האם קימי K2 טוב יותר מ-DeepSeek? מודל השפה הסינית של Moonshot AI במוקד

קימי K2 מבית Moonshot AI: גישה חופשית לבינה מלאכותית עוצמתית

מה זה קימי K2 ומי עומד מאחוריו?

קימי K2 היא מודל שפה רב עוצמה בקנה מידה גדול לבינה מלאכותית שפותחה על ידי החברה הסינית Moonshot AI. החברה, שנוסדה בבייג'ינג במרץ 2023 על ידי יאנג ז'ילין, ג'ואו שיניו וו יוקסין, הפכה במהרה לאחת ממפתחות הבינה המלאכותית המובילות בסין. החברה, שנקראה על שם אלבומם של פינק פלויד "The Dark Side of the Moon", שואפת למטרה השאפתנית של יצירת מודלים בסיסיים לפיתוח בינה מלאכותית.

איזה רישיון משתמש Kimi K2 ומה המשמעות שלו?

חברת Moonshot AI הוציאה את Kimi K2 בחינם תחת רישיון MIT שונה. רישיון זה מאפשר לאנשים פרטיים ולחברות להשתמש, לשנות ולהפיץ את המודל ללא תשלום. רישיון MIT המתוקן הוא אחד מרישיונות הקוד הפתוח המאפשרים גישה, שימוש, שינוי והפצה של המודל. זה שונה באופן משמעותי ממודלים קנייניים, שבהם היוצר שומר על שליטה מלאה על קוד המקור.

ארכיטקטורה טכנית ומפרטים

מהו המבנה הטכני של קימי K2?

קימי K2 מבוססת על ארכיטקטורת תערובת מומחים (MoE) עם סך של טריליון פרמטרים. מתוכם, 32 מיליארד מופעלים בכל פעם שהמודל מעבד שאילתה. למודל יש חלון הקשר של 128K והוא עובד עם 384 מומחים, המייצגים תת-מודלים מיוחדים בתוך הארכיטקטורה הרחבה יותר.

מהי ארכיטקטורת שילוב מומחים?

קונספט MoE פותח בשנת 1991 ומאפשר למודלים של בינה מלאכותית ללמוד בצורה יעילה יותר על ידי פירוק בעיה לתת-מודלים ייעודיים. במקום מודל מונוליטי יחיד, ארכיטקטורת MoE משתמשת ב"רשת שערים" כדי לנתב באופן דינמי כל קלט למומחים הרלוונטיים ביותר. כל מומחה מתמחה בחלק אחר של מרחב הקלט ויכול לבצע תחזיות ספציפיות עבור קלטים ספציפיים.

אילו פרטים טכניים ידועים על הארכיטקטורה?

ארכיטקטורת Kimi K2 כוללת 61 שכבות, כולל שכבה צפופה, עם ממד קשב נסתר של 7168 וממד MoE נסתר של 2048 לכל מומחה. המודל משתמש ב-64 ראשי קשב ובוחר 8 מומחים לכל אסימון, עם מומחה אחד משותף. גודל אוצר המילים הוא 160,000 אסימון, והמודל משתמש ב-MLA (Multi-Head Latent Attention) כמנגנון קשב וב-SwiGLU כפונקציית הפעלה.

תפקידו של האופטימיזטור MuonClip

מהו האופטימיזציה של MuonClip ולמה היא חשובה?

האופטימיזציה של MuonClip היא שיטת אימון פורצת דרך שפותחה על ידי Moonshot AI במיוחד לאימון Kimi K2. האופטימיזציה הזו פותרת בעיה נפוצה בבניית מערכות בינה מלאכותית גדולות: חוסר יציבות במהלך אימון. במהלך אימון, מערכות בינה מלאכותית יכולות להפוך לבלתי יציבות ולייצר תוצאות גרועות, מה שמאלץ מפתחים להפסיק את האימון ולהתחיל מחדש.

איך MuonClip עובד מבחינה טכנית?

MuonClip מרחיב את היכולות של אופטימיזציית Muon המקורית לקנה מידה חסר תקדים, ומאפשר אימון חלק של מודלים גדולים במיוחד כמו Kimi K2. האופטימיזציה מפעילה חיתוך גרדיאנט מדויק כדי למנוע עדכונים קיצוניים שעלולים לערער את יציבות האימון. בנוסף, היא מתאימה עדכונים על בסיס פרמטר אחד ומשלבת בזהירות דעיכת משקל כדי לווסת את המודל מבלי לגרום לחוסר יציבות.

אילו יתרונות מציע MuonClip על פני אופטימיזציות קונבנציונליות?

הודות ל-MuonClip, Kimi K2 השיגה אפס חוסר יציבות באימון לאורך כל ריצת האימון שלה עם 15.5 טריליון טוקנים. משמעות הדבר היא שהתנהגות ההפסד והגרדיאנט של המודל נותרו עקביים וצפויים, תוך הימנעות ממלכודות של גרדיאנטים מתפוצצים או נעלמים. הממטב דורש גם כ-52% פחות פעולות נקודה צפה (FLOPs) בהשוואה לממטב הבסיסי של AdamW.

הערכת ביצועים ומדדים

איך קימי K2 מתפקד במבחני ביצועים?

קימי K2 דורג מיד בין עשרת דגמי הבינה המלאכותית בעלי הביצועים הטובים בעולם בדירוג LMSys Textarena. הדגם קיבל ציון גבוה יותר מ-DeepSeek, בינה מלאכותית חינמית נוספת שזכתה לתשומת לב עולמית בסוף 2024 בשל ביצועיה ואופייה נטול הרישיון.

אילו תוצאות ספציפיות השיג קימי K2?

במבחן SWE-bench Verified, מבחן הנדסת תוכנה תובעני, Kimi K2 השיג דיוק של 65.8 אחוזים. במבחן Live Code Bench, המודל השיג 53.7 אחוזים, לפני DeepSeek-V3 עם 46.9 אחוזים ו-GPT-4.1 עם 44.7 אחוזים. במשימות מתמטיות, K2 השיג 97.4 אחוזים ב-MATH-500, בהשוואה ל-92.4 אחוזים ב-GPT-4.1.

באילו תחומים קימי K2 מפגין חוזקות מיוחדות?

המודל מציג ביצועים טובים במיוחד במשימות מתמטיקה ומדעים. במבחנים כמו AIME, GPQA-Diamond ו-MATH-500, הוא משיג תוצאות טובות יותר מכל המתחרים. Kimi K2 מוביל גם את התחום במבחנים רב-לשוניים כמו MMLU-Pro. המודל פותח במיוחד עבור יישומים מבוססי סוכנים, כלומר הוא יכול להשתמש באופן עצמאי בכלים, לארגן משימות ואף לייצר קוד ולזהות שגיאות.

זמינות ושימוש

אילו גרסאות של קימי K2 זמינות?

Moonshot AI הוציאה שני גרסאות של המודל. Kimi-K2-Base הוא המודל הבסיסי, המיועד לחוקרים ומפתחים המעוניינים בשליטה מלאה על כוונון עדין ופתרונות מותאמים אישית. Kimi-K2-Instruct היא גרסה ממוקדת הוראה המותאמת לצ'אט כללי ויישומי סוכן פשוטים.

איפה אני יכול להוריד ולהשתמש בקימי K2?

המודל זמין בחינם דרך Hugging Face. משתמשים יכולים להוריד את משקלי המודל ולגשת למודל דרך ה-API. Moonshot AI מספקת גם API תואם OpenAI/Anthropic דרך platform.moonshot.ai.

דרישות חומרה ופריסה

מהן דרישות החומרה עבור Kimi K2?

לשימוש מסחרי, לקוחות פוטנציאליים דורשים לפחות 1 טרה-בייט של אחסון עבור המודל ואשכול עם לפחות 16 כרטיסי מסך של Nvidia H20/H200. דרישות אלו נובעות מגודלו העצום של המודל, עם טריליון פרמטרים.

מהם מעבדי הגרפי NVIDIA H200 ומדוע הם מומלצים?

ה-NVIDIA H200 הוא מעבד גרפי בעל ליבת Tensor Core שתוכנן במיוחד עבור מחשוב בעל ביצועים גבוהים ושימוש בבינה מלאכותית. הוא מבוסס על ארכיטקטורת Hopper ומציע 141 ג'יגה-בייט של זיכרון HBM3e עם רוחב פס של 4.8 טרה-בייט לשנייה. ה-H200 כמעט מכפיל את הקיבולת של ה-NVIDIA H100 עבור עומסי עבודה ליבה של בינה מלאכותית כגון הסקה של LLM.

אילו אפשרויות פריסה זמינות עבור Kimi K2?

מומלץ להשתמש ב-Kimi K2 להפעלה על מנועי הסקה שונים, כולל vLLM, SGLang, KTransformers ו-TensorRT-LLM. צרכנים יכולים להשתמש בגרסאות מזוקקות הפועלות על מעבדי GPU של Nvidia עם 12 ג'יגה-בייט או יותר של זיכרון בזמן שהם ממתינים לגרסאות מזוקקות של Kimi K2.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

השוואה עם DeepSeek ודגמים אחרים

במה שונה קימי K2 מ-DeepSeek?

שני הדגמים מקורם בסין וזמינים כקוד פתוח, אך הם נבדלים בארכיטקטורה ובמיקוד שלהם. DeepSeek R1 אומן על שבבי Nvidia H800 פשוטים יותר ועלות פיתוח של 5.6 מיליון דולר בלבד. Kimi K2, לעומת זאת, משתמש בארכיטקטורת MoE ותוכנן במיוחד עבור בינה סוכנתית.

איזה תפקיד ממלאת הנוף הסיני של הבינה המלאכותית?

סין התפתחה כשחקנית מרכזית בפיתוח בינה מלאכותית בקוד פתוח. בעוד ענקיות טכנולוגיה אמריקאיות כמו OpenAI וגוגל שומרות בסוד את המודלים החזקים ביותר שלהן, חברות סיניות כמו Baidu, Tencent, Alibaba ו-DeepSeek בחרו במסגרות קוד פתוח. אסטרטגיה זו משרתת מספר מטרות אסטרטגיות, כולל הרחבת השפעה עולמית וטיפוח שיתוף פעולה קהילתי.

מהם הדירוגים הנוכחיים בזירת LMSys?

ארנת LMSys מספקת פלטפורמה בה משווים מודלים שונים של בינה מלאכותית על סמך דירוגי משתמשים. מודלים שונים מובילים בקטגוריות שונות: בעיבוד תמלילים, ג'מיני מקדימה את GPT-5 ואת קלוד אופוס 4.1, בעוד ש-GPT-5 שולטת בתחום פיתוח אתרים. בראייה ממוחשבת, ג'מיני ו-GPT-4o נמצאים במירוץ צמוד.

הדרכה ואופטימיזציה

איך אומנו קימי K2?

בשל נתוני האימון המוגבלים הזמינים לשימוש בכלים בתרחישים אמיתיים, קימי K2 אומן באמצעות שילוב של סביבות אמיתיות וסימולציות. בנוסף, נעשה שימוש במנגנון הערכה עצמית, המאפשר לבינה המלאכותית לקבוע בעצמה במהלך האימון האם המשימות שבוצעו בוצעו כראוי.

אילו חידושים הביאה ההכשרה?

קימי K2 אומן עם 15.5 טריליון טוקנים באמצעות אופטימיזציית MuonClip. שיטת אימון זו מנעה אי יציבות והפכה את האימון ליציב וזול יותר. אתחול מחדש כזה עולה בדרך כלל לחברות בינה מלאכותית מיליונים מכיוון שהן מאבדות שבועות של זמן מחשוב.

אזורי יישום ושימושים אפשריים

לאילו יישומים מותאם Kimi K2?

הבינה המלאכותית פותחה לשימוש בסוכני בינה מלאכותית המתמחים בפתרון בעיות אוטונומי, חשיבה ופריסת כלים. המודל יכול לפתור משימות מורכבות ולטפל בשאלות עסקיות ברמה גבוהה. הוא כולל ביצוע משימות רב-שלבי, יצירת קוד וניפוי שגיאות, ניתוח נתונים והדמיה, והפעלה אוטומטית של כלים.

אילו יישומים מעשיים קיימים?

Kimi K2 מתאים לבניית צ'אטבוטים, עוזרי קידוד מבוססי בינה מלאכותית ויישומי NLP. המודל יכול להשתמש באופן עצמאי בכלים, לארגן משימות, ואף לייצר קוד ולזהות שגיאות. בבדיקה לא רשמית של סיימון ווילסון, בה התבקש המודל לייצר SVG של שקנאי על אופניים, Kimi K2 סיפק תוצאות משכנעות.

היבטים כלכליים ותמחור

מהן העלויות הכרוכות בקימי K2?

המודל עצמו זמין בחינם, אך Moonshot מציעה גם גישת API. היא גובה 0.15 דולר למיליון טוקנים של קלט עבור תוצאות מטמון ו-2.50 דולר למיליון טוקנים של פלט. מבנה תמחור זה נמוך ממחירי השוק הנוכחיים עבור מודלים דומים של בינה מלאכותית.

כיצד אסטרטגיית הקוד הפתוח משפיעה על השוק?

החלטתה של Moonshot AI להפוך את Kimi K2 לקוד פתוח עוקבת אחר מגמה כללית בקרב מפתחי בינה מלאכותית סינים. קוד פתוח מרחיב את ההשפעה הגלובלית ומאפשר למפתחים ולחוקרים ברחבי העולם גישה לטכנולוגיה זו. טכנולוגיה זו עשויה להפוך לחלופה רצינית למודלים הקנייניים הדומיננטיים כמו GPT של OpenAI ו-Claude של Anthropic.

יישום ואינטגרציה טכניים

כיצד ניתן להתקין את Kimi K2 באופן מקומי?

ההתקנה היא תהליך רב-שלבי. ראשית, יש ליצור סביבת Python, ולאחר מכן להתקין את הספריות הנדרשות כגון PyTorch, Transformers ו-Accelerate. לאחר מכן, ניתן לשכפל את מאגר המודלים של Hugging Face ולטעון את המודל עם Transformers.

אילו אפשרויות פריסה מתקדמות זמינות?

להסקה מהירה יותר, ניתן להשתמש ב-vLLM, המספק API תואם OpenAI. SGLang ו-TensorRT-LLM זמינים גם כאפשרויות מתקדמות למשתמשים מנוסים. מנועים אלה מותאמים במיוחד לביצוע יעיל של מודלי שפה גדולים.

רגולציה והיבטים משפטיים

כיצד קימי K2 מגיב לרגולציה של הבינה המלאכותית?

על פי תקנת הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, מודלים של בינה מלאכותית בקוד פתוח כפופים לדרישות שונות ממערכות קנייניות. עבור GPAIM (מודלים של בינה מלאכותית למטרות כלליות), ישנו חריג קוד פתוח, הקובע כי החובות הספציפיות עבור ספקים אינן חלות אם המודל מסופק תחת רישיון חופשי וקוד פתוח.

אילו דרישות שקיפות קיימות?

ספקי GPAIM בקוד פתוח כפופים לדרישות שקיפות נמוכות יותר מאשר מודלים קנייניים. זה עשוי לספק תמריץ למפתחי בינה מלאכותית לספק מודלים תחת רישיונות קוד פתוח, ובכך להתחמק חלקית מהדרישות המחמירות יותר עבור מערכות בינה מלאכותית.

סיכויים עתידיים ופיתוח

מהי המשמעות של קימי K2 לפיתוח בינה מלאכותית?

Kimi K2 מסמן קפיצת מדרגה משמעותית בביצועים, גמישות ויעילות, וממקם את Moonshot AI בחזית החדשנות העולמית בתחום הבינה המלאכותית. המודל נחשב למודל הפתוח החזק ביותר שקיים כיום ואף עלה על מודלים קנייניים במבחנים רבים.

כיצד מתפתחת התחרות בזירת הבינה המלאכותית הסינית?

עלייתה של DeepSeek ומודלים סיניים אחרים של בינה מלאכותית שיבשה את התעשייה ואילצה חברות כמו Moonshot AI לחשוב מחדש על האסטרטגיות שלהן. Moonshot AI הכירה בכך שאספקה ​​עקבית של תוצאות חדישות היא בראש סדר העדיפויות שלה.

אתגרים ומגבלות

אילו מגבלות יש לקימי K2?

למרות יכולותיו המרשימות, ל-Kimi K2 יש גם מגבלות. הוא עלול להיתקל בקשיים במשימות מורכבות מאוד או באתגרים שאינם מוגדרים היטב. בנוסף, דרישות החומרה להפעלה מלאה של המודל הן משמעותיות, דבר שעלול להגביל את נגישותו עבור ארגונים קטנים יותר.

כיצד הדרישות שונות מקבוצות משתמשים שונות?

בעוד שארגונים דורשים לפחות 16 כרטיסי מסך H20/H200 ונפח אחסון של 1TB, משתמשים ביתיים יכולים להסתמך על גרסאות מזוקקות. גרסאות קטנות יותר אלו יכולות לפעול על כרטיסי מסך של Nvidia עם זיכרון של 12GB או יותר, אך עדיין אינן זמינות עבור Kimi K2.

קהילה ומערכת אקולוגית

כיצד מתקבל Kimi K2 על ידי קהילת המפתחים?

השחרור כמודל קוד פתוח הובילה לאימוץ נרחב בקהילת המפתחים. מפתחים יכולים להשתמש במודל עבור יישומים שונים, החל מצ'אטבוטים ועד למערכות סוכנים מורכבות יותר. זמינותו דרך Hugging Face מאפשרת שילוב בזרימות עבודה קיימות.

איזה תפקיד ממלא שיתוף פעולה בינלאומי?

האופי הפתוח של Kimi K2 מקדם שיתוף פעולה בינלאומי במחקר בינה מלאכותית. חוקרים ומפתחים ברחבי העולם יכולים להשתמש, לשנות ולשפר את המודל, ולתרום לקידום קהילת הבינה המלאכותית כולה.

מודל Kimi K2 של Moonshot AI מייצג התקדמות משמעותית בפיתוח בינה מלאכותית בקוד פתוח. עם ארכיטקטורת טריליון הפרמטרים שלו, אופטימיזציית MuonClip חדשנית והתמחות בבינה סוכנית, הוא קובע סטנדרטים חדשים למודלים זמינים של בינה מלאכותית. הזמינות החינמית שלו תחת רישיון MIT שונה הופכת טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת לנגישה לקהל רחב יותר ותורמת לדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית. בעוד שדרישות החומרה לפעולה מלאה הן משמעותיות, אפשרויות פריסה מגוונות פותחות אפשרויות עבור קבוצות משתמשים שונות. הביצועים החזקים שלו במבחנים שונים, במיוחד מול מודלים מבוססים כמו DeepSeek, מדגישים את האיכות והפוטנציאל של חדשנות בינה מלאכותית סינית זו.

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות כחלופה אסטרטגית לחברות אירופאיות - תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus