פורסם ב: 13 ביולי 2025 / עדכון מ: 13 ביולי 2025 - מחבר: קונראד וולפנשטיין
KI Model Kimi K2: ספינת הדגל החדשה של הקוד הפתוח מסין-אבן דרך אחרת למערכות KI-Image: xpert.digital
דגם פרמטר טריליון קימי K2 סולל משם להתפתחות AI ריבונית באירופה
מהפכת קוד פתוח נוספת: קימי K2 מביא AI ברמה העולמית במרכזי נתונים אירופיים
קימי K2 מביא את המערכת האקולוגית AI הפתוחה לרמה חדשה. מודל התערובת של המומחים עם פרמטרים טריליון מספק תוצאות עם משקולות כבדות קנייניות בתכנות ריאליסטיות, מתמטיקה וסוכן מדדי סוכן-עם חלק מהעלויות ועם משקולות שפורסמו לחלוטין. עבור מפתחים בגרמניה זה פותח את ההזדמנות לארח את שירותי AI בעלי ביצועים גבוהים עצמם, להטמיע תהליכים קיימים ולפתח מוצרים חדשים.
מתאים לכך:
מדוע קימי K2 הוא יותר מדגם ה- AI הגדול הבא
בעוד שמעבדות מערביות כמו OpenAAI ו- Anthropic מסתירות את הדגמים הטובים ביותר שלהן מאחורי ממשקים בתשלום, Monshot AI עוסק במסלול אחר: כל המשקולות זמינות לציבור תחת רישיון משותף שהשתנה. שלב זה לא רק מאפשר לשחזור מדעי אפשרי, אלא גם מאפשר לחברות קטנות ובינוניות לבנות אשכול הסקה משלהן או להשתמש בתרחישים של Kimi K2 בתרחישים. ההתחלה נופלת לשלב בו סין נקבעת כשעון תנועת LLM קוד פתוח; Deepseek V3 נחשב כמדד עד יוני, עכשיו קימי K2 מגדיר שוב את המשקוף.
תהליך אדריכלות והדרכה
תערובת מומחים ברמת שיא
קימי K2 בונה על מערכת מומחים חדשנית עם 384 מומחים, לפיה רק שמונה מומחים ו"מומחה משותף "גלובלי פעילים לפי אסימון. ארכיטקטורה זו מאפשרת למנוע ההסקה לטעון רק 32 מיליארד פרמטרים ל- RAM בו זמנית, מה שמקטין באופן דרסטי את עומס ה- GPU. אמנם מודל פרמטר צפוף של 70 מיליארד דיוק במלואו כבר דורש שני GPUs H100 GPUs, Kimi K2 משיג איכות דומה או אפילו טובה יותר, אם כי הוא מבצע רק שליש מהמשקולות באותו GPUs.
בהשוואה לדגמים אחרים, היעילות של KIMI K2 ניכרת: עם סך של 1,000 מיליארד פרמטרים, DeepSeek V3-Base עולה על 671 מיליארד פרמטרים ונמצאת מתחת לערך המשוער של GPT-4.1 עם כ -1,800 מיליארד פרמטרים. עם KIMI K2, רק 32 מיליארד פרמטרים לאסימון נותרו פעילים, לעומת 37 מיליארד בבסיס DeepSeek V3. מערכת המומחים של KIMI K2 משתמשת ב -384 מומחים, שמונה מהם נבחרים, ואילו DeepSeek V3-Base משתמש ב -240 מומחים עם שמונה שנבחרו. שלושת הדגמים תומכים באורך הקשר של אסימוני 128K.
פיתוח זה מראה כי Moonshot משחרר מודל ציבורי עם פרמטרים טריליון לראשונה ועדיין נשאר תחת גבול הפרמטרים של 40 מיליארד לכל אסימון, המהווה התקדמות משמעותית ביעילותם של מודלים בשפה גדולה.
Muonclip - ייצוב בסטנדרט חדש
אימוני שנאי MOE סופר חזקים סובלים לעתים קרובות מחיטי תשומת לב מתפוצצים. לכן Moonshot משלב את מיטוב המואון היעיל האסימון עם פרליזציה "QK-clip" במורד הזרם, שמנרמל את השאילתה ואת מטריצות המפתח לאחר כל שלב. על פי Moonshot, אף סמל הפסד אחד לא הופיע באסימוני אימונים של 15.5 טריליון. התוצאה היא עקומת למידה חלקה במיוחד ומודל שעובד יציב מההוצאה הראשונה.
מסד נתונים
עם אסימונים של 15.5 טריליון, קימי K2 מגיע לנפח הנתונים של דגמי כיתות GPT-4. בנוסף לטקסט וקוד אינטרנט קלאסי, שיחות כלים מדומות ודיאלוגים של זרימת עבודה זרמו לאימונים מראש כדי לעגן יכולת לפעול. בניגוד ל- DeepSeek R1, יכולת הסוכן אינה מבוססת בעיקר על שוויון שרשרת-סווינג, אלא על תרחישים למידה בהם המודל נאלץ לתזמר כמה ממשקי API.
שירותי מידוד בפירוט
שירותי Benchmark מראים השוואה מפורטת בין שלושה דגמי AI בתחומי אחריות שונים. באזור התכנות, Kimi K2-Instr. במבחן המאומת SWE-Bench, אחוזי הצלחה של 65.8 אחוזים, בעוד ש- Deepseek V3 ביצעה עם 38.8 אחוזים ו- GPT-4.1 עם 54.6 אחוזים. ב- LiveCodeBench v6, Kimi K2-Instr. במחיר של 53.7 אחוזים, ואחריו Deepseek V3 עם 49.2 אחוזים ו- GPT-4.1 עם 44.7 אחוזים. בצימוד הכלים במבחן הקמעונאות TAU2 עם ארבעה ניסיונות ממוצעים, GPT-4.1 משיג את הביצועים הטובים ביותר עם 74.8 אחוזים, ממש לפני KIMI K2-Instr. עם 70.6 אחוזים ו- DeepSeek V3 עם 69.1 אחוזים. בקטגוריית המתמטיקה Math-500 עם הסכם מדויק, Kimi K2-Instr. עם 97.4 אחוזים, ואחריו Deepseek V3 עם 94.0 אחוזים ו- GPT-4.1 עם 92.4 אחוזים. במבחן הידע הכללי MMLU ללא תקופת השתקפות, GPT-4.1 עושה 90.4 אחוזים בצורה הטובה ביותר, ואחריו מקרוב Kimi K2-Instr. עם 89.5 אחוזים, בעוד ש- Deepseek V3 מהווה את התחתית עם 81.2 אחוזים.
פרשנות התוצאות
- בתרחישי קידוד ריאליסטיים, Kimi K2 נמצא בבירור מול כל דגמי הקוד הפתוח הקודם ומכה את GPT-4 .1 על ספסל SWE.
- מתמטיקה וחשיבה סמלית הם כמעט מושלמים; המודל עולה גם על מערכות קנייניות.
- עם הידע העולמי הטהור, GPT-4 .1 עדיין קדימה, אך המרחק קטן מתמיד.
כישורים סוכנים בחיי היומיום
LLMs רבים מסבירים היטב, אך אינם פועלים. KIMI K2 הוכשר בעקביות לסיים משימות שיחות כלים לאוטונומיות, גרסת קוד והתאמת קבצים.
דוגמה 1: תכנון טיול עסקים
הדגם מפרק בירור ("טיסת ספרים, מלון ושולחן לשלושה אנשים בברלין") ל -17 שיחות API: לוח שנה, צובר טיסה, API לאמן, אופנט, דוא"ל לחברה, גיליונות Google ללא הנדסה מהירה.
דוגמה 2: ניתוח נתונים
CSV עם 50,000 מערכי נתוני שכר נקרא, מוערך סטטיסטית, עלילה שנוצרה ונשמרה כדף HTML אינטראקטיבי. הרשת כולה פועלת בחדר כושר בצ'אט יחיד.
מדוע זה חשוב?
- פרודוקטיביות: תגובת המודל אינה רק טקסט, אלא פעולה ניתנת להפעלה.
- חוסן שגיאות: באמצעות אימוני RL בזרימות עבודה, KIMI K2 לומד לפרש הודעות שגיאה ולתקן את עצמן.
- עלות: סוכן אוטומטי חוסך מסירה אנושית ומפחית את עלויות ההקשר מכיוון שפחות נסיעות הלוך ושוב נחוצות.
רישיון, עלויות ותוצאות תפעוליות
רִשָׁיוֹן
המשקולות כפופות לרישיון דמוי MIT. רק עבור מוצרים עם למעלה ממאה מיליון משתמשים פעילים חודשיים או יותר מ- 20 מיליון דולר במכירות בחודש דורשים ירח ירח הערה "Kimi K2" גלויה בממשק המשתמש. זה לא רלוונטי עבור מרבית החברות הגרמניות.
API ומחירי מארח עצמי
ה- API והמחירים המתארחים בעצמם מראים הבדלים ברורים בין הספקים. בעוד שממשק ה- API של Monshot מחשב 0.15 דולר עבור אסימוני קלט ו -2.50 דולר עבור אסימוני תפוקה למיליון, ה- DeepSeek-API עולה 0.27 דולר עבור קלט ו- 1.10 דולר לתפוקה. עם ממוצע של 10.00 $ עבור קלט ו- 30.00 $ לתפוקה, ה- API של GPT-4 O יקר משמעותית.
יעילות העלות באמצעות טכנולוגיית MOE מדהימה במיוחד: עלויות הענן הפכו תחרותיות ביותר. דוגמה מעשית ממחישה זאת: מפתח משלם רק כ- $ 0.005 עבור 2,000 צ'ט אסימון עם KIMI K2, ואילו אותו צ'אט עם GPT-4 עולה ארבעה דולר.
פרופיל חומרה להפעלה פנימית
- דגם מלא (FP16): לפחות 8 × H100 80 GB או 4 × B200.
- כימות 4 סיביות: פועל יציב על 2 × H100 או 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- מנוע הסקה: VLLM, SGLANG ו- TENSORRT-LLM תומכים בקימי K2 באופן טבעי.
תחומי יישום מעשיים באירופה
- תעשייה 4.0: ניתן לדגמן תוכניות תחזוקה אוטומטיות, אבחנות שגיאות והזמנות חלקי חילוף כזרימת סוכן.
- עסקים בינוניים: בוטים מקומיים של צ'אט עונים על ספקים ופניות לקוחות בזמן אמת מבלי לשלוח נתונים לשרתים בארה"ב.
- שירותי בריאות: מרפאות משתמשות בקימי K2 כדי לקודד מכתבי רופא, חישוב מקרי DRG ותיאום מינוי-הכל במקום.
- מחקר והוראה: אוניברסיטאות מארחות את המודל באשכולות HPC כדי לאפשר לסטודנטים ניסויים בחינם עם ה- LLM האחרונים.
- רשויות: מוסדות ציבוריים נהנים ממשקולות פתוחות מקור מכיוון שדרישות הגנת המידע מקשות על השימוש במודלים של ענן קנייני.
שיטות עבודה מומלצות להפעלה יצרנית
פרקטיקות מוכחות שונות ביססו את עצמן להפעלה יצרנית של מערכות AI. במקרה של עוזרי צ'אט, יש להגדיר את הטמפרטורה ל- 0.2 עד 0.3 כדי להבטיח תשובות עובדתיות, בעוד שערך ה- P העליון צריך להיות מקסימום 0.8. לייצור קוד, חשוב להגדיר בבירור את הנחתה המערכתית, למשל עם ההוראות "אתה עוזר פייתון מדויק" וליישם בדיקות אמינות. במקרה של שיחות כלים, יש לציין בקפדנות את תוכנית JSON כך שתפקוד פורמטים של המודל מתקשר נכון. צינורות RAG עובדים בצורה הטובה ביותר עם גודל נתח של 800 אסימונים ודירוג מחדש עם מקודד צולב כמו BGE-RERANK-L לפני האחזור. לצורך האבטחה, חיוני לבצע פקודות יוצאת בארגז חול, למשל ב- VM חזיז, כדי למזער את סיכוני ההזרקה.
מתאים לכך:
אתגרים ומגבלות
טביעת רגל זיכרון
למרות שרק 32 פרמטרים B פעילים, על הנתב להחזיק בכל משקולות המומחים. לכן הסקת מעבד טהור אינה מציאותית.
תלות בכלים
כלים מוגדרים שלא בצדק מובילים לולאות אינסופיות; טיפול בשגיאות חזק הוא חובה.
הזיות
במקרה של ממשקי API לא ידועים לחלוטין, פונקציות המודל יכולות להמציא. יש צורך במאמת קפדני.
סעיף רישיון
עם צמיחה חזקה של משתמשים, התחייבות למיתוג יכולה להיות מועדפת.
בקרות אתיקה ויצוא
פתיחות גם מייצרת יישומים פוטנציאליים לא תקינים; חברות אחראיות על מערכות פילטר.
קוד פתוח כמנוע חדשנות
הצעד של AI של Moonshot מראה כי דגמים פתוחים לא רק פועלים לאחר חלופות קנייניות, אלא גם שולטים בשדות מסוימים. בסין, מערכת אקולוגית נוצרת מאוניברסיטאות, סטארט-אפים וספקי ענן המאיצים את הפיתוח במחקר משותף ותמחור אגרסיבי.
עבור אירופה יש יתרון כפול:
- גישה טכנולוגית ללא מנעול ספק ותחת ריבונות נתונים אירופית.
- לחץ עלות של ספקי מסחרי, שניתן לצפות במחירים הוגנים לטווח הבינוני עם ביצועים דומים.
בטווח הארוך ניתן לצפות כי דגמי טריליון-מו אחרים יופיעו, אולי גם רב-מודלים. אם Moonshot עוקב אחר המגמה, חזון או תוספות שמע. לכל המאוחר אז התחרות על "הסוכן הפתוח" הטוב ביותר הופכת לנהג המרכזי של כלכלת ה- AI.
לא יקר יותר ממשקי API של קופסא שחורה: KIMI K2 דמוקרטיזציה AI פיתוח
קימי K2 מסמן נקודת מפנה: הוא משלב ביצועים עליונים, יכולת לפעול ולפתוח משקולות בחבילה יחידה. עבור מפתחים, חוקרים וחברות באירופה, המשמעות היא חופש בחירה אמיתי: במקום להסתמך על ממשקי API יקרים של קופסאות שחורות, אתה יכול להפעיל, להתאים ולשלב בסיס AI סביר וחזק בעצמך. כל מי שמשיג ניסיון עם זרימות עבודה של סוכן ותשתיות MOE בשלב מוקדם יוצר יתרון תחרותי בר -קיימא בשוק האירופי.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
קונרד וולפנשטיין
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
