Publicado el 13 de julio de 2025 / Actualización del: 13 de julio de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
KI Modelo Kimi K2: El nuevo buque insignia de código abierto de China y otro hito para IMAGÍA DE SISTEMAS KI OPING: Xpert. Digital
El modelo de parámetros de billones de parámetros Kimi K2 se aleja para el desarrollo soberano de IA en Europa
Otra revolución de código abierto: Kimi K2 trae IA de clase mundial en los centros de datos europeos
Kimi K2 lleva el ecosistema de IA abierto a un nuevo nivel. El modelo de mezcla de expertos con un billón de parámetros ofrece resultados con pesos pesados patentados en programación realista, matemáticas y puntos de referencia de agentes, con una fracción de los costos y con pesos completamente publicados. Para los desarrolladores en Alemania, esto abre la oportunidad de organizar los servicios de IA de alto rendimiento, para integrar los procesos existentes y desarrollar nuevos productos.
Adecuado para:
Por qué Kimi K2 es más que el próximo modelo de gran IA
Mientras que los laboratorios occidentales como OpenAai y Anthrope ocultan sus mejores modelos detrás de las interfaces pagas, Monshot Ai está seguiendo un curso diferente: todos los pesos están disponibles públicamente bajo una licencia modificada. Este paso no solo hace posible la reproducibilidad científica, sino que también permite que las pequeñas y medianas empresas construyan su propio clúster de inferencia o usen Kimi K2 en escenarios de borde. El inicio cae en una fase en la que se establece China como el reloj del movimiento LLM de código abierto; Deepseek V3 se consideró un punto de referencia hasta junio, ahora Kimi K2 pone el travesaño nuevamente.
Proceso de arquitectura y capacitación
Mezcla de expertos en un nivel récord
Kimi K2 se basa en un innovador sistema de expertos con 384 expertos, por lo que solo ocho expertos y un "experto compartido" global están activos por token. Esta arquitectura permite que el motor de inferencia cargue solo 32 mil millones de parámetros en la RAM al mismo tiempo, lo que reduce drásticamente la carga de GPU. Mientras que un modelo de parámetros denso de 70 mil millones en plena precisión ya requiere dos GPU H100, Kimi K2 logra una calidad comparable o incluso mejor, aunque solo ejecuta un tercio de los pesos en las mismas GPU.
En comparación con otros modelos, la eficiencia de Kimi K2 es evidente: con un total de 1,000 mil millones de parámetros, Deepseek V3-Base supera los 671 mil millones de parámetros y está por debajo del valor estimado de GPT-4.1 con alrededor de 1,800 mil millones de parámetros. Con Kimi K2, solo 32 mil millones de parámetros por token permanecen activos, en comparación con 37 mil millones en Deepseek V3 Base. El sistema experto Kimi K2 utiliza 384 expertos, ocho de los cuales son seleccionados, mientras que Deepseek V3-Base utiliza 240 expertos con ocho elegidos. Los tres modelos admiten una longitud de contexto de 128k tokens.
Este desarrollo muestra que Moonshot libera un modelo público con un billón de parámetros por primera vez y aún permanece bajo el límite de 40 millones de parámetros por token, lo que es un progreso significativo en la eficiencia de los modelos de idiomas grandes.
Muonclip - Estabilización en un nuevo estándar
El entrenamiento de los transformadores de MOE súper fuertes a menudo sufre de lo que explota logits de atención. Por lo tanto, Moonshot combina el optimizador de muones eficiente en token con una fralización "QK-Clip" aguas abajo, que normaliza la consulta y las matrices clave después de cada paso. Según Moonshot, no apareció un solo pico de pérdida en 15.5 billones de tokens de entrenamiento. El resultado es una curva de aprendizaje extremadamente suave y un modelo que funciona estable desde la primera versión.
Base de datos
Con 15.5 billones de tokens, Kimi K2 alcanza el volumen de datos de los modelos de clase GPT-4. Además del texto y el código web clásico, las llamadas de herramientas simuladas y los diálogos de flujo de trabajo fluyeron a la capacitación previa para anclar la capacidad de actuar. A diferencia de Deepseek R1, la competencia del agente no se basa principalmente en la supervisión de la cadena de swing, sino en los escenarios de aprendizaje en los que el modelo tuvo que orquestar varias API.
Servicios de referencia en detalle
Los servicios de referencia muestran comparaciones detalladas entre tres modelos de IA en diferentes áreas de responsabilidad. En el área de programación, Kimi K2-Innstr. En la prueba verificada de SWE-Bench, una tasa de éxito del 65.8 por ciento, mientras que Deepseek V3 funcionó con 38.8 por ciento y GPT-4.1 con 54.6 por ciento. En LivecodeBench V6, Kimi K2-Inst. Con 53.7 por ciento, seguido de Deepseek V3 con 49.2 por ciento y GPT-4.1 con 44.7 por ciento. En el acoplamiento de la herramienta en la prueba minorista TAU2 con cuatro intentos promedio, GPT-4.1 logra el mejor rendimiento con 74.8 por ciento, justo por delante de Kimi K2-Innstr. Con 70.6 por ciento y Deepseek V3 con 69.1 por ciento. En la categoría Math-500 Mathematics con un acuerdo exacto, Kimi K2-Inst. Con 97.4 por ciento, seguido de Deepseek V3 con 94.0 por ciento y GPT-4.1 con 92.4 por ciento. En la prueba de conocimiento general MMLU sin un período de reflexión, GPT-4.1 hace un 90.4 por ciento mejor, seguido de cerca por Kimi K2-Innstr. Con 89.5 por ciento, mientras que Deepseek V3 forma el fondo con 81.2 por ciento.
Interpretación de los resultados
- En escenarios de codificación realistas, Kimi K2 está claramente frente a todos los modelos de código abierto anteriores y vence a GPT-4 .1 en el banco SWE verificado.
- Las matemáticas y el pensamiento simbólico son casi perfectos; El modelo también excede los sistemas patentados.
- Con el conocimiento mundial puro, GPT-4 .1 todavía está justo por delante, pero la distancia es más pequeña que nunca.
Habilidades de agente en la vida cotidiana
Muchos LLM explican bien, pero no actúan. Kimi K2 estaba constantemente entrenado para finalizar las tareas que incluyen de forma autónoma las llamadas de herramientas, la versión de código y la adaptación de archivos.
Ejemplo 1: Planificación de viaje de negocios
El modelo desmantela una consulta ("Vuelo de libro, hotel y mesa para tres personas en Berlín") en 17 llamadas de API: calendario, agregador de vuelo, API de trenes, opaltable, correo electrónico de la empresa, hojas de Google sin ingeniería rápida manual.
Ejemplo 2: Análisis de datos
Se lee un CSV con 50,000 conjuntos de datos salariales, evaluado estadísticamente, un gráfico generado y guardado como una página HTML interactiva. Toda la cadena corre en un solo gimnasio de chat.
¿Por qué es eso importante?
- Productividad: la respuesta del modelo no es solo texto, sino una acción ejecutable.
- Robustez de error: a través de la capacitación RL sobre flujos de trabajo, Kimi K2 aprende a interpretar los mensajes de error y corregirse.
- Costo: un agente automatizado ahorra la entrega humana y reduce los costos de contexto porque son necesarios menos viajes redondos.
Licencia, costos y consecuencias operativas
Licencia
Los pesos están sujetos a una licencia tipo MIT. Solo para productos con más de 100 millones de usuarios activos mensuales o más de $ 20 millones de ventas por mes requiere una nota visible de "Kimi K2" en la interfaz de usuario. Esto es irrelevante para la mayoría de las empresas alemanas.
API y precios de autohosting
La API y los precios de autohospedación muestran claras diferencias entre los proveedores. Mientras que la API Monshot calcula $ 0.15 para tokens de entrada y $ 2.50 para tokens de salida por millón, el Deepseek-API cuesta $ 0.27 para la entrada y USD 1.10 para la salida. Con un promedio de $ 10.00 para la entrada y $ 30.00 para la salida, la API GPT-4 O es significativamente más costosa.
La eficiencia de rentabilidad a través de la tecnología MOE es particularmente notable: los costos de la nube se han vuelto extremadamente competitivos. Un ejemplo práctico ilustra esto: un desarrollador solo paga alrededor de $ 0.005 por un chat de token de 2,000 con Kimi K2, mientras que el mismo chat con GPT-4 cuesta cuatro dólares.
Perfil de hardware para la operación interna
- Modelo completo (FP16): al menos 8 × H100 80 GB o 4 × B200.
- Cuantización de 4 bits: funciona estable en 2 × H100 o 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Motor de inferencia: VLLM, SGLANG y TENSORRT-LLM soportan Kimi K2 de forma nativa.
Campos prácticos de aplicación en Europa
- Industria 4.0: Los planes de mantenimiento automatizados, los diagnósticos de errores y los pedidos de repuestos se pueden modelar como un flujo de agente.
- Negocios de tamaño mediano: Bots de chat locales Responsantes de proveedores y clientes en tiempo real sin enviar datos a los servidores estadounidenses.
- Atención médica: las clínicas usan Kimi K2 para codificar las cartas del médico, el cálculo de los casos de DRG y la coordinación de citas, todo en las instalaciones.
- Investigación y enseñanza: las universidades organizan el modelo en clústeres de HPC para permitir a los estudiantes experimentos gratuitos con los últimos LLM.
- Autoridades: las instituciones públicas se benefician de los pesos de origen porque los requisitos de protección de datos dificultan el uso de modelos de nubes patentados.
Las mejores prácticas para la operación productiva
Varias prácticas probadas se han establecido para la operación productiva de los sistemas de IA. En el caso de los asistentes de chat, la temperatura debe establecerse en 0.2 a 0.3 para garantizar las respuestas objetivas, mientras que el valor de P superior debe ser un máximo de 0.8. Para la generación de código, es crucial definir claramente el indicador del sistema, por ejemplo, con la instrucción "usted es un asistente preciso de Python" e implementar pruebas confiables. En el caso de las llamadas de herramientas, el esquema JSON debe especificarse estrictamente para que la función de formatos del modelo llame correctamente. Las tuberías de trapos funcionan mejor con un tamaño de una figura de 800 fichas y un reanimiento con el codificador transversal como BGE-Rerank-L antes de la recuperación. Para la seguridad, es esencial llevar a cabo comandos salientes en una caja de arena, por ejemplo en una VM de petardo, para minimizar los riesgos de inyección.
Adecuado para:
Desafíos y límites
Huella de la memoria
Aunque solo 32 parámetros B están activos, el enrutador debe contener todos los pesos de expertos. Por lo tanto, una inferencia pura de la CPU no es realista.
Dependencia de la herramienta
Las herramientas mal definidas conducen a bucles interminables; El manejo robusto de errores es obligatorio.
Alucinaciones
En el caso de API completamente desconocidas, las funciones del modelo pueden inventar. Es necesario un validador estricto.
Cláusula de licencia
Con un fuerte crecimiento de los usuarios, la obligación de marca puede estar en discusión.
Controles de ética y exportación
La apertura también hace aplicaciones potencialmente inadecuadas; Las empresas son responsables de los sistemas de filtro.
Código abierto como motor de innovación
El paso de Moonshot AI muestra que los modelos abiertos no solo se ejecutan después de alternativas patentadas, sino que también dominan ciertos campos. En China, se crea un ecosistema a partir de universidades, nuevas empresas y proveedores de nubes que aceleran el desarrollo con investigación conjunta y precios agresivos.
Para Europa hay una doble ventaja:
- Acceso tecnológico sin proveedores de encendido y bajo soberanía de datos europeos.
- La presión de costos de los proveedores comerciales, que se puede esperar en los precios justos a mediano plazo con un rendimiento comparable.
A largo plazo, se puede esperar que aparezcan otros modelos de billones de MoE, tal vez también multimodales. Si Moonshot sigue la tendencia, se podrían abrir la tendencia o las extensiones de audio. A más tardar, la competencia por el mejor "agente abierto" se convierte en el impulsor central de la economía de IA.
No más caras API de caja negra: Kimi K2 Democratized AI Development
Kimi K2 marca un punto de inflexión: combina el rendimiento superior, la capacidad de actuar y abrir pesas en un solo paquete. Para los desarrolladores, investigadores y empresas en Europa, esto significa libertad real de elección: en lugar de confiar en las caras API de caja negra, puede operar, adaptar e integrar una base de inteligencia artificial asequible e poderosa. Cualquiera que gana experiencia con flujos de trabajo de agentes e infraestructuras de MOE en una etapa temprana crea una ventaja competitiva sostenible en el mercado europeo.
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