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We introduce **K-EXAONE**, a large-scale multilingual language model developed by LG AI Research. Built using a Mixture-of-Experts architecture, K-EXAONE features **236 billion total** parameters, with **23 billion active** during inference. Performance evaluations across various benchmarks demonstrate that K-EXAONE excels in reasoning, agentic capabilities, general knowledge, multilingual understanding, and long-context processing. The following table shows the evaluation results of the K-EXAONE model in reasoning mode, compared to our previous model, EXAONE-4.0, and other competing models. The evaluation details can be found in the technical report. K-EXAONE (Reasoning) EXAONE 4.0 (Reasoning) GPT-OSS (Reasoning: High) Qwen3-Thinking-2507 DeepSeek-V3.2 (Reasoning)

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テキスト生成
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This is a the demonstration of a fine-tuned Wav2vec model for Brazilian Portuguese using the following datasets: These datasets were combined to build a larger Brazilian Portuguese dataset. All data was used for training except Common Voice dev/test sets, that were used for validation/test respectively. We also made test sets for all the gathered datasets. The original model was fine-tuned using fairseq. This notebook uses a converted version of the original one. The link to the original fairseq model is available here.

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anysplat

lhjiang

See the Github repository: https://github.com/OpenRobotLab/AnySplat regarding installation instructions.

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PtVId

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テキスト分析
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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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