Jobb-e a Kimi K2, mint a DeepSeek? A Moonshot AI kínai nyelvi modellje a középpontban

Kimi K2 a Moonshot AI-tól: Ingyenes hozzáférés a nagy teljesítményű mesterséges intelligenciához

Mi az a Kimi K2 és ki áll mögötte?

A Kimi K2 egy nagy teljesítményű, nagyméretű mesterséges intelligencia nyelvi modell, amelyet a kínai Moonshot AI vállalat fejlesztett ki. A 2023 márciusában Pekingben Yang Zhilin, Zhou Xinyu és Wu Yuxin által alapított vállalat gyorsan Kína egyik vezető MI-fejlesztőjévé vált. A Pink Floyd "The Dark Side of the Moon" című albumáról elnevezett vállalat ambiciózus célt tűzött ki maga elé, hogy alapvető modelleket hozzon létre a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez.

Milyen licencet használ Kimi K2, és mit jelent?

A Moonshot AI ingyenesen kiadta a Kimi K2-t egy módosított MIT licenc alatt. Ez a licenc lehetővé teszi mind a magánszemélyek, mind a vállalatok számára, hogy ingyenesen használják, módosítsák és terjesszék a modellt. A módosított MIT licenc egyike a nyílt forráskódú licenceknek, amelyek lehetővé teszik a modell elérését, használatát, módosítását és terjesztését. Ez jelentősen eltér a zárt modellektől, ahol a készítő teljes mértékben ellenőrzi a forráskódot.

Műszaki architektúra és specifikációk

Milyen a Kimi K2 technikai felépítése?

A Kimi K2 egy szakértők keveréke (MoE) architektúrán alapul, összesen egybillió paraméterrel. Ezek közül 32 milliárd aktiválódik minden alkalommal, amikor a modell feldolgoz egy lekérdezést. A modell 128 ezer karakteres kontextusablakkal rendelkezik, és 384 szakértővel dolgozik, amelyek a nagyobb architektúrán belüli specializált almodelleket képviselnek.

Mit jelent a szakértők keverékéből álló architektúra?

Az 1991-ben kidolgozott MoE koncepció lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modelljei számára a hatékonyabb tanulást azáltal, hogy egy problémát specializált almodellekre bont le. Egyetlen, monolitikus modell helyett az MoE architektúra egy „kapuzóhálózatot” használ, amely dinamikusan irányítja az egyes bemeneteket a legrelevánsabb szakértőkhöz. Minden szakértő a bemeneti tér egy másik részére specializálódott, és konkrét előrejelzéseket tud tenni az adott bemenetekre vonatkozóan.

Milyen technikai részletek ismertek az architektúráról?

A Kimi K2 architektúra 61 rétegből áll, beleértve egy sűrű réteget is, amelynek szakértőnkénti figyelemfelkeltési dimenziója 7168, rejtett MoE dimenziója pedig 2048. A modell 64 figyelemfelkeltő fejet használ, és tokenenként 8 szakértőt választ ki, egy megosztott szakértővel. A szókincs mérete 160 000 token, a modell pedig az MLA-t (Multi-Head Latent Attention) használja figyelemmechanizmusként, a SwiGLU-t pedig aktiválási függvényként.

A MuonClip optimalizáló szerepe

Mi az a MuonClip optimalizáló és miért fontos?

A MuonClip optimalizáló egy úttörő képzési módszer, amelyet a Moonshot AI fejlesztett ki kifejezetten Kimi K2 képzésére. Ez az optimalizáló egy gyakori problémát old meg a nagyméretű MI-rendszerek építésekor: az instabilitást a képzés során. A képzés során a MI-rendszerek instabillá válhatnak és gyenge eredményeket produkálhatnak, ami arra kényszeríti a fejlesztőket, hogy leállítsák a képzést és újrakezdjék.

Hogyan működik technikailag a MuonClip?

A MuonClip példátlan mértékben bővíti az eredeti Muon optimalizáló képességeit, lehetővé téve az olyan ultra nagy modellek zökkenőmentes betanítását, mint a Kimi K2. Az optimalizáló precíz gradiensvágást alkalmaz, hogy megakadályozza a szélsőséges frissítéseket, amelyek destabilizálhatják a betanítást. Ezenkívül paraméterenként igazítja a frissítéseket, és gondosan integrálja a súlycsökkenést a modell regularizálása érdekében instabilitás okozása nélkül.

Milyen előnyöket kínál a MuonClip a hagyományos optimalizálókkal szemben?

A MuonClipnek köszönhetően a Kimi K2 nulla betanítási instabilitást ért el a teljes betanítási futás során, 15,5 billió tokennel. Ez azt jelenti, hogy a modell veszteség- és gradiensviselkedése konzisztens és kiszámítható maradt, elkerülve a felrobbanó vagy eltűnő gradiensek buktatóit. Az optimalizáló emellett körülbelül 52%-kal kevesebb lebegőpontos műveletet (FLOP) igényel az AdamW alapoptimalizálóhoz képest.

Teljesítményértékelés és referenciaértékek

Hogyan teljesít a Kimi K2 a teljesítményteszteken?

A Kimi K2 azonnal bekerült a világ tíz legjobban teljesítő MI-modellje közé az LMSys Textarena rangsorában. A modell magasabb pontszámot ért el, mint a DeepSeek, egy másik ingyenes MI, amely 2024 végén globális figyelmet kapott teljesítménye és licencmentessége miatt.

Milyen konkrét eredményeket ért el Kimi K2?

Az SWE-bench Verified nevű, igényes szoftverfejlesztési teszten a Kimi K2 65,8 százalékos pontosságot ért el. A Live Code Bench teszten a modell 53,7 százalékot ért el, megelőzve a DeepSeek-V3-at 46,9 százalékkal és a GPT-4.1-et 44,7 százalékkal. Matematikai feladatokban a K2 97,4 százalékot ért el a MATH-500-on, szemben a GPT-4.1 92,4 százalékával.

Mely területeken mutat Kimi K2 különös erősségeket?

A modell különösen jól teljesít matematikai és természettudományos feladatokban. Olyan benchmarkokban, mint az AIME, a GPQA-Diamond és a MATH-500, jobb eredményeket ér el, mint az összes versenytársa. A Kimi K2 a többnyelvű benchmarkokban, például az MMLU-Pro-ban is vezető szerepet tölt be. A modellt kifejezetten ágensalapú alkalmazásokhoz fejlesztették ki, ami azt jelenti, hogy önállóan képes eszközöket használni, feladatokat szervezni, sőt kódot generálni és hibákat azonosítani.

Elérhetőség és használat

Milyen Kimi K2 verziók érhetők el?

A Moonshot AI kiadta a modell két változatát. A Kimi-K2-Base az alapmodell, amelyet kutatók és fejlesztők számára terveztek, akik teljes kontrollt szeretnének a finomhangolás és az egyedi megoldások felett. A Kimi-K2-Instruct egy utasítás-központú verzió, amelyet általános csevegésre és egyszerű ügynökalkalmazásokra optimalizáltak.

Hol tudom letölteni és használni a Kimi K2-t?

A modell ingyenesen elérhető a Hugging Face-en keresztül. A felhasználók letölthetik a modell súlyait és hozzáférhetnek a modellhez az API-n keresztül. A Moonshot AI egy OpenAI/Anthropic-kompatibilis API-t is biztosít a platform.moonshot.ai-n keresztül.

Hardverkövetelmények és telepítés

Milyen hardverkövetelményekkel kell rendelkeznie a Kimi K2-nek?

Kereskedelmi felhasználáshoz a leendő ügyfeleknek legalább 1 TB tárhelyre van szükségük a modellhez, valamint egy legalább 16 Nvidia H20/H200 GPU-val rendelkező klaszterre. Ezek a követelmények a modell hatalmas méretéből, egybillió paraméterrel adódnak.

Mik azok az NVIDIA H200 GPU-k, és miért ajánlottak?

Az NVIDIA H200 egy Tensor Core GPU, amelyet kifejezetten nagy teljesítményű számítástechnikához és mesterséges intelligenciával kapcsolatos felhasználási esetekhez terveztek. A Hopper architektúrán alapul, és 141 gigabájt HBM3e memóriát kínál 4,8 terabájt/másodperc memória-sávszélességgel. A H200 csaknem megduplázza az NVIDIA H100 kapacitását az olyan alapvető mesterséges intelligencia alapú munkaterhelésekhez, mint az LLM-következtetés.

Milyen telepítési lehetőségek állnak rendelkezésre a Kimi K2 esetében?

A Kimi K2-t különféle következtetőmotorokon, többek között vLLM-en, SGLang-on, KTransformers-en és TensorRT-LLM-en futtatni ajánlott. A felhasználók a Kimi K2 desztillált verzióira várva Nvidia GPU-kon futtatott desztillált verziókat használhatnak 12 GB vagy több memóriával.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Összehasonlítás a DeepSeek-kel és más modellekkel

Miben különbözik a Kimi K2 a DeepSeektől?

Mindkét modell Kínából származik és nyílt forráskódúként érhető el, de architektúrájukban és fókuszukban különböznek. A DeepSeek R1-et lecsupaszított Nvidia H800 chipeken képezték ki, és a fejlesztése mindössze 5,6 millió dollárba került. A Kimi K2 ezzel szemben az MoE architektúrát használja, és kifejezetten ügynöki hírszerzésre tervezték.

Milyen szerepet játszik a kínai mesterséges intelligencia?

Kína meghatározó szereplővé vált a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia fejlesztésében. Míg az amerikai technológiai óriások, mint az OpenAI és a Google, titokban tartják legerősebb modelljeiket, addig a kínai vállalatok, mint a Baidu, a Tencent, az Alibaba és a DeepSeek, a nyílt forráskódú keretrendszereket választották. Ez a stratégia számos stratégiai célt szolgál, többek között a globális befolyás növelését és a közösségi együttműködés előmozdítását.

Mik a jelenlegi rangsorok az LMSys Arénában?

Az LMSys Arena egy olyan platformot biztosít, ahol a különböző MI-modelleket a felhasználói értékelések alapján hasonlítják össze. A különböző modellek különböző kategóriákban vezetnek: A szövegszerkesztésben a Gemini megelőzi a GPT-5-öt és a Claude Opus 4.1-et, míg a GPT-5 uralja a webfejlesztés területét. A számítógépes látásban a Gemini és a GPT-4o szoros versenyben áll.

Képzés és optimalizálás

Hogyan edzették Kimi K2-t?

Mivel a valós helyzetekben az eszközök használatához korlátozott mennyiségű betanítási adat állt rendelkezésre, Kimi K2-t valós és szimulált környezetek kombinációjával képezték ki. Ezenkívül egy önértékelő mechanizmust is alkalmaztak, amely lehetővé tette a mesterséges intelligencia számára, hogy a betanítás során maga határozza meg, hogy a végrehajtott feladatokat megfelelően hajtották-e végre.

Milyen újításokat hozott a képzés?

A Kimi K2-t 15,5 billió tokennel képezték ki a MuonClip optimalizáló segítségével. Ez a képzési módszer megelőzte az instabilitást, és stabilabbá, olcsóbbá tette a képzést. Az ilyen újraindítások jellemzően milliókba kerülnek a mesterséges intelligencia cégeknek, mivel heteknyi számítási időt veszítenek.

Az alkalmazás és a lehetséges felhasználási területek

Milyen alkalmazásokra van optimalizálva a Kimi K2?

A mesterséges intelligenciát az autonóm problémamegoldásra, érvelésre és eszköztelepítésre szakosodott MI-ügynökökben való használatra fejlesztették ki. A modell képes összetett feladatok megoldására és magas szintű üzleti kérdések megválaszolására. Többlépéses feladatvégrehajtást, kódgenerálást és hibakeresést, adatelemzést és -megjelenítést, valamint automatikus eszközmeghívást tartalmaz.

Milyen gyakorlati alkalmazásai vannak?

A Kimi K2 alkalmas chatbotok, mesterséges intelligencia alapú kódolási asszisztensek és NLP alkalmazások létrehozására. A modell önállóan használhat eszközöket, szervezhet feladatokat, sőt akár kódot is generálhat és hibákat azonosíthat. Simon Willison egy nem hivatalos tesztjében, amelyben a modellt egy biciklin ülő pelikánról készült SVG létrehozására kérték, a Kimi K2 meggyőző eredményeket szállított.

Gazdasági szempontok és árképzés

Milyen költségekkel jár a Kimi K2?

Maga a modell ingyenesen elérhető, de a Moonshot API-hozzáférést is kínál. Millió bemeneti tokenenként 0,15 dollárt számít fel a gyorsítótár-találatokért, és 2,50 dollárt millió kimeneti tokenenként. Ez az árstruktúra a hasonló AI-modellek jelenlegi piaci árai alatt van.

Hogyan befolyásolja a nyílt forráskódú stratégia a piacot?

A Moonshot AI döntése, hogy nyílt forráskódúvá teszi a Kimi K2-t, a kínai MI-fejlesztők körében általános trendet követ. A nyílt forráskód kiterjeszti a globális befolyást, és lehetővé teszi a fejlesztők és kutatók számára világszerte a technológia elérését. Ez komoly alternatívát jelenthet a domináns zárt modellek, például az OpenAI GPT és az Anthropic Claude modelljei számára.

Műszaki megvalósítás és integráció

Hogyan lehet a Kimi K2-t helyben telepíteni?

A telepítés egy több lépésből álló folyamat. Először létre kell hozni egy Python környezetet, majd telepíteni kell a szükséges könyvtárakat, például a PyTorch-ot, a Transformers-t és az Accelerate-et. Ezután klónozható a Hugging Face modell adattár, és betölthető a modell Transformers-szel.

Milyen speciális telepítési lehetőségek állnak rendelkezésre?

A gyorsabb következtetés érdekében használható a vLLM, amely OpenAI-kompatibilis API-t biztosít. A tapasztalt felhasználók számára az SGLang és a TensorRT-LLM is elérhető haladó opcióként. Ezeket a motorokat kifejezetten a nagy nyelvi modellek hatékony végrehajtására optimalizálták.

Szabályozás és jogi szempontok

Hogyan reagál Kimi K2 a mesterséges intelligencia szabályozására?

Az EU mesterséges intelligencia rendelete értelmében a nyílt forráskódú MI-modellekre más követelmények vonatkoznak, mint a zárt rendszerekre. A GPAIM (Általános Célú MI-modellek) esetében van egy nyílt forráskódú kivétel, amely kimondja, hogy a szolgáltatókra vonatkozó konkrét kötelezettségek nem vonatkoznak, ha a modellt ingyenes és nyílt forráskódú licenc alapján biztosítják.

Milyen átláthatósági követelmények léteznek?

A nyílt forráskódú GPAIM-szolgáltatókra alacsonyabb átláthatósági követelmények vonatkoznak, mint a zárt modellekre. Ez ösztönözheti a mesterséges intelligencia fejlesztőit arra, hogy nyílt forráskódú licencek alatt biztosítsanak modelleket, ezáltal részben megkerülve a mesterséges intelligencia rendszerekre vonatkozó szigorúbb követelményeket.

Jövőbeli kilátások és fejlődés

Mi a Kimi K2 jelentősége a mesterséges intelligencia fejlesztése szempontjából?

A Kimi K2 jelentős előrelépést jelent a teljesítmény, a skálázhatóság és a hatékonyság terén, a Moonshot AI-t a globális MI-innováció élvonalába helyezve. A modellt a jelenleg elérhető legerősebb nyílt modellnek tartják, és számos benchmarkban még a zárt modelleket is felülmúlta.

Hogyan fejlődik a verseny a kínai mesterséges intelligencia világában?

A DeepSeek és más kínai mesterséges intelligencia modellek térnyerése felforgatta az iparágat, és arra kényszerítette az olyan vállalatokat, mint a Moonshot AI, hogy újragondolják stratégiájukat. A Moonshot AI felismerte, hogy a legmodernebb eredmények következetes biztosítása a legfontosabb prioritása.

Kihívások és korlátozások

Milyen korlátai vannak Kimi K2-nek?

Lenyűgöző képességei ellenére a Kimi K2-nek korlátai is vannak. Nehézségekbe ütközhet nagyon összetett feladatok vagy rosszul meghatározott kihívások esetén. Ezenkívül a modell teljes körű működéséhez jelentős hardverkövetelmények szükségesek, ami korlátozhatja a kisebb szervezetek számára való hozzáférhetőségét.

Hogyan különböznek a követelmények a különböző felhasználói csoportok esetében?

Míg a vállalatoknak legalább 16 H20/H200 GPU-ra és 1 TB tárhelyre van szükségük, az otthoni felhasználók a desztillált verziókra hagyatkozhatnak. Ezek a kisebb verziók 12 GB vagy több memóriával rendelkező Nvidia GPU-kon futtathatók, de a Kimi K2-höz még nem érhetők el.

Közösség és ökoszisztéma

Hogyan fogadja a fejlesztői közösség a Kimi K2-t?

A nyílt forráskódú modellként való megjelenés széles körű elfogadáshoz vezetett a fejlesztői közösségben. A fejlesztők különféle alkalmazásokhoz használhatják a modellt, a chatbotoktól a bonyolultabb ágensrendszerekig. A Hugging Face-en keresztüli elérhetősége megkönnyíti a meglévő munkafolyamatokba való integrációt.

Milyen szerepet játszik a nemzetközi együttműködés?

A Kimi K2 nyílt forráskódú jellege elősegíti a nemzetközi együttműködést a mesterséges intelligencia kutatásában. A kutatók és fejlesztők világszerte használhatják, módosíthatják és fejleszthetik a modellt, hozzájárulva a teljes mesterséges intelligencia közösség fejlődéséhez.

A Moonshot AI Kimi K2 modellje jelentős előrelépést jelent a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia fejlesztésében. Trillió paraméteres architektúrájával, innovatív MuonClip optimalizálásával és az ágens intelligenciára való specializációjával új mércét állít fel az elérhető MI-modellek terén. Ingyenes elérhetősége módosított MIT licenc alatt szélesebb közönség számára teszi elérhetővé a fejlett MI-technológiát, és hozzájárul a mesterséges intelligencia demokratizálódásához. Míg a teljes működéshez szükséges hardverkövetelmények jelentősek, a különböző telepítési lehetőségek új lehetőségeket nyitnak meg a különböző felhasználói csoportok számára. A különböző benchmarkokban mutatott erős teljesítménye, különösen a bevált modellekkel, például a DeepSeekkel szemben, kiemeli ennek a kínai MI-innovációnak a minőségét és potenciálját.

Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára - Kép: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Bővebben itt:

• Független MI platformok kontra hiperskálázók: Melyik megoldás a megfelelő az Ön számára?

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus