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docs/source/ko/model_doc/exaone4_5.md

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+<!--Copyright 2026 The LG AI Research and The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
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+
+-->
+*This model was released on 2026-04-09 and added to Hugging Face Transformers on 2026-04-30.*
+
+# EXAONE 4.5
+
+## 개요
+
+[EXAONE 4.5](https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-4.5) 모델은 LG AI연구원에서 공개한 최초의 오픈 웨이트(open-weight) 비전-자연어 모델(vision-language model)입니다. 
+전용 비전 인코더를 기존 개발된 EXAONE 4.0 프레임워크에 통합하여 모델의 능력을 비전과 자연어를 고려한 멀티모달리티로 확장했습니다. EXAONE 4.5는 1.2B 크기의 비전 인코더를 포함해 총 33B 크기의 모델로 구성됩니다. 
+EXAONE 4.5는 이전 EXAONE 모델군으로부터 이어져 온 강력한 언어 처리 능력 덕분에 범용 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 달성함과 동시에, 동등 규모의 최신 SOTA 모델을 능가하는 문서 이해 능력과 한국 문화적 추론 능력을 갖추고 있습니다.
+
+EXAONE 4.5는 EXAONE 4.0을 기반으로 몇 가지 핵심 개선 사항을 적용했습니다. 어휘 크기를 153,600으로 확장했으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 256K 토큰까지 지원합니다. 또한 MTP(Multi-Token Prediction) 메커니즘을 도입해 모델 성능을 한층 더 높였습니다.
+
+더 자세한 정보는 [기술 보고서](https://huggingface.co/papers/2604.08644), [블로그](https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=641), [공식 GitHub](https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-4.5) 페이지를 참고해 주세요.
+
+양자화된 버전을 포함한 공개된 모든 체크포인트는 [Huggingface 콜렉션](https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/exaone-45)에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 사용 팁
+
+> 기대한 성능을 얻기 위해 다음 설정 사용을 권장합니다.
+> - 범용 용도로는 `temperature=1.0`, `top_p=0.95`, `presence_penalty=1.5`를 권장합니다.
+> - OCR/문서 관련 작업과 한국어 입력에는 `temperature=0.6`, `top_p=0.95`, `presence_penalty=1.5`, `top_k=20`을 권장합니다.
+> - 텍스트 전용 입력에는 `temperature=1.0`, `top_p=0.95`를 권장합니다.
+> - EXAONE-4.0과 달리 EXAONE 4.5는 기본값으로 `enable_thinking=True`를 사용합니다. 따라서 non-reasoning 모드를 사용할 때는 `enable_thinking=False`로 설정해야 합니다.
+> - EXAONE 4.5는 질문에 답할 때 `\boxed{}` 형식을 선호합니다. 파싱 정확도를 높이려면 해당 형식 지시문과 함께 사용하는 것을 권장합니다.
+
+정확한 결과가 중요한 작업에서는 EXAONE 4.5 모델을 reasoning 모드로 실행할 수 있습니다. 반면에 지연 시간이 정확도보다 중요한 작업에서는 EXAONE 4.5 모델을 non-reasoning 모드로 실행할 수 있습니다.
+
+다음은 EXAONE 4.5 모델을 reasoning 모드로 사용하는 예제 코드입니다.
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
+from transformers.image_utils import load_image
+
+model_id = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B"
+
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
+    model_id,
+    device_map="auto",
+)
+
+image_url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
+image = load_image(image_url)
+
+messages = [
+    {
+        "role": "user",
+        "content": [
+            {"type": "image", "image": image_url},
+            {"type": "text", "text": "이 이미지를 설명해 줘."},
+        ],
+    }
+]
+
+text = processor.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True,
+    enable_thinking=True,   # default: True
+)
+inputs = processor(
+    text=[text],
+    images=[image],
+    padding=True,
+    return_tensors="pt",
+)
+inputs = inputs.to(model.device)
+
+generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
+generated_text = processor.batch_decode(
+    generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:],
+    skip_special_tokens=True,
+)[0]
+print(generated_text)
+```
+
+
+## Exaone4_5_Config
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_Config
+
+## Exaone4_5_VisionConfig
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_VisionConfig
+
+## Exaone4_5_Processor
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_Processor
+
+## Exaone4_5_VisionModel
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_VisionModel
+    - forward
+
+## Exaone4_5_Model
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_Model
+    - forward
+
+## Exaone4_5_ForConditionalGeneration
+
+[[autodoc]] Exaone4_5_ForConditionalGeneration
+    - forward