Egy új „Sputnik pillanat”? AI modellek: Hamarosan jön a Kimi K3? Miért választja ki a Kimi K2 az AI -i ipart? – Kép: xpert.digital
A Kimi Bang: Ez a kínai AI modell tízszer olcsóbb, mint a GPT-4, és ugyanolyan okos.
Kína áttörése | AI a harci áron: Amikor a technológia demokratikusabbá válik
Az AI világ hatalom alatt van, és a triggernek neve van: Kimi K2. A pekingi induló Moonshot AI által kifejlesztett új nyelvi modell biztosítja az iparban való valódi „Kimi -bang” -ot, és már „második mélypontos pillanatként” forgalmazásra kerül – amely átszervezi a hatalmi egyensúlyt a globális AI versenyen. De mi teszi a Kimi K2 -t olyan különlegessé? Ez a három zavaró tulajdonság robbanásveszélyes kombinációja: a radikális nyitottság egy módosított együttes licenc révén, egy lenyűgöző előadás, amely az óriásokkal, például a GPT-4-rel való referenciaértékekkel és egy olyan ármodellvel rendelkezik, amely méret szerint aláhúzza a nyugati versenyt.
A "Sputnik pillanat" metafora leírja azt a sokkot, amelyet az Egyesült Államok 1957 -ben tapasztalt, amikor a Szovjetunió váratlanul az első műholdat – a Sputnik 1 – űrbe lőtt. Ez az esemény hirtelen tudatosította a Nyugatot, hogy egy versenyző egy döntő technológiai területen túllépte. Ennek eredményeként egy nemzeti ébresztési hívás volt, amely hatalmas beruházásokhoz vezetett a tudományba és az oktatásba, és elindította a "verseny az űrbe".
Az AI-hez továbbított "Kimi Bang" hasonló ébresztési felhívást jelent a Western Tech World számára: egy kínai vállalat nemcsak olyan modellt fejlesztett ki, amely lépést tud lépni a vezető GPT-4-rel, hanem nyílt forráskódú modellként és a költségek töredéke mellett is közzéteszi. Ez a technológiai és gazdasági áttörés megkérdőjelezi az amerikai vállalatok, például az OpenAAI korábbi dominanciáját, és jelzi egy új, szigorúbb versenyfázis kezdetét a globális AI vezetés körül.
Ez az előrelépés lenyűgözően bizonyítja, hogy a nyitott, szabadon elérhető AI modellek nemcsak technológiai szempontból felzárkóznak, hanem új korszakot is bevezetnek a költséghatékonyság és az akadálymentesség szempontjából. Az induló vállalkozások, a kutatók és a vállalatok számára világszerte ez a lehetőségek forradalmát jelenti, míg a már működő játékosok, mint például az Openaai és az antropikus, hatalmas nyomás alatt vannak. Mélyen belemerülünk az építészetbe, a referenciaértékekbe és a Kimi K2 messzemenő következményeibe, és elemezzük, hogy ez a Kínából származó „AI Sputnik pillanat” megváltoztatja-e a mesterséges intelligencia jövőjét.
A Kimi K2 három zavaró tulajdonságot egyesít:
- Nyitottság – A Moonshot AI módosított társ -licenc alatt tesz közzé modellfájlokat.
- Teljesítmény – olyan referenciaértékekben, mint az MMLU-Pro, a Kimi K2 meghaladja a nyilvános versenytársak modelleit, és eredményeket ér el a GPT-4 szinten.
- Költségek – Az API csak 0,15 dollárt igényel minden egymillió bemeneti tokennel és 2,50 dollár 1 millió output tokennel, ami azt jelenti, hogy olcsóbb, mint a Western Top Models.
Alkalmas:
Ki fejleszti ki a kimi k2 -t, és mit jelent a "kimi bang" kifejezés?
A 2023 -ban Pekingben alapított Moonshot AI rendkívül nagy hangmodellekre összpontosít, és minden nagy verzió kiadványt belsőleg "Bang" -nak ír le. A közösség átvette a kifejezést, amikor Kimi K2 2025. július 11 -én megrohamozta a referencia listákat, és a letöltési listákat rekordidőben vezette az arc átölelésére.
Mi volt az első "DeepSeek pillanat"?
A kifejezés azt a sokkot írja le, amikor a DeepSeek R1 először elérte a védett rendszerek érvelési teljesítményét, mint nyitott modellt 2025 januárjában. Az elemzők összehasonlították ezt a lépést az AI nyílt forráskódú "Sputnik Moment" -hez.
Alkalmas:
Miért beszél egy második mélysek pillanatról?
A Kimi K2 megismétli és megerősíti a narratívát: A kínai indítás egy szabadon letölthető LLM -et tesz közzé, amely nemcsak lépést tud tartani, hanem uralja az egyes tudományágakat is – , hanem ezúttal a MOE Architecture, a szerszámfelhasználás fókuszában és ismét alacsonyabb működési költségekkel.
Hogyan épül a kimi k2?
- Architektúra: A szakértők keveréke transzformátor, 1 billió teljes paraméterrel, következtetésenként 32 milliárd.
- Kontextus ablak: 128 K tokenek, optimalizálva a multi-fej látens állomás (MLA).
- Optimalizáló: A muonclip csökkenti az edzés instabilitását és felére csökkenti az ADAMW számtani költségeit.
- Szerszám nézetek: Az utasítás -ellenőrző pont natív megvalósított funkcióhívási sémákat tartalmaz.
Milyen hardverre van szüksége az öngyilkosságnak?
Kvantálás nélkül a súlyok ≈1 TB -t tesznek ki. Egy szál a Subreddit /R /localllama -ban kiszámítja a CPU RAM -konfigurációját 1,152 GB DDR5 -rel és RTX 5090 -vel 10 000 dollár alatt. A produktív késleltetések érdekében a Moonshot GPU-k a Tensorrt-LLM vagy a VLLM-Back-vége ajánlásai.
Hogyan működik a Kimi K2 az alapvető referenciaértékekben?
A Moonshot 87,8% -ot jelent az MMLU-n, 92,1% a GSM-8K-n és 26,3% pass@1 a Livecodebech-en. A VentureBeat 65,8% -ot erősíti meg a Swe-Sench által ellenőrzött Swe-Senchnél, amellyel a Kimi K2 meghaladja a sok védett rendszert.
Mely AI modellek vannak összehasonlításra?
Mely AI modellek vannak összehasonlításra? – Kép: xpert.digital
Az AI modellek jelenlegi helyzetében olyan rendszerek lenyűgöző változatossága van, amelyeket különböző tulajdonságok jellemeznek. Az összehasonlító áttekintés különféle szolgáltatók modelljeit mutatja be, mint például a Moonshot, a DeepSeek, az Openaai és az Antropic, amelyek mindegyike rendelkezik saját építészeti és teljesítményjellemzőkkel.
A Moonshot Kimi K2 modellje egy vegyes szakértő-architektúrán (MOE) alapul, összesen 1 trillió paraméterrel, ebből 32 milliárd aktív. 128 000 karakter kontextus-hatókörét kínálja, és figyelemre méltó 87,8% -ot ér el az MMLU referenciaértékében és 65,8% -át a Swe-Sench által ellenőrzött besorolásban. A költségek 0,15 USD / millió bemeneti token és 2,50 USD / millió output token.
A DeepSeek R1-0528 modellje hasonló tulajdonságokat mutat a MOE architektúrával, 671 milliárd teljes paraméterrel és 37 milliárd aktív paraméterrel. Ez meghaladja a Kimi K2 -t, 90,8% -kal az MMLU tesztben, de valamivel magasabb ára 0,55 dollár / millió bemeneti token.
Az Openaai és az antropikus modellek, például a GPT-4O, a Claude Sonnet 4, a Claude Opus 4 és a GPT-4.5 előnézete különbözik a sűrű architektúrájuktól, és néha nem közzétett paraméterszámuktól. A szignifikánsan magasabb árak különösen feltűnőek, különösen a GPT-4,5 előnézeti modell esetében, 75 dollár / millió bemeneti token és 150 dollár / millió output tokennél.
Mi az összehasonlításban különösen észrevehető?
- A KIMI K2 szinte azonos MMLU pontszámokat ér el, például a GPT-4O-t, de válaszonként csak 32 B aktív paraméterre van szüksége.
- A DeepSeek R1 legyőzi a Kimi K2 -t az MMLU -n, de gyengébb a szoftverfejlesztési referenciaértékekben.
- Az ár szempontjából a Kimi K2 10-szer a GPT-4O-ban, a Claude Sonnet 4-en pedig 5-szer.
Mennyire radikális az árkülönbség?
A különböző AI modellek közötti árkülönbségek figyelemre méltóak, és szemléltetik a költség-teljesítmény arány drámai eltolódását. Az 1 millió tokenkénti minta számítása megmutatja a szignifikáns árkülönbségeket: míg az olyan modellek, mint a Kimi K2 és a DeepSeek R1, nagyon olcsók, körülbelül 2,65–2,74 dollár / millió token, a GPT-4O ára 12,50 dollár, 9,00 USD és Claude Opus árán. Különösen feltűnő a GPT-4,5 költsége 112,50 dollár / millió token. Ez a számítás hangsúlyozza, hogy a költség-teljesítmény arány egyre inkább Kínából mozog a nyitott MOE modellek javára (szakértők keveréke), amelyek lényegesen olcsóbbak, mint a bevált nyugati AI modellek.
Milyen hatással van ez az induló vállalkozásokra és a kutatásokra?
A kedvező tokenárak lehetővé teszik a hosszabb kontextusú ablakokat és a kísérletenkénti iterációkat, ami a kutatás olcsóbbá teszi. Ugyanakkor a magas nyugati árak kiszorítják az alacsony árrés-felhasználókat a Kimi K2 infrastruktúra, például a szilíciumflow vagy a GROQ irányába.
Mit jelent a Kimi Bang a transzatlanti versenyen?
A Golem elemzői szerint a Moonshot Ai Openaai nyíltan kiderül, és arra kényszeríti az amerikai vállalatokat, hogy tovább gyorsítsák az ár lépéseit. A szakértői magazinok összehasonlítják a hatást egy "Ki Sputnik sorozat" -val, miután a DeepSeek elindította a narratívát. Az európai befektetők figyelmeztetik, hogy a szabályozási tehetetlenség további technológiai emigrációhoz vezet.
Hogyan reagálnak a piacvezetők?
2025 áprilisában az OpenAAI először jelentette be saját nyílt súlyú modelljét, hogy ellensúlyozza a nyílt forráskódú nyomtatást. Az antropikus most agresszív gyorsítótár -kedvezményeket kínál, akár 90%-ig is, de a Kimi K2 mögött marad.
Miért döntő a muonclip?
A Moonshot és az UCLA azt mutatja, hogy a Muonclip minimalizálja az instabilitást milliárd dollárban, és felére veszi az Adamw memóriafogyasztását. Ez lehetővé teszi a 15,5 trillió token edzést szünet nélkül.
Milyen szerepet játszik a szakemberek keveréke?
A MOE csak egy speciális szakértő egy részhalmazát aktiválja. Ez csökkenti a számítási időt és a villamosenergia -fogyasztást, míg a paraméter teljes száma továbbra is magas. A GPT-4O és a Claude viszont sűrű architektúrákat kell használni, és ki kell számítania az összes költség súlyát.
Mit tartalmaz a módosított társ-licencia?
Ez lehetővé teszi a kereskedelmi felhasználást, az átadást és a szublicens használatát, de kötelezi a forrásra és az engedélyre való hivatkozást. Ez azt jelenti, hogy a KIMI K2 felhasználható a premi környezetben, amely különösen az európai adatvédelmi követelményekkel foglalkozik.
Vannak sötét oldalak?
A kutatók azt kritizálják, hogy Kimi K2 a kínai történelem történelmi eseményeit ragyogta, és így elfogultsággal rendelkezik. Félek az is, hogy a nyitottság megkönnyíti a nemkívánatos alkalmazásokat, például az automatizált dezinformációt.
Agentikus intelligencia: Kimi K2 lépés az autonóm AI -ügynökökhez?
Igen. A Moonshot kifejezetten szerszám -felhasználási és funkcióhívást képzett, hogy a Kimi K2 önállóan tudjon hangolni. A VentureBeat az ügynöki készségeket egyedülálló értékesítési pontként hangsúlyozza. Ez megkülönbözteti a Kimi K2-t a DeepSeek R1-től, amely elsősorban az érvelést tárja fel, de a szerszámhasználatot az ügynökkerettől függ.
Integráció a munkafolyamatokba: Hogyan integrálhatom a Kimi K2 -t a meglévő Openai csővezetékekbe?
A Moonshot OpenAI-kompatibilis végpontokat kínál, ahol a kért hőmérsékletet belsőleg 0,6-ra méretezik. A fejlesztőknek csak a Base URL -t kell cserélniük, és olyan eszközöket használhatnak, mint például a Langchain vagy a LlamainDex, változtatások nélkül.
Milyen bevált gyakorlatok vannak a szerszámhíváshoz?
- JSON -rendszerként átadott funkciók.
- Tartsa a 0,6 hőmérsékletet a determinisztikus szerszámhívások kényszerítésére.
- Ellenőrizze az eredményeket a reflexiós prompt segítségével a hallucinációk minimalizálása érdekében.
Melyik felhőszolgáltató házigazdája a Kimi K2 -nek?
A SiliconFlow, a Fireworks AI és a GROQ fizető-tokeneket kínálnak, akár 100 K TPM-ig terjedő teljesítményig.
Hogyan lehet Európa felzárkózni?
Az elemzőknek az USA modelljén alapuló „AI Gigafactory” -re van szükségük, hogy saját modelleiket kedvező tápegységgel képezzék. Addig Európa olyan nyitott modellekre támaszkodhat, mint például a Kimi K2, és koncentrálhat a függőleges finetunákra.
Az alkalmazás előnyei mely konkrét területek?
- Kód-támogatás: A KIMI-DEV-72B KIMI-K2 adatokat használ, és eléri a 60,4% -os SWE-SHANCH-t.
- Dokumentumelemzés: A 128 K kontextus ablak lehetővé teszi a hosszú véleményt.
- Adatvezetékek: Az alacsony 0,54 s késés az első token valós idejű chatbotokat realisztikussá teszi.
Melyek a fő kockázatok?
- Elfoglalt és cenzúra a kritikus témákban.
- Az adatok kiáramlása nyilvános API -kon keresztül.
- A premis következtetések hardverköltségei továbbra is magasak a Moe ellenére.
Kimi K2 tartósan megnyomja -e a nyugati árakat?
Az árnyomást már alkalmazták: az Openai kevesebb, mint tizenkét hónap alatt háromszor csökkentette a GPT-4O-t. Claude aláássa a korábbi tarifákat a gyorsítótár -mechanizmusok révén. Az elemzők a Kimi K2 -t katalizátoraként látják el a "Race the Alsó részén" a tokenárakhoz, hasonlóan az AWS -hez a Cloud Market 2010 -hez.
Hamarosan jön a Kimi K3?
A Moonshot a multimodális világmodelleket és az önálló építészeteket nevezi a következő mérföldköveknek. A bennfentes szivárgások az 512 K tokenek és a pegasus optimalizálás kontextusablakáról beszélnek. A társaság azonban hivatalosan nem kommentálja az ütemtervet.
Mi marad a "második mélység pillanatában"?
A Kimi K2 bizonyítja, hogy a nyitott modellek nemcsak lépést tudnak tartani, hanem dominálnak az ár szempontjából is. A hatalom mozgása, ösztönzi az innovációt és arra készteti az összes szolgáltatót, hogy nagyobb átláthatóságot biztosítson. A vállalatok számára új költségbázist hoznak létre, egy gazdag tesztmezőt a kutatók számára, és a szabályozók számára a nyomást a nyílt fejlődés sebességével való lépést tartják.
A Kimi Bang így egy hüvelyt jelöl: azok, akik a nyitottságot és a hatékonyságot kombinálják, a jövőben meghatározzák az AI gazdaság szabványait.
Alkalmas:
Az AI átalakulása, AI integráció és AI platformipar szakértője
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
