Publié le: 13 juillet 2025 / mise à jour du: 13 juillet 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Ki Modèle Kimi K2: Le nouveau produit phare open source de la Chine - un autre jalon pour les systèmes Open Ki-Image: Xpert.Digital
Le modèle de paramètres de milliards de milliards de paramètres Kimi K2 se déplacent pour le développement souverain de l'IA en Europe
Une autre révolution open source: Kimi K2 apporte l'IA de classe mondiale dans les centres de données européens
Kimi K2 amène l'écosystème d'IA ouvert à un nouveau niveau. Le modèle de mélange de réseaux avec un billion de paramètres fournit des résultats avec des poids lourds propriétaires en programmation réaliste, mathématiques et références d'agent avec une fraction des coûts et avec des poids entièrement publiés. Pour les développeurs en Allemagne, cela ouvre la possibilité d'accueillir eux-mêmes les services d'IA à haute performance, d'intégrer les processus existants et de développer de nouveaux produits.
Convient à:
- L'IA open source de Chine-So Deepseek plonge le monde de la technologie en GPU sans chaos, plus de puissance d'IA
Pourquoi Kimi K2 est plus que le prochain grand modèle d'IA
Alors que les laboratoires occidentaux tels que OpenAai et Anthropic cachent leurs meilleurs modèles derrière les interfaces payantes, MonShot AI poursuit un cours différent: tous les poids sont accessibles au public sous une co-licence modifiée. Cette étape rend non seulement la reproductibilité scientifique possible, mais permet également aux petites et moyennes entreprises de construire leur propre cluster d'inférence ou d'utiliser Kimi K2 dans les scénarios Edge. Le début tombe dans une phase dans laquelle la Chine est établie comme horloge du mouvement LLM open source; Deepseek V3 était considéré comme une référence jusqu'en juin, maintenant Kimi K2 remet la barre transversale.
Architecture et processus de formation
Mélange des experts à un niveau record
Kimi K2 s'appuie sur un système d'experts innovant avec 384 experts, par laquelle seuls huit experts et un "expert partagé" mondial sont actifs par jeton. Cette architecture permet au moteur d'inférence de charger seulement 32 milliards de paramètres dans la RAM en même temps, ce qui réduit considérablement la charge du GPU. Alors qu'un modèle de paramètres dense de 70 milliards de paramètres nécessite déjà deux GPU H100, Kimi K2 obtient une qualité comparable ou encore meilleure, bien qu'elle n'exécute qu'un tiers des poids sur les mêmes GPU.
Par rapport à d'autres modèles, l'efficacité de Kimi K2 est évidente: avec un total de 1 000 milliards de paramètres, Deepseek V3-base dépasse 671 milliards de paramètres et est inférieur à la valeur estimée de GPT-4.1 avec environ 1 800 milliards de paramètres. Avec Kimi K2, seulement 32 milliards de paramètres par jeton restent actifs, contre 37 milliards à la base de Deepseek V3. Le système d'experts Kimi K2 utilise 384 experts, dont huit sont sélectionnés, tandis que Deepseek V3-Base utilise 240 experts avec huit élus. Les trois modèles prennent en charge une durée de contexte de 128k jetons.
Ce développement montre que Moonshot libère un modèle public avec un billion de paramètres pour la première fois et reste dans la limite de 40 milliards de paramètres par jeton, ce qui est un progrès significatif dans l'efficacité des modèles de gros langues.
MUONCLIP - Stabilisation sur une nouvelle norme
La formation de Super Strong Moe Transformers souffre souvent de l'explosion des logites d'attention. Moonshot combine donc l'optimiseur de muon économe en jetons avec une fracalisation "QK-CLIP" en aval, qui normalise la requête et les matrices clés après chaque étape. Selon Moonshot, pas une seule pointe de perte n'est apparue dans des jetons d'entraînement de 15,5 billions. Le résultat est une courbe d'apprentissage extrêmement fluide et un modèle qui fonctionne stable à partir de la première version.
Base de données
Avec 15,5 billions de jetons, Kimi K2 atteint le volume de données des modèles de classe GPT-4. En plus du texte Web et du code classiques, les appels d'outils simulés et les dialogues de workflow se sont déroulés dans la pré-formation pour ancrer la capacité d'agir. Contrairement à Deepseek R1, la compétence de l'agent n'est pas principalement basée sur la chaîne de surinsion de la chaîne de swing, mais sur les scénarios d'apprentissage dans lesquels le modèle a dû orchestrer plusieurs API.
