EXAONE-3.5-2.4B-Instruct

该模型属于 EXAONE 3.5 系列的 2.4B 指令微调版本，名称中的 Instruct 表明其面向指令跟随场景，输入与输出均为纯文本。公开记录显示发布日期为 2025-12-09，厂商信息标注为 mobilint，开源权重可获取，许可证为 other，官方价格尚未公开。它要解决的是在有限算力与成本约束下进行文本任务试验的问题：2.4B 的参数量便于做小规模部署和流程验证，但本站未收录能力标签与第三方跑分，公开的上下文长度、训练细节等信息也较少。对开发者而言，它更适合作为轻量文本能力的候选，与同系列 7.8B、Deep-2.4B 等同厂商模型放在同一批任务里做对照测试，再决定是否进入正式业务。

选型建议需要轻量文本指令模型、愿意自行承担部署与许可证核对成本时可选它做原型；需要公开跑分、明确报价或复杂多模态能力时不宜直接选用。

• 搭建轻量文本问答原型，验证指令跟随与回答质量
• 用于摘要、改写、分类等通用文本处理流程的初步试验
• 在本地或自有环境试验开源权重部署与推理成本
• 对比同系列 7.8B、Deep-2.4B 等同厂商模型的轻量任务表现
• 为客服知识库或内部文档问答做离线流程验证

从公开信息看，它是面向文本的指令微调模型，架构细节披露有限，适合按轻量通用文本模型理解。

• 结构采用解码器式 Transformer 的指令微调路线，输入与输出均为文本，定位是通用文本生成与指令跟随，而非多模态模型。
• 能力2.4B 参数规模偏轻量，核心用途在文本问答、摘要改写等通用任务；上下文长度、训练数据等细节公开资料较少。
• 披露厂商标注为 mobilint，开源权重可获取；许可证为 other，商用、再分发与署名要求需以原始许可证文本为准。

开源权重

是

许可证

other

参数规模

2.4B

本站未收录该模型的第三方跑分，以下只做定性判断，具体强弱应结合目标任务实测确认。

• 强项2.4B 轻量参数适合本地或低成本环境做文本指令跟随试验，模型体积较小，部署门槛相对同系列更大模型更低。
• 短板缺少公开跑分与能力标签，复杂推理、长文本处理等上限没有量化依据，正式上线前需要自建评测。
• 适合用于文本问答、摘要、改写、分类等通用任务的原型验证，不适合未经测试就直接承担高难度推理或关键业务。

官方价格未公开，且本站收录平台数为 0，无法形成可验证的价格比较；成本应结合开源权重自托管与许可证合规评估。

• 定位开源权重模型，官方价格未公开，采购判断不能只看单价，还要计入自托管算力、运维与合规成本。
• 横向对比同系列 EXAONE-3.5-7.8B、Deep-2.4B 以及 Qwen 等对比项均无公开价格，价差无法计算，不能做价格排序。
• 平台差价本站收录平台数为 0，暂无跨平台报价可比较，实际使用前需向各托管方单独询价。
• 省钱先以开源权重做小规模验证，再按任务量决定是否自托管；许可证为 other，需预留合规审查与运维预算。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径能力标签未标注、第三方跑分未收录，任何“强于/弱于某模型”的结论都缺少本站数据支撑。
• 边界仅支持文本输入输出，官方价格与上下文等信息未公开；许可证为 other，商用与再分发前需逐条核对。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。