业可联系官方销售团队获取具体报价。
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