Services de référence en détail
Les services de référence montrent des comparaisons détaillées entre trois modèles d'IA dans différents domaines de responsabilité. Dans la zone de programmation, Kimi K2-Instr. Dans le test vérifié SWE-Bench, un taux de réussite de 65,8%, tandis que Deepseek V3 a effectué 38,8% et GPT-4.1 avec 54,6%. À LivecodeBench V6, Kimi K2-Instr. À 53,7%, suivi de Deepseek V3 avec 49,2% et GPT-4.1 avec 44,7%. Dans le couplage de l'outil dans le test de vente au détail TAU2 avec quatre tentatives moyennes, GPT-4.1 obtient les meilleures performances avec 74,8%, juste devant Kimi K2-INTR. Avec 70,6% et V3 Deepseek avec 69,1%. Dans la catégorie mathématiques MATH-500 avec un accord exact, Kimi K2-Instr. Avec 97,4%, suivi de Deepseek V3 avec 94,0% et GPT-4.1 avec 92,4%. Dans le test de connaissances générales MMLU sans période de réflexion, GPT-4.1 fait 90,4% le meilleur, suivi de près par Kimi K2-Intr. Avec 89,5%, tandis que Deepseek V3 forme le fond avec 81,2%.
Interprétation des résultats
- Dans les scénarios de codage réalistes, Kimi K2 est clairement devant tous les modèles open source précédents et bat GPT-4 .1 sur SWE-Bench vérifié.
- Les mathématiques et la pensée symbolique sont presque parfaites; Le modèle dépasse également les systèmes propriétaires.
- Avec Pure World Knowledge, GPT-4 .1 est toujours en avance, mais la distance est plus petite que jamais.
Compétences agentiques dans la vie quotidienne
De nombreux LLM expliquent bien, mais n'agissent pas. Kimi K2 a été systématiquement formé pour terminer les tâches, y compris les appels d'outils, la version et l'adaptation de fichiers de code.
Exemple 1: planification des voyages d'affaires
Le modèle démantèle une enquête ("Flight de livre, hôtel et table pour trois personnes à Berlin") en 17 appels API: calendrier, agrégateur de vol, API de train, OpenTable, e-mail d'entreprise, Google Sheets sans l'ingénierie manuelle.
Exemple 2: Analyse des données
Un CSV avec 50 000 ensembles de données salariaux est lu, évalué statistiquement, un tracé généré et enregistré comme une page HTML interactive. Toute la chaîne fonctionne dans un seul gymnase de chat.
Pourquoi est-ce important?
- Productivité: la réponse du modèle n'est pas seulement du texte, mais une action exécutable.
- Robustesse d'erreur: grâce à la formation RL sur les flux de travail, Kimi K2 apprend à interpréter les messages d'erreur et à se corriger.
- Coût: Un agent automatisé économise un transfert humain et réduit les coûts de contexte car moins d'aller-retour sont nécessaires.
Licence, coûts et conséquences opérationnelles
Licence
Les poids sont soumis à une licence de type MIT. Ce n'est que pour les produits avec plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels ou plus de 20 millions de dollars de ventes par mois nécessitent une note de "kimi k2" visible dans l'interface utilisateur. Ce n'est pas pertinent pour la plupart des entreprises allemandes.
API et prix d'auto-hébergement
L'API et les prix d'auto-hébergement montrent des différences claires entre les prestataires. Alors que l'API Monshot calcule 0,15 $ pour les jetons d'entrée et 2,50 $ pour les jetons de sortie par million, l'API Deepseek coûte 0,27 $ pour les entrées et 1,10 USD pour la production. Avec une moyenne de 10,00 $ pour les contributions et 30,00 $ pour la production, l'API GPT-4 O est nettement plus coûteuse.
La rentabilité grâce à la technologie MOE est particulièrement remarquable: les coûts du cloud sont devenus extrêmement compétitifs. Un exemple pratique illustre ceci: un développeur ne paie qu'environ 0,005 $ pour une conversation de 2 000 jetons avec Kimi K2, tandis que la même conversation avec GPT-4 coûte quatre dollars.
Profil matériel pour le fonctionnement en interne
- Modèle complet (FP16): au moins 8 × H100 80 Go ou 4 × B200.
- Quantification 4 bits: fonctionne stable sur 2 × H100 ou 2 × Apple M3 Ultra 512 Go.
