Diterbitkan pada: 13 Juli 2025 / Pembaruan dari: 13 Juli 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
KI Model Kimi K2: Pergantapan Sumber Terbuka Baru dari Tonggak Sejarah Tiongkok untuk Sistem Ki Terbuka: Xpert.Digital
Triliun Model Parameter Kimi K2 Paves Away Untuk Pengembangan AI Sovereign di Eropa
Revolusi Sumber Terbuka Lainnya: Kimi K2 Membawa AI Kelas Dunia di Pusat Data Eropa
Kimi K2 membawa ekosistem AI terbuka ke tingkat yang baru. Model campuran ahli dengan satu triliun parameter memberikan hasil dengan kelas berat berpemilik dalam pemrograman realistis, matematika dan tolok ukur agen-dengan sebagian kecil dari biaya dan dengan bobot yang dipublikasikan sepenuhnya. Untuk pengembang di Jerman, ini membuka kesempatan untuk menjadi tuan rumah layanan AI kinerja tinggi itu sendiri, untuk menanamkan proses yang ada dan untuk mengembangkan produk baru.
Cocok untuk:
Mengapa Kimi K2 lebih dari model AI besar berikutnya
Sementara laboratorium barat seperti openaai dan antropik menyembunyikan model terbaik mereka di balik antarmuka berbayar, Monshot AI mengejar kursus yang berbeda: semua bobot tersedia untuk umum di bawah lisensi ko-modifikasi. Langkah ini tidak hanya memungkinkan reproduktifitas ilmiah, tetapi juga memungkinkan perusahaan kecil dan menengah untuk membangun cluster inferensi mereka sendiri atau menggunakan kimi k2 dalam skenario tepi. Mulai jatuh ke dalam fase di mana Cina didirikan sebagai jam gerakan LLM open source; Deepseek V3 dianggap sebagai tolok ukur sampai Juni, sekarang Kimi K2 menetapkan mistar gawang lagi.
Proses Arsitektur dan Pelatihan
Campuran-of-experts pada tingkat rekor
Kimi K2 dibangun di atas sistem ahli inovatif dengan 384 ahli, di mana hanya delapan ahli dan "ahli bersama" global yang aktif per token. Arsitektur ini memungkinkan mesin inferensi untuk memuat hanya 32 miliar parameter ke dalam RAM secara bersamaan, yang secara drastis mengurangi beban GPU. Sementara model parameter 70 miliar padat dalam presisi penuh sudah membutuhkan dua GPU H100, Kimi K2 mencapai kualitas yang sebanding atau bahkan lebih baik, meskipun hanya mengeksekusi sepertiga dari bobot pada GPU yang sama.
Dibandingkan dengan model lain, efisiensi Kimi K2 terbukti: dengan total 1.000 miliar parameter, deepseek V3-base melebihi 671 miliar parameter dan berada di bawah estimasi nilai GPT-4.1 dengan sekitar 1.800 miliar parameter. Dengan Kimi K2, hanya 32 miliar parameter per token tetap aktif, dibandingkan dengan 37 miliar pada basis Deepseek V3. Sistem ahli Kimi K2 menggunakan 384 ahli, delapan di antaranya dipilih, sementara Deepseek V3-Base menggunakan 240 ahli dengan delapan terpilih. Ketiga model mendukung panjang konteks 128K token.
Perkembangan ini menunjukkan bahwa Moonshot melepaskan model publik dengan satu triliun parameter untuk pertama kalinya dan masih tetap di bawah batas parameter 40 miliar per token, yang merupakan kemajuan signifikan dalam efisiensi model bahasa besar.
Muonclip - Stabilisasi pada standar baru
Pelatihan transformer MOE super kuat sering kali menderita logam perhatian yang meledak. Oleh karena itu Moonshot menggabungkan pengoptimal muon yang efisien token dengan fralisasi "QK-klip" hilir, yang menormalkan kueri dan matriks kunci setelah setiap langkah. Menurut Moonshot, tidak ada satu lengan kehilangan pun yang muncul di 15,5 triliun token pelatihan. Hasilnya adalah kurva belajar yang sangat lancar dan model yang berfungsi stabil dari rilis pertama.
Database
Dengan 15,5 triliun token, Kimi K2 mencapai volume data model kelas GPT-4. Selain teks dan kode web klasik, panggilan alat simulasi dan dialog alur kerja mengalir ke pra-pelatihan ke jangkar kemampuan untuk bertindak. Tidak seperti Deepseek R1, kompetensi agen tidak terutama didasarkan pada rantai-ayunan-supervisi, tetapi pada skenario pembelajaran di mana model tersebut harus mengatur beberapa API.
Layanan Benchmark Secara Detail
Layanan benchmark menunjukkan perbandingan terperinci antara tiga model AI di berbagai bidang tanggung jawab. Di area pemrograman, Kimi K2-instr. Dalam tes terverifikasi-bench swe, tingkat keberhasilan 65,8 persen, sementara Deepseek V3 dilakukan dengan 38,8 persen dan GPT-4.1 dengan 54,6 persen. Di LiveCodebench V6, Kimi K2-Instr. Pada 53,7 persen, diikuti oleh Deepseek V3 dengan 49,2 persen dan GPT-4.1 dengan 44,7 persen. Dalam kopling alat dalam tes ritel Tau2 dengan rata-rata empat upaya, GPT-4.1 mencapai kinerja terbaik dengan 74,8 persen, tepat di depan Kimi K2-instr. Dengan 70,6 persen dan Deepseek V3 dengan 69,1 persen. Dalam kategori matematika Math-500 dengan kesepakatan yang tepat, Kimi K2-instr. Dengan 97,4 persen, diikuti oleh Deepseek V3 dengan 94,0 persen dan GPT-4.1 dengan 92,4 persen. Dalam uji pengetahuan umum MMLU tanpa periode refleksi, GPT-4.1 melakukan 90,4 persen terbaik, diikuti oleh Kimi K2-Instr. Dengan 89,5 persen, sementara Deepseek V3 membentuk bagian bawah dengan 81,2 persen.
Interpretasi hasil
- Dalam skenario pengkodean yang realistis, Kimi K2 jelas di depan semua model open source sebelumnya dan mengalahkan GPT-4 .1 pada swe-bench diverifikasi.
- Matematika dan pemikiran simbolis hampir sempurna; Model ini juga melebihi sistem kepemilikan.
- Dengan pengetahuan dunia murni, GPT-4 .1 masih di depan, tetapi jaraknya lebih kecil dari sebelumnya.
Keterampilan agen dalam kehidupan sehari -hari
Banyak LLM menjelaskan dengan baik, tetapi jangan bertindak. Kimi K2 secara konsisten dilatih untuk menyelesaikan tugas-tugas yang termasuk panggilan alat, versi kode, dan adaptasi file.
Contoh 1: Perencanaan Perjalanan Bisnis
Model ini membongkar penyelidikan ("Penerbangan buku, hotel dan meja untuk tiga orang di Berlin") menjadi 17 panggilan API: Kalender, Agregator Penerbangan, API Kereta, OpenTable, Email Perusahaan, Google Sheets-Without Manual Prompt Engineering.
Contoh 2: Analisis Data
CSV dengan 50.000 set data gaji dibaca, dievaluasi secara statistik, plot yang dihasilkan dan disimpan sebagai halaman HTML interaktif. Seluruh rantai berjalan di gym obrolan tunggal.
Mengapa itu penting?
- Produktivitas: Respons model bukan hanya teks, tetapi tindakan yang dapat dieksekusi.
- Kesalahan Ketahanan: Melalui pelatihan RL tentang alur kerja, Kimi K2 belajar untuk menafsirkan pesan kesalahan dan memperbaiki diri.
- Biaya: Agen otomatis menghemat penyerahan manusia dan mengurangi biaya konteks karena lebih sedikit perjalanan pulang pergi.
Lisensi, biaya dan konsekuensi operasional
Lisensi
Bobot tunduk pada lisensi seperti MIT. Hanya untuk produk dengan lebih dari 100 juta pengguna aktif bulanan atau lebih dari $ 20 juta penjualan per bulan membutuhkan Moonshot catatan "Kimi K2" yang terlihat di UI. Ini tidak relevan bagi sebagian besar perusahaan Jerman.
API dan harga tuan rumah
API dan harga hosting sendiri menunjukkan perbedaan yang jelas antara penyedia. Sementara API Monchot menghitung $ 0,15 untuk token input dan $ 2,50 untuk token output per juta, Deepseek-API berharga $ 0,27 untuk input dan USD 1,10 untuk output. Dengan rata-rata $ 10,00 untuk input dan $ 30,00 untuk output, GPT-4 O API secara signifikan lebih mahal.
Efisiensi biaya melalui teknologi MOE sangat luar biasa: biaya cloud menjadi sangat kompetitif. Contoh praktis menggambarkan hal ini: pengembang hanya membayar sekitar $ 0,005 untuk obrolan 2.000 token dengan Kimi K2, sementara obrolan yang sama dengan GPT-4 berharga empat dolar.
Profil perangkat keras untuk operasi in-house
- Model Lengkap (FP16): Setidaknya 8 × H100 80 GB atau 4 × B200.
- Kuantisasi 4-bit: Berjalan stabil pada 2 × H100 atau 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Mesin inferensi: VLLM, SGLANG dan TENSORRT-LLM mendukung Kimi K2 secara asli.
Bidang aplikasi praktis di Eropa
- Industri 4.0: Rencana pemeliharaan otomatis, diagnosis kesalahan dan pesanan suku cadang dapat dimodelkan sebagai aliran agen.
- Bisnis berukuran sedang: Bot obrolan lokal menjawab pemasok dan pertanyaan pelanggan secara real time tanpa mengirim data ke server AS.
- Kesehatan: Klinik menggunakan Kimi K2 untuk mengkode surat-surat dokter, perhitungan kasus DRG dan koordinasi janji temu-semuanya di tempat.
- Penelitian & Pengajaran: Universitas menjadi tuan rumah model dalam kelompok HPC untuk memungkinkan siswa eksperimen gratis dengan LLM terbaru.
- Pihak berwenang: Lembaga publik mendapat manfaat dari bobot yang terbuka sumber karena persyaratan perlindungan data membuatnya sulit untuk menggunakan model cloud berpemilik.
Praktik terbaik untuk operasi produktif
Berbagai praktik yang terbukti telah memantapkan diri untuk operasi produktif sistem AI. Dalam hal asisten obrolan, suhu harus ditetapkan ke 0,2 hingga 0,3 untuk memastikan jawaban faktual, sedangkan nilai p atas harus maksimal 0,8. Untuk pembuatan kode, sangat penting untuk mendefinisikan prompt sistem dengan jelas, misalnya dengan instruksi "Anda adalah asisten python yang tepat" dan untuk mengimplementasikan tes yang andal. Dalam hal panggilan alat, skema JSON harus ditentukan secara ketat sehingga fungsi format model panggilan dengan benar. Pipa-pipa kain bekerja paling baik dengan ukuran chunk 800 token dan peringkat ulang dengan cross-encoder seperti BGE-Rerank-L sebelum pengambilan. Untuk keamanan, penting untuk melakukan perintah keluar dalam kotak pasir, misalnya dalam VM petasan, untuk meminimalkan risiko injeksi.
Cocok untuk:
Tantangan dan batasan
Jejak memori
Meskipun hanya 32 parameter B yang aktif, router harus menahan semua bobot ahli. Oleh karena itu, inferensi CPU murni tidak realistis.
Ketergantungan alat
Alat yang didefinisikan secara salah menyebabkan loop yang tak ada habisnya; Penanganan kesalahan yang kuat adalah wajib.
Halusinasi
Dalam kasus API yang sama sekali tidak diketahui, fungsi model dapat menciptakan. Diperlukan validator yang ketat.
Klausul Lisensi
Dengan pertumbuhan pengguna yang kuat, kewajiban branding dapat dibahas.
Kontrol Etika & Ekspor
Keterbukaan juga membuat aplikasi yang berpotensi tidak tepat; Perusahaan bertanggung jawab untuk sistem filter.
Sumber terbuka sebagai mesin inovasi
Langkah AI Moonshot menunjukkan bahwa model terbuka tidak hanya berjalan setelah alternatif eksklusif, tetapi juga mendominasi bidang tertentu. Di Cina, sebuah ekosistem diciptakan dari universitas, pemula dan penyedia cloud yang mempercepat pengembangan dengan penelitian bersama dan harga agresif.
Untuk Eropa ada keuntungan ganda:
- Akses teknologi tanpa vendor-lock-in dan di bawah kedaulatan data Eropa.
- Tekanan biaya penyedia komersial, yang dapat diharapkan dalam harga wajar jangka menengah dengan kinerja yang sebanding.
Dalam jangka panjang dapat diharapkan bahwa model triliun-moe lainnya akan muncul, mungkin juga multimodal. Jika Moonshot mengikuti tren, ekstensi visi atau audio dapat dibuka. Terbaru kemudian kompetisi untuk "agen terbuka" terbaik menjadi pendorong utama ekonomi AI.
Tidak ada lagi API Kotak Hitam Mahal: Kimi K2 Demokratisasi AI Development
Kimi K2 menandai titik balik: Ini menggabungkan kinerja teratas, kemampuan untuk bertindak dan membuka bobot dalam satu paket. Untuk pengembang, peneliti, dan perusahaan di Eropa, ini berarti kebebasan memilih yang nyata: alih -alih mengandalkan API kotak hitam yang mahal, Anda dapat mengoperasikan, beradaptasi, dan mengintegrasikan diri AI yang terjangkau dan kuat sendiri. Siapa pun yang mendapatkan pengalaman dengan alur kerja agen dan infrastruktur MOE pada tahap awal menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan di pasar Eropa.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
