Kas Kimi K2 on parem kui DeepSeek? Fookuses on Moonshot AI hiinakeelne mudel

Kimi K2 Moonshot AI poolt: tasuta juurdepääs võimsale tehisintellektile

Mis on Kimi K2 ja kes selle taga on?

Kimi K2 on võimas ja ulatuslik tehisintellekti keelemudel, mille on välja töötanud Hiina ettevõte Moonshot AI. Yang Zhilini, Zhou Xinyu ja Wu Yuxini poolt 2023. aasta märtsis Pekingis asutatud ettevõttest on kiiresti saanud üks Hiina juhtivaid tehisintellekti arendajaid. Pink Floydi albumi "The Dark Side of the Moon" järgi nime saanud ettevõte taotleb ambitsioonikat eesmärki luua tehisintellekti arendamiseks fundamentaalseid mudeleid.

Millist litsentsi Kimi K2 kasutab ja mida see tähendab?

Moonshot AI on avaldanud Kimi K2 tasuta muudetud MIT-litsentsi alusel. See litsents lubab nii eraisikutel kui ka ettevõtetel mudelit tasuta kasutada, muuta ja levitada. Muudetud MIT-litsents on üks avatud lähtekoodiga litsentsidest, mis lubab mudelile juurde pääseda, seda kasutada, muuta ja levitada. See erineb oluliselt patenteeritud mudelitest, kus loojal on täielik kontroll lähtekoodi üle.

Tehniline arhitektuur ja spetsifikatsioonid

Milline on Kimi K2 tehniline struktuur?

Kimi K2 põhineb ekspertide segu (MoE) arhitektuuril, millel on kokku triljon parameetrit. Neist 32 miljardit aktiveeritakse iga kord, kui mudel päringut töötleb. Mudelil on 128K kontekstiaken ja see töötab 384 eksperdiga, mis esindavad spetsialiseeritud alammudeleid suurema arhitektuuri sees.

Mis on ekspertide segu arhitektuur?

MoE kontseptsioon töötati välja 1991. aastal ja see võimaldab tehisintellekti mudelitel tõhusamalt õppida, jagades probleemi spetsialiseeritud alammudeliteks. Ühe monoliitse mudeli asemel kasutab MoE arhitektuur "väravate võrgustikku", et suunata iga sisend dünaamiliselt kõige asjakohasematele ekspertidele. Iga ekspert on spetsialiseerunud sisendruumi erinevale osale ja saab teha konkreetsete sisendite kohta spetsiifilisi ennustusi.

Milliseid tehnilisi üksikasju arhitektuuri kohta teatakse?

Kimi K2 arhitektuur koosneb 61 kihist, sh tihedast kihist, mille peidetud tähelepanu dimensioon on 7168 ja peidetud mooduli (MoE) dimensioon on 2048 eksperdi kohta. Mudel kasutab 64 tähelepanupead ja valib iga märgi kohta 8 eksperti, kusjuures üks ekspert on jagatud. Sõnavara suurus on 160 000 märki ning mudel kasutab tähelepanu mehhanismina MLA-d (mitmepealine latentne tähelepanu) ja aktiveerimisfunktsioonina SwiGLU-d.

MuonClipi optimeerija roll

Mis on MuonClipi optimeerija ja miks see on oluline?

MuonClipi optimeerija on murranguline treeningmeetod, mille Moonshot AI töötas välja spetsiaalselt Kimi K2 treenimiseks. See optimeerija lahendab suurte tehisintellekti süsteemide loomisel levinud probleemi: ebastabiilsuse treenimise ajal. Treeningu ajal võivad tehisintellekti süsteemid muutuda ebastabiilseks ja anda halbu tulemusi, sundides arendajaid treenimise peatama ja otsast alustama.

Kuidas MuonClip tehniliselt töötab?

MuonClip laiendab originaalse Muoni optimeerija võimalusi enneolematule skaalale, võimaldades ülisuurte mudelite, näiteks Kimi K2, sujuvat treenimist. Optimeerija rakendab täpset gradiendi kärpimist, et vältida äärmuslikke uuendusi, mis võivad treeningut destabiliseerida. Lisaks kohandab see uuendusi parameetrite kaupa ja integreerib hoolikalt kaalu vähenemise, et mudelit normaliseerida ilma ebastabiilsust tekitamata.

Milliseid eeliseid pakub MuonClip tavapäraste optimeerijate ees?

Tänu MuonClipile saavutas Kimi K2 kogu oma treeningtsükli jooksul 15,5 triljoni žetooniga nulltreeningu ebastabiilsuse. See tähendab, et mudeli kadude ja gradiendi käitumine jäi järjepidevaks ja prognoositavaks, vältides plahvatavate või kaduvate gradientide lõkse. Optimeerija vajab ka umbes 52% vähem ujukomaarvutusoperatsioone (FLOP) võrreldes AdamW baasoptimeerijaga.

Jõudluse hindamine ja võrdlusalused

Kuidas Kimi K2 jõudlustestides esineb?

Kimi K2 jõudis LMSys Textarena edetabelis kohe maailma kümne parima toimivusega tehisintellekti mudeli hulka. Mudel sai kõrgema hinde kui DeepSeek, teine ​​tasuta tehisintellekt, mis pälvis oma jõudluse ja litsentsivaba olemuse tõttu ülemaailmset tähelepanu 2024. aasta lõpus.

Milliseid konkreetseid võrdlustulemusi Kimi K2 saavutas?

Nõudlikus tarkvaratehnika testis SWE-bench Verified saavutas Kimi K2 täpsuse 65,8 protsenti. Live Code Benchis saavutas mudel 53,7 protsenti, edestades DeepSeek-V3 46,9 protsendiga ja GPT-4.1 44,7 protsendiga. Matemaatikaülesannetes saavutas K2 MATH-500-s 97,4 protsenti, võrreldes GPT-4.1 92,4 protsendiga.

Millistes valdkondades Kimi K2 eriti tugevaid külgi näitab?

Mudel toimib eriti hästi matemaatika- ja loodusteaduste ülesannetes. Sellistes võrdlustestides nagu AIME, GPQA-Diamond ja MATH-500 saavutab see paremaid tulemusi kui kõik konkurendid. Kimi K2 on esirinnas ka mitmekeelsetes võrdlustestides, näiteks MMLU-Pro. Mudel töötati välja spetsiaalselt agendipõhiste rakenduste jaoks, mis tähendab, et see suudab iseseisvalt tööriistu kasutada, ülesandeid korraldada ning isegi koodi genereerida ja vigu tuvastada.

Saadavus ja kasutamine

Millised Kimi K2 versioonid on saadaval?

Moonshot AI on välja andnud mudeli kaks varianti. Kimi-K2-Base on baasmudel, mis on mõeldud teadlastele ja arendajatele, kes soovivad täielikku kontrolli peenhäälestamise ja kohandatud lahenduste üle. Kimi-K2-Instruct on juhistele keskendunud versioon, mis on optimeeritud üldiseks vestluseks ja lihtsateks agentirakendusteks.

Kust ma saan Kimi K2 alla laadida ja kasutada?

Mudel on tasuta saadaval Hugging Face'i kaudu. Kasutajad saavad mudeli kaalud alla laadida ja mudelile ligi pääseda API kaudu. Moonshot AI pakub ka OpenAI/Anthropic-ühilduvat API-t platvormil platform.moonshot.ai.

Riistvaranõuded ja juurutamine

Millised on Kimi K2 riistvaranõuded?

Äriliseks kasutamiseks vajavad potentsiaalsed kliendid mudeli jaoks vähemalt 1 TB salvestusruumi ja klastri vähemalt 16 Nvidia H20/H200 graafikaprotsessoriga. Need nõuded tulenevad mudeli tohutust suurusest, millel on triljon parameetrit.

Mis on NVIDIA H200 graafikakaardid ja miks neid soovitatakse?

NVIDIA H200 on Tensor Core GPU, mis on spetsiaalselt loodud suure jõudlusega andmetöötluse ja tehisintellekti kasutusjuhtudeks. See põhineb Hopperi arhitektuuril ja pakub 141 gigabaiti HBM3e mälu 4,8 terabaidi mälu ribalaiusega sekundis. H200 peaaegu kahekordistab NVIDIA H100 mahtu tehisintellekti põhikoormuste, näiteks LLM-järelduste jaoks.

Millised on Kimi K2 juurutamisvõimalused?

Kimi K2 on soovitatav töötada erinevatel järeldusmootoritel, sealhulgas vLLM, SGLang, KTransformers ja TensorRT-LLM. Tarbijad saavad Kimi K2 destilleeritud versioonide oodates kasutada destilleeritud versioone, mis töötavad Nvidia GPU-del, millel on 12 GB või rohkem mälu.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Võrdlus DeepSeeki ja teiste mudelitega

Mille poolest Kimi K2 DeepSeekist erineb?

Mõlemad mudelid pärinevad Hiinast ja on saadaval avatud lähtekoodiga, kuid erinevad oma arhitektuuri ja fookuse poolest. DeepSeek R1 treeniti lihtsustatud Nvidia H800 kiipidel ja selle arendamine maksis vaid 5,6 miljonit dollarit. Kimi K2 seevastu kasutab MoE arhitektuuri ja on spetsiaalselt loodud agentide luure jaoks.

Milline roll on Hiina tehisintellekti maastikul?

Hiinast on saanud avatud lähtekoodiga tehisintellekti arendamises oluline tegija. Samal ajal kui Ameerika tehnoloogiahiiglased nagu OpenAI ja Google hoiavad oma võimsaimaid mudeleid saladuses, on Hiina ettevõtted nagu Baidu, Tencent, Alibaba ja DeepSeek valinud avatud lähtekoodiga raamistikud. See strateegia teenib mitmeid strateegilisi eesmärke, sealhulgas globaalse mõjuvõimu laiendamist ja kogukonna koostöö edendamist.

Millised on LMSys Arena praegused edetabelid?

LMSys Arena pakub platvormi, kus võrreldakse erinevaid tehisintellekti mudeleid kasutajate hinnangute põhjal. Erinevad mudelid juhivad erinevates kategooriates: tekstitöötluses edestab Gemini GPT-5 ja Claude Opus 4.1, samas kui GPT-5 domineerib veebiarenduse valdkonnas. Arvutinägemises on Gemini ja GPT-4o tihedas konkurentsis.

Koolitus ja optimeerimine

Kuidas Kimi K2 treeniti?

Kuna reaalsetes stsenaariumides tööriistade kasutamiseks oli saadaval piiratud hulk treeningandmeid, treeniti Kimi K2 reaalsete ja simuleeritud keskkondade kombinatsiooni abil. Lisaks kasutati enesehindamismehhanismi, mis võimaldas tehisintellektil treeningu ajal ise kindlaks teha, kas ülesandeid täideti asjakohaselt.

Milliseid uuendusi koolitus kaasa tõi?

Kimi K2 treeniti MuonClipi optimeerija abil 15,5 triljoni žetooniga. See treeningmeetod ennetas ebastabiilsust ning muutis treenimise stabiilsemaks ja odavamaks. Sellised taaskäivitused maksavad tehisintellekti ettevõtetele tavaliselt miljoneid, kuna nad kaotavad nädalaid arvutusaega.

Rakendusvaldkonnad ja võimalikud kasutusalad

Milliste rakenduste jaoks on Kimi K2 optimeeritud?

Tehisintellekt töötati välja autonoomsele probleemide lahendamisele, arutluskäigule ja tööriistade juurutamisele spetsialiseerunud tehisintellekti agentide jaoks. Mudel suudab lahendada keerulisi ülesandeid ja vastata kõrgetasemelistele äriküsimustele. See hõlmab mitmeastmelist ülesannete täitmist, koodi genereerimist ja silumist, andmete analüüsi ja visualiseerimist ning tööriistade automaatset kutsumist.

Millised praktilised rakendused on olemas?

Kimi K2 sobib vestlusrobotite, tehisintellektil põhinevate kodeerimisassistentide ja keelelise programmeerimise (NLP) rakenduste loomiseks. Mudel suudab iseseisvalt tööriistu kasutada, ülesandeid korraldada ning isegi koodi genereerida ja vigu tuvastada. Simon Willisoni mitteametlikus testis, kus mudelil paluti genereerida jalgrattal sõitvast pelikanist SVG, andis Kimi K2 veenvaid tulemusi.

Majanduslikud aspektid ja hinnakujundus

Millised on Kimi K2-ga seotud kulud?

Mudel ise on tasuta saadaval, kuid Moonshot pakub ka API-juurdepääsu. See küsib vahemälu tabamuste eest 0,15 dollarit miljoni sisendtokeni ja 2,50 dollarit miljoni väljundtokeni eest. See hinnastruktuur on madalam võrreldavate tehisintellekti mudelite praegustest turuhindadest.

Kuidas avatud lähtekoodi strateegia turgu mõjutab?

Moonshot AI otsus Kimi K2 avatud lähtekoodiga tarkvaraks muuta järgib Hiina tehisintellekti arendajate seas levinud üldist trendi. Avatud lähtekood laiendab globaalset mõjuvõimu ning võimaldab arendajatel ja teadlastel kogu maailmas sellele tehnoloogiale ligi pääseda. Sellest võib saada tõsine alternatiiv domineerivatele patenteeritud mudelitele, nagu OpenAI GPT ja Anthropicu Claude.

Tehniline teostus ja integreerimine

Kuidas saab Kimi K2 kohapeal paigaldada?

Installimine on mitmeastmeline protsess. Esmalt tuleb luua Pythoni keskkond, millele järgneb vajalike teekide (nt PyTorch, Transformers ja Accelerate) installimine. Seejärel saab kloonida Hugging Face'i mudelihoidla ja laadida mudeli Transformersiga.

Millised täpsemad juurutamisvõimalused on saadaval?

Kiiremaks järelduseks saab kasutada vLLM-i, mis pakub OpenAI-ga ühilduvat API-t. Kogenud kasutajatele on edasijõudnutele mõeldud valikutena saadaval ka SGLang ja TensorRT-LLM. Need mootorid on spetsiaalselt optimeeritud suurte keelemudelite tõhusaks käivitamiseks.

