文章主要内容总结本文是LG AI Research发布的技术报告，介绍了大语言模型EXAONE 4.0的核心特性、技术细节与性能表现。该模型整合了非推理模式（NON-REASONING）和推理模式（REASONING），既保留了EXAONE 3.5的高可用性，又继承了EXAONE Deep的高级推理能力。EXAONE 4.0系列包含两个版本：320亿参数的中尺寸模型（优化高性能场景）和12亿参数的小尺寸模型（适用于端侧应用）。其核心升级包括：支持智能体工具使用（agentic tool use），扩展多语言能力至英语、韩语、西班牙语；将最大上下文长度提升至128K tokens（32B模型）和64K tokens（1.2B模型），并通过混合注意力机制（全局+局部）平衡长上下文处理的效率与性能；通过大规模预训练（32B模型使用14万亿tokens）增强世界知识与专业领域能力（如STEM）；采用新的强化学习算法AGAPO提升推理性能，并通过偏好学习整合两种模式。评估结果显示，EXAONE 4.0在数学、代码、世界知识、长上下文任务等领域优于同级别开源模型，且与前沿大模型相比仍具竞争力。模型已开源，可通过Hugging Face获取。创新点模式整合：首次在单一模型中统一非推理模式（快速响应）和推理模式（深度思考），无需切换模型即可支持两种需求。智能体能力：引入智能体工具使用核心能力，支持整合外部工具开发智能体或应用，为智能体时代奠定基础。长上下文处理：通过混合注