EXAONE-Deep-2.4B

MODEL PROFILE模型资料

mobilint · 2025-12-09 发布 · 开源权重

无公开托管渠道

EXAONE-Deep-2.4B 是 mobilint 于 2025 年 12 月发布并开源权重的小参数文本模型,主打轻量部署与本地推理,面向需要在自有设备或边缘环境里跑中文、英文对话能力、又不愿承担大模型推理成本的开发者与小团队。

模型介绍

EXAONE-Deep-2.4B 属于 EXAONE 系列的 2.4B 参数档位,同门还有 EXAONE-3.5-2.4B-Instruct 与 EXAONE-3.5-7.8B-Instruct,形成从 2.4B 到 7.8B 的规模梯度。Deep 命名与 Instruct 版本并行存在,说明它面向的是需要一定推理深度的生成任务,而非纯粹的指令跟随轻量版。它解决的核心问题是在有限算力下提供可自托管的文本生成能力:只做文本输入输出,参数量控制在 2.4B,便于在单卡、消费级显卡或边缘硬件上部署,权重开源也让二次微调成为可能。需要说明的是,官方价格未公开,本站也未收录该模型的第三方跑分与能力标注,收录平台数为 0 家,因此目前缺乏可横向验证的性能基线。许可证标注为 other,使用前需要自行核对授权条款对商用与再分发的具体约定。

选型建议需要在有限算力下自托管文本生成、且能接受缺乏公开跑分与明确能力标注时选它;要求强推理、明确商用授权或即开即用 API 的场景不建议选。

EXAONEmobilint小参数模型开源权重文本生成自托管

关键指标

输入模态文本
HF 下载量27,311

适用场景

  • 在单卡或边缘设备上自托管轻量问答服务,处理内部文档检索后的答案生成
  • 批量执行文本改写、摘要与格式归一化等低复杂度但有吞吐要求的任务
  • 作为微调基座,用领域语料做小规模继续训练,验证业务可行性后再迁移到更大参数档位
  • 在离线或数据不出内网的合规环境下提供基础文本生成能力

暂无:上下文窗口、最大输出、知识截止、模型家族、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节(上游未公开,本站不估算)。 没有任何平台收录,也没有公开报价:可能是自部署权重或尚未开放调用;发布 337 天。

规格与能力

上面没列到的字段

公开资料对 EXAONE-Deep-2.4B 的结构细节披露有限,本站可确认的是它采用纯文本输入输出、2.4B 参数规模并开放权重。

  • 系列定位与 EXAONE-3.5-2.4B-Instruct、EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 构成同门产品线,Deep 后缀指向偏推理与深度生成的使用取向。
  • 规模取舍2.4B 参数量把显存与算力门槛压到较低水平,适合在单卡或边缘设备上自托管,代价是复杂任务的上限不如更大参数模型。
  • 披露程度官方未公开架构层数、注意力设计与训练数据构成,本站也未收录能力标注,具体实现细节需以官方权重卡与许可证文件为准。
开源权重
是
许可证
other
参数规模
2.4B
能力 资料未标注

性能表现

本站未收录该模型的第三方跑分,能力标注为空,性能只能从参数规模与同门对比做定性判断。

  • 强项2.4B 参数加纯文本接口,推理成本与显存占用可控,适合高并发轻量问答、批处理式文本生成等对延迟和成本敏感的场合。
  • 短板小参数模型在长链条推理、多步数学与复杂代码生成上普遍吃力,加上缺少公开跑分,实际水平难以与大参数模型直接对标。
  • 适合把稳定性与可控性放在首位的自托管场景,例如内部知识问答、文本清洗与改写;若任务需要强推理,建议上探同门 7.8B 档位。

价格与性价比

结合各平台报价与同类对比

官方价格未公开,本站对比表中同门与同类模型的输入输出价格均无数据,无法算出实际价差。

  • 定位权重开源,成本主要落在自建推理的算力与运维上,而非按 token 计费的 API 调用。
  • 横向对比同门 EXAONE-3.5-2.4B-Instruct、7.8B-Instruct 及 Qwen3-1.7B 等对照项价格均缺失,价差无法计算。
  • 平台差价本站收录平台数为 0 家,暂无可比价的托管渠道,采购前需自行向各平台询价。
  • 省钱小参数意味着同等硬件下更高吞吐,适合用提高并发密度而非压低单价的方式控制总成本。

同类模型对比

5 条
EXAONE-Deep-2.4B 的同类模型对比
模型上下文输入价输出价输入价差AA 综合
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct —— —基准—
EXAONE-3.5-7.8B-Instruct —— —基准—
EXAONE-4.0-1.2B —— —基准—
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B —— —基准—
Qwen2.5-3B-Instruct —— —基准—

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

关于 EXAONE-Deep-2.4B 的常见问题

2 条
EXAONE-Deep-2.4B 的 API 价格是多少?

当前资料未收录该模型的公开 API 价格:可能是未公开定价,或只提供自部署的开源权重。

EXAONE-Deep-2.4B 是开源模型吗?

EXAONE-Deep-2.4B 提供开源权重,可以自行下载部署,许可证为 other,HuggingFace 下载量 27,311。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价,自部署不计入。

使用注意

使用前需要明确数据口径与能力边界,避免把小参数模型放到超出其承载范围的任务上。

  • 口径本站未收录第三方跑分与能力标注,任何性能结论都只能视为定性推断,不可当作评测依据。
  • 边界许可证为 other,商用、再分发与微调后发布的条件需逐条核对;纯文本模态也排除了图像与语音任务。

资料说明

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。

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;价格单位为美元 / 百万 tokens。