- Inférence Moteur: Vllm, Sglang et Tensorrt-llm prennent en charge Kimi K2 nativement.
Champs pratiques d'application en Europe
- Industrie 4.0: Les plans de maintenance automatisés, les diagnostics d'erreur et les commandes de pièces de rechange peuvent être modélisés comme un flux d'agent.
- Entreprises de taille moyenne: Bots de chat locaux Réponse le fournisseur et les demandes des clients en temps réel sans envoyer de données aux serveurs américains.
- Santé: les cliniques utilisent Kimi K2 pour codager les lettres du médecin, le calcul des cas de DRG et la coordination de rendez-vous - tout sur les locaux.
- Recherche et enseignement: les universités hébergent le modèle en grappes HPC pour permettre aux étudiants d'expériences gratuites avec les derniers LLM.
- Autorités: Les institutions publiques bénéficient de poids à l'ouverture de la source car les exigences de protection des données rendent difficile l'utilisation de modèles de cloud propriétaires.
Meilleures pratiques pour un fonctionnement productif
Diverses pratiques éprouvées se sont établies pour le fonctionnement productif des systèmes d'IA. Dans le cas des assistants de chat, la température doit être fixée à 0,2 à 0,3 pour garantir des réponses factuelles, tandis que la valeur P supérieure doit être un maximum de 0,8. Pour la génération de code, il est crucial de définir clairement l'invite du système, par exemple avec l'instruction «vous êtes un assistant Python précis» et d'implémenter des tests fiables. Dans le cas des appels d'outils, le schéma JSON doit être strictement spécifié afin que la fonction de formats de modèle appelle correctement. Les pipelines de chiffon fonctionnent mieux avec une taille de morceaux de 800 jetons et une réévaluation avec des encodeurs croisés tels que BGE-RERANK-L avant la récupération. Pour la sécurité, il est essentiel de réaliser des commandes sortantes dans un bac à sable, par exemple dans une machine virtuelle de pétard, pour minimiser les risques d'injection.
Convient à:
- L'économie de l'IA comme force économique: une analyse de la transformation mondiale, des prévisions et des priorités géopolitiques
Défis et limites
Empreinte mémoire
Bien que seulement 32 paramètres B soient actifs, le routeur doit contenir tous les poids d'experts. Une inférence du processeur pure est donc irréaliste.
Dépendance à l'outil
Des outils à tort conduisent à des boucles sans fin; Une gestion des erreurs robuste est obligatoire.
Hallucinations
Dans le cas des API complètement inconnues, les fonctions du modèle peuvent inventer. Un validateur strict est nécessaire.
Clause de licence
Avec une forte croissance des utilisateurs, l'obligation de marque peut être en discussion.
Contrôles d'éthique et d'exportation
L'ouverture fait également des applications potentiellement inappropriées; Les entreprises sont responsables des systèmes filtrants.
Open source en tant que moteur d'innovation
L'étape de Moonshot IA montre que les modèles ouverts fonctionnent non seulement après des alternatives propriétaires, mais dominent également certains champs. En Chine, un écosystème est créé à partir d'universités, de start-ups et de fournisseurs de cloud qui accélèrent le développement avec des recherches conjointes et des prix agressifs.
Pour l'Europe, il y a un double avantage:
- Accès technologique sans verrouillage des fournisseurs et sous la souveraineté des données européennes.
- La pression des coûts des fournisseurs commerciaux, qui peut être attendue dans les prix de la foire à moyen terme avec des performances comparables.
À long terme, on peut s'attendre à ce que d'autres milliards de modèles apparaissent, peut-être aussi multimodaux. Si Moonshot suit la tendance, la vision ou les extensions audio pourraient être ouvertes. Au plus tard, la concurrence du meilleur «agent ouvert» devient le moteur central de l'économie de l'IA.
Plus de chères API Black Box: Kimi K2 Democratized IA Development
Kimi K2 marque un tournant: il combine les performances supérieures, la capacité d'agir et d'ouvrir des poids dans un seul package. Pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises en Europe, cela signifie une véritable liberté de choix: au lieu de compter sur des API de boîte noire coûteuse, vous pouvez opérer, adapter et intégrer vous-même une base d'intelligence artificielle abordable et puissante. Quiconque acquiert de l'expérience avec les flux de travail d'agent et les infrastructures MOE à un stade précoce crée un avantage concurrentiel durable sur le marché européen.
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