Model Ki Kimi K2: Nová vlajková loď s otevřeným zdrojovým kódem z Číny-dalšího milníku pro otevřené systémy Ki-Image: Xpert.digital
Model bilionů parametrů Kimi K2 Paves Away pro vývoj suverénního AI v Evropě
Další revoluce s otevřeným zdrojovým kódem: Kimi K2 přináší prvotřídní AI v evropských datových centrech
Kimi K2 přivede otevřený ekosystém AI na novou úroveň. Model směsi expertů s bilionovými parametry přináší výsledky s proprietárními těžkými váhami v realistickém programování, matematice a agentových benchmarcích-se zlomkem nákladů as plně publikovanými váhami. Pro vývojáře v Německu to otevírá příležitost hostit samotné vysoce výkonné služby AI, vkládat stávající procesy a vyvíjet nové produkty.
Vhodné pro:
Proč je Kimi K2 více než další velký model AI
Zatímco západní laboratoře, jako jsou OpenAAI a Antropic, skrývají své nejlepší modely za placenými rozhraními, Monshot AI se věnuje jinému kurzu: Všechna váhy jsou veřejně dostupné pod upravenou ko-licencí. Tento krok nejen umožňuje vědeckou reprodukovatelnost, ale také umožňuje malým a středním společnostem vybudovat si vlastní inferenční klastr nebo používat Kimi K2 ve scénářích okrajů. Start spadá do fáze, ve které je Čína zřízena jako hodiny hnutí LLM open source; Deepseek V3 byl do června považován za měřítko, nyní Kimi K2 znovu nastaví příčku.
Proces architektury a školení
Směs expertů na rekordní úrovni
Kimi K2 staví na inovativním expertním systému s 384 odborníky, přičemž na token je aktivní pouze osm odborníků a globálního „sdíleného odborníka“. Tato architektura umožňuje inferenčnímu motoru načíst pouze 32 miliard parametrů do RAM současně, což drasticky snižuje zatížení GPU. Zatímco hustý model 70 miliard parametrů v plné přesnosti již vyžaduje dva H100 GPU, Kimi K2 dosahuje srovnatelné nebo ještě lepší kvality, i když provádí pouze třetinu hmotností na stejných GPU.
Ve srovnání s jinými modely je efektivita KIMI K2 zřejmá: s celkem 1 000 miliardami parametrů, Deepseek V3-Base přesahuje 671 miliard parametrů a je pod odhadovanou hodnotou GPT-4,1 s přibližně 1 800 miliardami parametrů. U Kimi K2 zůstává aktivní pouze 32 miliard parametrů na token, ve srovnání s 37 miliardami na základně Deepseek V3. Systém Kimi K2 Expert System používá 384 odborníků, z nichž osm je vybráno, zatímco Deepseek V3-Base používá 240 odborníků s osmi zvolenými. Všechny tři modely podporují délku kontextu 128 tisíc tokenů.
Tento vývoj ukazuje, že Moonshot uvolňuje veřejný model s bilionovým parametry poprvé a stále zůstává pod limitem 40 miliard parametrů na token, což je významný pokrok v účinnosti modelů velkých jazyků.
Muonclip - stabilizace na novém standardu
Školení super silných transformátorů MOE často trpí explodujícím logitům pozornosti. Moonshot proto kombinuje optimalizátor muonů efektivní tokenem s fralizací „QK-Clip“ v návaznosti, která po každém kroku normalizuje dotaz a klíčové matice. Podle Moonshot se v 15,5 bilionových tréninkových tokenech neobjevil ani jediný ztráty. Výsledkem je extrémně hladká křivka učení a model, který funguje stabilní od prvního vydání.
Databáze
S 15,5 bilionu žetonů dosáhne Kimi K2 objemu dat modelů třídy GPT-4. Kromě klasického webového textu a kódu, simulované volání nástroje a dialogy pracovního postupu proudily do předškolení, aby se ukotvila schopnost jednat. Na rozdíl od Deepseek R1 není kompetence agenta primárně založena na řetězci swing-supervize, ale na scénářích učení, ve kterých musel model organizovat několik API.
Benchmark Services podrobně
Služby benchmarků ukazují podrobné srovnání mezi třemi modely AI v různých oblastech odpovědnosti. V programovací oblasti, Kimi K2-Instr. V testu ověřeného SWE-Bench je míra úspěšnosti 65,8 procenta, zatímco Deepseek V3 prováděl 38,8 procenta a GPT-4,1 s 54,6 procenty. Na LivecodeBench V6, Kimi K2-instr. Na 53,7 procenta, následované Deepseek V3 s 49,2 procenty a GPT-4,1 s 44,7 procenta. Při spojení nástrojů v maloobchodním testu TAU2 s průměrnými čtyřmi pokusy dosahuje GPT-4.1 nejlepší výkon s 74,8 procenty, těsně před Kimi K2-Instr. S 70,6 procenty a Deepseek V3 s 69,1 procenty. V kategorii matematiky Math-500 s přesnou dohodou, Kimi K2-Instr. S 97,4 procenty, následovaný Deepseek V3 s 94,0 procenta a GPT-4,1 s 92,4 procenty. V testu obecného znalostí MMLU bez reflexního období dělá GPT-4.1 nejlépe 90,4 procenta, úzce následuje Kimi K2-instr. S 89,5 procenty, zatímco Deepseek V3 tvoří dno s 81,2 procenta.
Interpretace výsledků
- V realistických scénářích kódování je Kimi K2 jasně před všemi předchozími modely s otevřeným zdrojovým kódem a porazí GPT-4 .1 na SWE-Bench ověřeno.
- Matematika a symbolické myšlení jsou téměř dokonalé; Model také překračuje proprietární systémy.
- S čistým světovým znalostem je GPT-4 .1 stále těsně před námi, ale vzdálenost je menší než kdy jindy.
Agentické dovednosti v každodenním životě
Mnoho LLM vysvětluje dobře, ale nejedná. Kimi K2 byl trvale vyškolen k dokončení úkolů autonomně zahrnujících volání nástroje, verzi kódu a přizpůsobení souboru.
Příklad 1: Plánování obchodní cesty
Model demontuje dotaz („Let knihy, hotel a stůl pro tři lidi v Berlíně“) do 17 volání API: kalendář, letový agregátor, vlakové API, OpenTable, firemní e-mail, listy Google-manuální manuální inženýrství.
Příklad 2: Analýza dat
Statisticky vyhodnocuje se CSV s 50 000 sadami dat o platu, což je graf generován a uložen jako interaktivní stránka HTML. Celý řetězec běží v jediné chatové tělocvičně.
Proč je to důležité?
- Produktivita: Reakce modelu není jen text, ale i spustitelná akce.
- Robustnost chyby: Kimi K2 se prostřednictvím tréninku RL na pracovních postupech učí interpretovat chybové zprávy a opravit se.
- Náklady: Automatizovaný agent šetří předání člověka a snižuje kontextové náklady, protože je nutné méně kulatých výletů.
Licence, náklady a provozní důsledky
Licence
Hmotnosti podléhají licenci podobné MIT. Pouze u produktů s více než 100 miliony aktivních uživatelů měsíčně nebo více než 20 milionů dolarů za měsíc vyžaduje Moonshot viditelnou poznámku „Kimi K2“ v uživatelském rozhraní. To je pro většinu německých společností irelevantní.
Ceny API a sebehodnocení
Ceny API a sebehodnocení ukazují jasné rozdíly mezi poskytovateli. Zatímco API Monshot API vypočítává 0,15 USD za vstupní tokeny a 2,50 USD za výstupní tokeny na milion, DeepSeek-API stojí 0,27 USD za vstup a 1,10 USD za výstup. S průměrem 10,00 USD za vstup a 30,00 $ za produkci je GPT-4 O API výrazně dražší.
Efektivita nákladů prostřednictvím technologie MOE je obzvláště pozoruhodná: náklady na cloud byly velmi konkurenceschopné. Praktický příklad to ilustruje: vývojář platí pouze asi 0,005 $ za 2 000 tokenů s Kimi K2, zatímco stejný chat s GPT-4 stojí čtyři dolary.
Hardwarový profil pro interní provoz
- Celý model (FP16): nejméně 8 × H100 80 GB nebo 4 × B200.
- 4bitová kvantizace: běží stabilní na 2 × H100 nebo 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Inferenční motor: VLLM, SGLANG a TENSORRT-LLM podporují Kimi K2 nativně.
Praktická oblast aplikace v Evropě
- Průmysl 4.0: Automatizované plány údržby, diagnózy chyb a objednávky náhradních dílů lze modelovat jako tok agenta.
- Středně velké podniky: Místní chatovací roboti odpovídají dodavateli a dotazy zákazníků v reálném čase bez odesílání dat americkým serverům.
- Zdravotní péče: Kliniky používají Kimi K2 k dopisům kodajského lékaře, výpočtu případů DRG a koordinaci jmenování-vše v prostorách.
- Výzkum a výuka: Univerzity pořádají model v klastrech HPC, aby umožnili studentům bezplatné experimenty s nejnovějšími LLM.
- Úřady: Veřejné instituce těží z váhy otevřených zdrojů, protože požadavky na ochranu údajů ztěžují používání proprietárních cloudových modelů.
Osvědčené postupy pro produktivní provoz
Pro produktivní provoz systémů AI se etablovaly různé osvědčené praktiky. V případě asistentů chatu by měla být teplota nastavena na 0,2 až 0,3, aby se zajistily faktické odpovědi, zatímco hodnota nejvyšší P by měla být maximálně 0,8. Pro generování kódu je zásadní jasně definovat systémovou výzvu, například s instrukcí „Jste přesný asistent Pythonu“ a implementovat spolehlivé testy. V případě volání nástrojů musí být schéma JSON přísně specifikováno tak, aby funkce formátů modelu volala správně. RAG potrubí fungují nejlépe s velikostí kusu 800 žetonů a opětovným hodnocením s křížovým encoderem, jako je BGE-Rerank-L před vyhledáváním. Pro zabezpečení je nezbytné provádět odchozí příkazy v karanténě, například ve VM žabky, a minimalizovat rizika injekce.
Vhodné pro:
Výzvy a limity
Paměťová stopa
Ačkoli jsou aktivní pouze 32 B parametry, router musí držet všechny odborné váhy. Čistý inference CPU je proto nerealistický.
Závislost nástroje
Nesprávně definované nástroje vedou k nekonečným smyčkám; Robustní zpracování chyb je povinné.
Halucinace
V případě zcela neznámých API mohou funkce modelu vymyslet. Je nezbytný přísný validátor.
Klauzule o licenci
Se silným růstem uživatelů lze diskutovat o značce.
Etika a vývozní kontroly
Otevřenost také vytváří potenciálně nesprávné aplikace; Společnosti jsou zodpovědné za filtrační systémy.
Open Source jako inovační motor
Krok AI Moonshot ukazuje, že otevřené modely běží nejen po proprietárních alternativách, ale také dominují určitých polích. V Číně je ekosystém vytvořen z univerzit, začínajících podniků a poskytovatelů cloudů, kteří urychlují vývoj společným výzkumem a agresivním cenami.
Pro Evropu existuje dvojí výhoda:
- Technologický přístup bez dodavatele a pod evropskou svrchovaností dat.
- Nákladový tlak komerčních poskytovatelů, který lze očekávat za střednědobé spravedlivé ceny se srovnatelným výkonem.
V dlouhodobém horizontu lze očekávat, že se objeví jiné modely bilionů moe, možná také multimodální. Pokud by Moonshot dodržoval trend, prodloužení vize nebo zvuku, by mohlo být otevřeno. Nejnovější pak se soutěž o nejlepšího „otevřeného agenta“ stává ústředním řidičem ekonomiky AI.
Žádné dražší API Black Box API: Kimi K2 demokratizovaný vývoj AI
Kimi K2 označuje bod obratu: kombinuje nejvyšší výkon, schopnost jednat a otevírat váhy v jednom balíčku. Pro vývojáře, výzkumné pracovníky a společnosti v Evropě to znamená skutečná svoboda volby: Místo spoléhání se na drahé API Black Box můžete operovat, přizpůsobit a integrovat dostupný a výkonný základ AI sami. Každý, kdo získá zkušenosti s pracovními postupy agenta a infrastruktury MOE v rané fázi, vytváří na evropském trhu udržitelnou konkurenční výhodu.
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.