Regulatsioon ja õiguslikud aspektid

Kuidas Kimi K2 tehisintellekti regulatsioonile reageerib?

EL-i tehisintellekti määruse kohaselt kehtivad avatud lähtekoodiga tehisintellekti mudelitele mõned erinevad nõuded kui patenteeritud süsteemidele. GPAIM-i (üldotstarbeliste tehisintellekti mudelite) puhul on avatud lähtekoodi erand, mille kohaselt pakkujate erikohustused ei kehti, kui mudel pakutakse tasuta ja avatud lähtekoodiga litsentsi alusel.

Millised läbipaistvusnõuded kehtivad?

Avatud lähtekoodiga GPAIM-i pakkujatele kehtivad madalamad läbipaistvusnõuded kui patenteeritud mudelitele. See võib motiveerida tehisintellekti arendajaid pakkuma mudeleid avatud lähtekoodiga litsentside alusel, vältides seeläbi osaliselt tehisintellekti süsteemidele esitatavaid rangemaid nõudeid.

Tulevikuväljavaated ja areng

Milline on Kimi K2 tähtsus tehisintellekti arendamisel?

Kimi K2 tähistab märkimisväärset hüpet edasi jõudluse, skaleeritavuse ja efektiivsuse osas, asetades Moonshot AI globaalse tehisintellekti innovatsiooni esirinda. Mudelit peetakse praegu tugevaimaks saadaolevaks avatud mudeliks ja see on paljudes võrdlusalustes isegi edestanud patenteeritud mudeleid.

Kuidas areneb konkurents Hiina tehisintellekti valdkonnas?

DeepSeeki ja teiste Hiina tehisintellekti mudelite esiletõus on tööstust häirinud ja sundinud ettevõtteid nagu Moonshot AI oma strateegiaid ümber mõtlema. Moonshot AI on mõistnud, et järjepidevalt tipptasemel tulemuste pakkumine on nende peamine prioriteet.

Väljakutsed ja piirangud

Millised piirangud on Kimi K2-l?

Vaatamata muljetavaldavatele võimalustele on Kimi K2-l ka piirangud. See võib raskustesse sattuda väga keerukate ülesannete või halvasti määratletud väljakutsetega. Lisaks on mudeli täielikuks toimimiseks olulised riistvaranõuded, mis võib piirata selle kättesaadavust väiksematele organisatsioonidele.

Kuidas erinevad nõuded erinevate kasutajarühmade puhul?

Kuigi ettevõtted vajavad vähemalt 16 H20/H200 graafikakaarti ja 1 TB salvestusruumi, saavad kodukasutajad loota destilleeritud versioonidele. Need väiksemad versioonid töötavad Nvidia graafikakaartidel, millel on 12 GB või rohkem mälu, kuid Kimi K2 jaoks pole need veel saadaval.

Kogukond ja ökosüsteem

Kuidas arendajate kogukond Kimi K2 vastu võtab?

Avatud lähtekoodiga mudelina avaldamine on viinud laialdase omaksvõtuni arendajate kogukonnas. Arendajad saavad mudelit kasutada erinevates rakendustes, alates vestlusrobotitest kuni keerukamate agentsüsteemideni. Selle kättesaadavus Hugging Face'i kaudu hõlbustab integreerimist olemasolevatesse töövoogudesse.

Milline roll on rahvusvahelisel koostööl?

Kimi K2 avatud lähtekoodiga olemus soodustab rahvusvahelist koostööd tehisintellekti uuringutes. Teadlased ja arendajad üle maailma saavad mudelit kasutada, muuta ja täiustada, aidates kaasa kogu tehisintellekti kogukonna arengule.

Moonshot AI Kimi K2 mudel kujutab endast märkimisväärset edasiminekut avatud lähtekoodiga tehisintellekti arendamisel. Oma triljoni parameetriga arhitektuuri, uuendusliku MuonClipi optimeerimise ja agentiivsele intellektile spetsialiseerumisega seab see saadaolevatele tehisintellekti mudelitele uued standardid. Selle tasuta kättesaadavus modifitseeritud MIT-litsentsi alusel muudab täiustatud tehisintellekti tehnoloogia kättesaadavaks laiemale publikule ja aitab kaasa tehisintellekti demokratiseerimisele. Kuigi täieliku toimimise riistvaranõuded on märkimisväärsed, avavad mitmesugused juurutamisvõimalused võimalusi erinevatele kasutajarühmadele. Selle tugev sooritus erinevates võrdlustestides, eriti võrreldes väljakujunenud mudelitega nagu DeepSeek, rõhutab selle Hiina tehisintellekti innovatsiooni kvaliteeti ja potentsiaali.

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus