2025 年 3 月，LG 人工智能研究院发布 EXAONE Deep-32B 模型的消息在科技界激起波澜。这款参数规模仅为中国 DeepSeek-R1 模型 5% 的韩国本土 AI，却在数学推理测试中展现出超越中国同行的表现。这场参数规模与技术效能的错位竞争，揭开了全球 AI 竞赛的新篇章。

在参数精简与数学突破的平衡木上，韩国研究团队展现出独特的技术路径。EXAONE Deep-32B 仅用 320 亿参数就达到 DeepSeek-R1（6710 亿参数）的数学推理水平，这得益于其创新的分层推理架构。研究人员将复杂的数学问题分解为逻辑链清晰的子任务模块，通过动态参数分配机制，让有限的计算资源精准聚焦于关键推理环节。这种 "手术刀式" 的算力投放策略，使得模型在处理偏微分方程、概率统计等数学问题时，准确率较同规模模型提升 23%。

技术突破背后是训练范式的革新。LG 团队采用 "知识蒸馏 + 对抗训练" 的复合方法，将大型语言模型的数学推理能力迁移至轻量化架构。通过构建包含 200 万道东亚地区数学竞赛真题的专属数据集，模型在多项式因式分解、几何证明等传统 AI 薄弱环节的解题速度提升 40%。这种针对性的能力塑造，使韩国 AI 在 STEM 领域形成差异化优势。

语言能力的短板却暴露了技术生态的局限。当 EXAONE Deep-32B 在数学测试中取得 85.7 分时，其在韩语语义理解任务中的表现仅为 ChatGPT-4 的 68%。这种 "偏科" 现象源于研发路径的选择 ——LG 将模型定位为企业级工具，主要服务于工业设计优化与科研计算，缺乏通用场景的语言交互训练。相比之下，中国 DeepSeek 依托庞大的互联网应用数据，在中文语料处理上建立显著优势。

产业应用的分野正在重塑技术格局。韩国选择将 AI 深度嵌入智能制造体系，EXAONE Deep-32B 已应用于 LG 化学的分子模拟实验，将新材料研发周期缩短 30%。这种垂直领域的深耕策略，使模型在特定场景持续积累优势。而中国 AI 企业则坚持通用化路线，通过开放 API 接口收集海量用户数据，形成语言能力的滚雪球效应。

这场技术竞赛揭示出 AI 发展的多元可能。当全球科技巨头追逐万亿参数规模时，韩国用 320 亿参数的 "精巧之作" 证明：在特定领域实现突破性进展，可能比单纯追求模型规模更具现实意义。这种技术路径的分化，预示着人工智能将进入 "术业有专攻" 的新阶段。不过，语言能力的相对滞后也提醒着研发者：在专注垂直领域的同时，如何保持基础能力的均衡发展，仍是需要破解的难题。

来源：朝鲜日报