Avaldatud: 13. juuli 2025 / Uuendus: 13. juuli 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
KI Model Kimi K2: uus avatud lähtekoodiga lipulaev Hiina-teiselt verstapostilt avatud KI-süsteemide jaoks: xpert.digital
Triljon parameetrimudel Kimi K2 sillutab Euroopas suveräänse AI arengu jaoks
Veel üks avatud lähtekoodiga revolutsioon: Kimi K2 toob maailmatasemel AI Euroopa andmekeskustes
Kimi K2 viib avatud AI ökosüsteemi uuele tasemele. Triljoni parameetritega ekspertide segu mudel pakub tulemusi omandiõigusega raskekaaluga realistliku programmeerimise, matemaatika ja agendi võrdlusaluste osas-murdosa kuludest ja täielikult avaldatud raskustega. Saksamaa arendajate jaoks avab see võimaluse korraldada suure jõudlusega AI-teenuseid ise, manustada olemasolevaid protsesse ja arendada uusi tooteid.
Sobib selleks:
Miks on Kimi K2 midagi enamat kui järgmine suur AI mudel
Kui Western Labs, nagu OpenAai ja Anthropic peidavad oma parimaid mudeleid tasuliste liideste taga, siis Monshot AI jätkab teistsugust kursust: kõik kaal on modifitseeritud kaaslitsentsi alusel avalikult kättesaadavad. See samm ei muuda mitte ainult teaduslikku reprodutseeritavust, vaid võimaldab ka väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel ehitada oma järeldusklastri või kasutada Kimi K2 serva stsenaariumide korral. Algus langeb faasi, milles Hiina on loodud avatud lähtekoodiga LLM -i liikumise kellana; Deepseek V3 -d peeti võrdlusaluseks kuni juunini, nüüd seab Kimi K2 uuesti risttala.
Arhitektuuri- ja koolitusprotsess
Kakspertide segu rekordilisel tasemel
Kimi K2 tugineb uuenduslikule ekspertsüsteemile, kus on 384 eksperti, kusjuures ainult kaheksa eksperti ja globaalne jagatud ekspert on aktiivsed. See arhitektuur võimaldab järeldusmootoril laadida ainult 32 miljardit parameetrit RAM -i samal ajal, mis vähendab drastiliselt GPU koormust. Kui tiheda 70 miljardi parameetri mudeli täies täpsuses on juba vaja kahte H100 GPU -d, saavutab Kimi K2 võrreldava või veelgi parema kvaliteedi, ehkki see täidab ainult kolmandiku sama GPU raskustest.
Võrreldes teiste mudelitega on KIMI K2 efektiivsus ilmne: kokku 1000 miljardi parameetriga ületab DeepSEEEK V3-baas 671 miljardit parameetrit ja on allapoole GPT-4,1 hinnangulist väärtust umbes 1800 miljardit parameetrit. Kimi K2 -ga on aktiivsed ainult 32 miljardit parameetrit sümboolika kohta, võrreldes 37 miljardi Deepseek V3 baasil. Kimi K2 ekspertsüsteem kasutab 384 eksperti, kellest kaheksa on valitud, Deepseek V3-base kasutab aga 240 eksperti kaheksa valitud valitud eksperti. Kõik kolm mudelit toetavad konteksti pikkust 128 000 žetooni.
See areng näitab, et Moonshot vabastab esimest korda triljoni parameetriga avaliku mudeli ja jääb endiselt 40 miljardi parameetri piiri alla, mis on suurte keelemudelite tõhususe märkimisväärne edusammud.
Muonclip - stabiliseerimine uue standardi järgi
Super tugevate Moe trafode koolitus kannatab sageli tähelepanu logide plahvatuse all. Seetõttu ühendab Moonshot sümboolse efektiivse müoni optimeerija allavoolu "QK-CLIP" fraliseerimisega, mis normaliseerib päringu ja võtmemaatriksite iga sammu järel. Moonshoti sõnul ei ilmunud 15,5 triljoni treeningmärgi korral ühtegi kaotust. Tulemuseks on äärmiselt sujuv õppimiskõver ja mudel, mis töötab esimesest väljaandest stabiilsena.
Andmebaas
15,5 triljoni žetooniga jõuab Kimi K2 GPT-4 klassimudelite andmemahuni. Lisaks klassikalisele veebitekstile ja koodile voolasid simuleeritud tööriistade kõned ja töövoo dialoogid ankrutegevuse eelõppeks. Erinevalt Deepseek R1-st ei põhine agendi kompetents peamiselt keerlemisahela-juhendamisel, vaid õppimisstsenaariumidel, milles mudel pidi korraldama mitu API-d.
Võrdlusteenused üksikasjalikult
Võrdlusteenused näitavad üksikasjalikke võrdlusi kolme AI mudeli vahel erinevates vastutusalades. Programmeerimisalas Kimi K2-INSTR. SWE-pingi kontrollitud testis õnnestumise määr 65,8 protsenti, Deepseek V3 aga 38,8 protsendi ja GPT-4,1-ga 54,6 protsendiga. LiveCodebench V6 juures, Kimi K2-INSTR. 53,7 protsendil, millele järgneb Deepseek V3 49,2 protsendi ja GPT-4,1-ga 44,7 protsendiga. TAU2 jaemüügitesti tööriistade sidumisel keskmiselt nelja katsega saavutab GPT-4.1 parima jõudluse 74,8 protsendiga, edestades Kimi K2-INSTR-i. 70,6 protsendi ja Deepseek V3 -ga 69,1 protsendiga. Math-500 matemaatika kategoorias koos täpse kokkuleppega Kimi K2-INSTR. 97,4 protsendiga, millele järgneb Deepseek V3 94,0 protsendi ja GPT-4,1-ga 92,4 protsendiga. Üldteadmiste testis MMLU ilma peegeldusperioodita teeb GPT-4,1 kõige paremini 90,4 protsenti, millele järgneb tähelepanelikult Kimi K2-INSTR. 89,5 protsendiga, samal ajal kui Deepseek V3 moodustab põhja 81,2 protsendiga.
Tulemuste tõlgendamine
- Realistlike kodeerimise stsenaariumide korral on Kimi K2 selgelt kõigi varasemate avatud lähtekoodiga mudelite ees ja Beats-4 .1 Beats-4.
- Matemaatika ja sümboolne mõtlemine on peaaegu täiuslikud; Mudel ületab ka patenteeritud süsteeme.
- Puhta maailma teadmistega on GPT-4 .1 endiselt ees, kuid vahemaa on väiksem kui kunagi varem.
Agentilised oskused igapäevaelus
Paljud LLM -id seletavad hästi, kuid ei tegutse. Kimi K2 koolitati järjekindlalt, et lõpetada ülesanded autonoomselt lisada tööriistakõned, koodiversioon ja failide kohandamine.
Näide 1: ärireisi planeerimine
Mudel lammutab päringu ("raamatulend, hotell ja laud kolmele Berliinile") 17 API-kõne: kalender, lennu koondaja, rong API, OpenTable, Ettevõtte e-post, Google Sheets ilma manuaalse kiire tehnikaga.
Näide 2: Andmete analüüs
Statistiliselt hinnatakse 50 000 palgaandmekogumiga CSV -d, mis on statistiliselt hinnatud, interaktiivse HTML -i lehena salvestatud ja salvestatud graafik. Kogu kett jookseb ühe vestlussaali spordisaalis.
Miks see on oluline?
- Tootlikkus: mudeli vastus pole ainult tekst, vaid ka käivitatav toiming.
- Viga vastupidavus: töövoogude RL -koolituse kaudu õpib Kimi K2 tõlgendama veateateid ja parandama ennast.
- Maksumus: automatiseeritud agent säästab inimese üleandmist ja vähendab konteksti kulusid, kuna vaja on vähem ümmarguseid reise.
Litsents, kulud ja operatiivsed tagajärjed
Litsents
Kaalude suhtes kehtivad MIT-laadsed litsentsi. Ainult toodete jaoks, kus igakuine aktiivne kasutaja või enam kui 20 miljonit dollarit kuus kuus nõuab, nõuab Moonshotile kasutajaliidese nähtavat "Kimi K2" märkust. See pole enamiku Saksamaa ettevõtete jaoks oluline.
API ja ise hostivad hinnad
API ja enese hostivad hinnad näitavad pakkujate vahel selgeid erinevusi. Kui Monshot API arvutab sisendmärkide jaoks 0,15 dollarit ja 2,50 dollarit väljundmärkide eest miljoni kohta, maksab DeepSEEK-API sisendi eest 0,27 dollarit ja väljundi eest 1,10 USD. GPT-4 O API on keskmiselt 10,00 dollarit sisendi eest ja 30,00 dollarit.
MOE tehnoloogia kaudu on kuluefektiivsus eriti tähelepanuväärne: pilvekulud on muutunud äärmiselt konkurentsivõimeliseks. Praktiline näide illustreerib seda: arendaja maksab Kimi K2-ga 2000 sümboolse vestluse eest vaid umbes 0,005 dollarit, samal ajal kui sama vestlus GPT-4-ga maksab neli dollarit.
Riistvaraprofiil ettevõttesiseseks tööks
- Täismudel (FP16): vähemalt 8 × H100 80 GB või 4 × B200.
- 4-bitine kvantimine: töötab stabiilsena 2 × H100 või 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Järeldusmootor: VLLM, Sglang ja Tensorrt-LLM toetavad Kimi K2 natiivselt.
Praktilised rakendusvaldkonnad Euroopas
- Tööstusharu 4.0: automatiseeritud hooldusplaanid, veadiagnosts ja varuosade tellimused saab modelleerida agendi voogina.
- Keskmise suurusega ettevõtted: kohalikud vestlusbotid vastavad tarnijale ja klientide päringutele reaalajas ilma andmeid USA serveritele saatmata.
- Tervishoius: kliinikud kasutavad Kimi K2 arsti kirjade, DRG juhtumite arvutamise ja kohtumiste koordineerimise arvutamiseks-kõik ruumides.
- Teadusuuringud ja õpetamine: Ülikoolid võõrustavad mudelit HPC klastrites, et võimaldada õpilastel tasuta katseid uusima LLM -iga.
- Ametivõimud: Avalikud asutused saavad kasu allikast avatud kaalust, kuna andmekaitsenõuded muudavad patenteeritud pilvemudelite kasutamise keeruliseks.
Parimad tavad produktiivse töö jaoks
Erinevad tõestatud tavad on AI -süsteemide produktiivseks toimimiseks üles seadnud. Vestluse assistentide puhul tuleks faktiliste vastuste tagamiseks seada temperatuur 0,2 kuni 0,3, samas kui P -väärtus peaks olema maksimaalselt 0,8. Koodide genereerimiseks on ülioluline süsteemi viiba selgelt määratleda, näiteks juhise „olete täpne Pythoni assistent” ja rakendada usaldusväärseid teste. Tööriistakõnede puhul tuleb JSON -skeem rangelt täpsustada, nii et mudeli vormingud funktsioonid õigesti. Kalts-torustikud töötavad kõige paremini tükisuurusega 800 žetooniga ja enne väljavõtmist ristkoderiga, näiteks BGE-RRANK-L. Turvalisuse tagamiseks on oluline läbi viia väljaminevad käsud liivakastis, näiteks tuletõrjuja VM -is, et minimeerida süstimisriske.
Sobib selleks:
Väljakutsed ja piirid
Mälujalajälg
Ehkki aktiivsed on ainult 32 B parameetrid, peab ruuter hoidma kõiki asjatundlikke raskusi. Puhas CPU järeldus on seetõttu ebareaalne.
Tööriista sõltuvus
Valesti määratletud tööriistad põhjustavad lõputuid silmuseid; Tugev vigade käitlemine on kohustuslik.
Hallutsinatsioonid
Täiesti tundmatu API korral võivad mudeli funktsioonid leiutada. Vajalik on range valideerija.
Litsentsiklausel
Kasutajate tugeva kasvu korral võib brändingukohustust arutada.
Eetika ja ekspordikontroll
Avatus muudab ka potentsiaalselt ebaõiged rakendused; Ettevõtted vastutavad filtrisüsteemide eest.
Avatud lähtekoodiga innovatsioonimootor
Moonshot AI etapp näitab, et avatud mudelid ei tööta mitte ainult pärast patenteeritud alternatiive, vaid domineerib ka teatud väljadel. Hiinas luuakse ökosüsteem ülikoolidelt, idufirmadelt ja pilveteenuse pakkujatelt, kes kiirendavad arengut ühiste teadusuuringute ja agressiivse hinnakujundusega.
Euroopa jaoks on kahekordne eelis:
- Tehnoloogiline juurdepääs ilma müüja-sisse-sisse-sisse ja Euroopa andmete suveräänsuse korral.
- Kommertsteenuse pakkujate kulusurve, mida võib oodata keskmise tähtajaga õiglase hinnaga võrreldava jõudlusega.
Pikas perspektiivis võib oodata, et ilmuvad ka muud triljoni-moe mudelid, võib-olla ka multimodaalsed. Kui Moonshot järgib suundumust, võiks avada nägemise või helipikendused. Viimaseks saab AI majanduse keskseks tõukejõuks parimaks „avatud agendi” võistluseks.
Pole kallimat musta kasti API -sid: Kimi K2 Demokratiseeris AI arengut
Kimi K2 tähistab pöördepunkti: see ühendab ülemise jõudluse, võime tegutseda ja avada raskusi ühes paketis. Arendajate, teadlaste ja Euroopa ettevõtete jaoks tähendab see tegelikku valikuvabadust: selle asemel, et tugineda kallile musta kasti API -dele, saate ise käitada, kohandada ja integreerida taskukohase, võimsa AI -aluse aluse. Kõik, kes saavad kogemusi agentide töövoogude ja varajases etapis MOE infrastruktuuridega, loob Euroopa turul jätkusuutliku konkurentsieelise.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
