Apakah Kimi K2 lebih baik daripada DeepSeek? Model bahasa Mandarin Moonshot AI menjadi fokus.

Kimi K2 oleh Moonshot AI: Akses gratis ke AI yang canggih

Apa itu Kimi K2 dan siapa di baliknya?

Kimi K2 adalah model bahasa berskala besar yang canggih untuk kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh perusahaan Tiongkok, Moonshot AI. Didirikan di Beijing pada Maret 2023 oleh Yang Zhilin, Zhou Xinyu, dan Wu Yuxin, perusahaan ini dengan cepat menjadi salah satu pengembang AI terkemuka di Tiongkok. Dinamai berdasarkan album Pink Floyd "The Dark Side of the Moon", perusahaan ini mengejar tujuan ambisius untuk menciptakan model-model fundamental bagi pengembangan kecerdasan buatan.

Lisensi apa yang digunakan Kimi K2 dan apa artinya?

Moonshot AI telah merilis Kimi K2 secara gratis di bawah lisensi MIT yang dimodifikasi. Lisensi ini memungkinkan individu maupun perusahaan untuk menggunakan, memodifikasi, dan mendistribusikan model ini secara gratis. Lisensi MIT yang dimodifikasi ini merupakan salah satu lisensi sumber terbuka yang memungkinkan akses, penggunaan, modifikasi, dan distribusi model. Hal ini sangat berbeda dari model proprietary, di mana pembuatnya memegang kendali penuh atas kode sumbernya.

Arsitektur teknis dan spesifikasi

Apa struktur teknis Kimi K2?

Kimi K2 didasarkan pada arsitektur Mixture of Experts (MoE) dengan total satu triliun parameter. Dari jumlah tersebut, 32 miliar diaktifkan setiap kali model memproses kueri. Model ini memiliki jendela konteks 128K dan bekerja dengan 384 pakar, yang mewakili submodel khusus dalam arsitektur yang lebih besar.

Apa itu arsitektur campuran para ahli?

Konsep MoE dikembangkan kembali pada tahun 1991 dan memungkinkan model AI untuk belajar lebih efisien dengan memecah masalah menjadi submodel-submodel khusus. Alih-alih model monolitik tunggal, arsitektur MoE menggunakan "jaringan gating" untuk secara dinamis merutekan setiap masukan ke pakar yang paling relevan. Setiap pakar memiliki spesialisasi di bagian ruang masukan yang berbeda dan dapat membuat prediksi spesifik untuk masukan tertentu.

Rincian teknis apa yang diketahui tentang arsitekturnya?

Arsitektur Kimi K2 terdiri dari 61 lapisan, termasuk satu lapisan padat, dengan dimensi tersembunyi atensi sebesar 7168 dan dimensi tersembunyi MoE sebesar 2048 per pakar. Model ini menggunakan 64 kepala atensi dan memilih 8 pakar per token, dengan satu pakar bersama. Ukuran kosakatanya adalah 160.000 token, dan model ini menggunakan MLA (Multi-Head Latent Attention) sebagai mekanisme atensi dan SwiGLU sebagai fungsi aktivasi.

Peran pengoptimal MuonClip

Apa itu pengoptimal MuonClip dan mengapa itu penting?

Pengoptimal MuonClip adalah metode pelatihan inovatif yang dikembangkan oleh Moonshot AI khusus untuk melatih Kimi K2. Pengoptimal ini memecahkan masalah umum saat membangun sistem AI skala besar: ketidakstabilan selama pelatihan. Selama pelatihan, sistem AI dapat menjadi tidak stabil dan menghasilkan hasil yang buruk, sehingga memaksa pengembang untuk menghentikan pelatihan dan memulai dari awal.

Bagaimana cara kerja MuonClip secara teknis?

MuonClip memperluas kemampuan pengoptimal Muon asli ke skala yang belum pernah ada sebelumnya, memungkinkan pelatihan model ultra-besar seperti Kimi K2 dengan lancar. Pengoptimal ini menerapkan pemotongan gradien yang presisi untuk mencegah pembaruan ekstrem yang dapat mengganggu pelatihan. Selain itu, pengoptimal ini menyesuaikan pembaruan per parameter dan mengintegrasikan peluruhan bobot secara cermat untuk meregulasi model tanpa menyebabkan ketidakstabilan.

Apa keuntungan yang ditawarkan MuonClip dibandingkan pengoptimal konvensional?

Berkat MuonClip, Kimi K2 mencapai nol ketidakstabilan pelatihan di seluruh proses pelatihannya dengan 15,5 triliun token. Ini berarti perilaku kerugian dan gradien model tetap konsisten dan dapat diprediksi, sehingga terhindar dari jebakan gradien yang meledak atau menghilang. Pengoptimal ini juga membutuhkan sekitar 52% lebih sedikit operasi floating-point (FLOP) dibandingkan dengan pengoptimal dasar AdamW.

Evaluasi kinerja dan tolok ukur

Bagaimana performa Kimi K2 dalam uji performa?

Kimi K2 langsung masuk dalam sepuluh besar model AI berperforma terbaik dunia dalam pemeringkatan LMSys Textarena. Model ini meraih skor lebih tinggi daripada DeepSeek, AI gratis lainnya yang menarik perhatian global di akhir 2024 karena performa dan sifatnya yang bebas lisensi.

Hasil benchmark spesifik apa yang dicapai Kimi K2?

Pada SWE-bench Verified, sebuah uji rekayasa perangkat lunak yang menantang, Kimi K2 mencapai akurasi 65,8 persen. Pada Live Code Bench, model ini mencapai 53,7 persen, mengungguli DeepSeek-V3 dengan 46,9 persen dan GPT-4.1 dengan 44,7 persen. Pada soal matematika, K2 mencapai 97,4 persen pada MATH-500, dibandingkan dengan 92,4 persen pada GPT-4.1.

Di area mana Kimi K2 menunjukkan kekuatan khususnya?

Model ini berkinerja sangat baik dalam tugas-tugas matematika dan sains. Dalam uji tolok ukur seperti AIME, GPQA-Diamond, dan MATH-500, model ini mencapai hasil yang lebih baik daripada semua pesaingnya. Kimi K2 juga unggul dalam uji tolok ukur multibahasa seperti MMLU-Pro. Model ini secara khusus dikembangkan untuk aplikasi berbasis agen, yang berarti dapat menggunakan alat secara mandiri, mengatur tugas, dan bahkan menghasilkan kode serta mengidentifikasi kesalahan.

Ketersediaan dan penggunaan

Versi Kimi K2 apa saja yang tersedia?

Moonshot AI telah merilis dua varian model. Kimi-K2-Base adalah model dasar yang ditujukan bagi para peneliti dan pengembang yang menginginkan kendali penuh untuk penyempurnaan dan solusi yang disesuaikan. Kimi-K2-Instruct adalah versi yang berfokus pada instruksi dan dioptimalkan untuk obrolan umum dan aplikasi agen sederhana.

Di mana saya dapat mengunduh dan menggunakan Kimi K2?

Model ini tersedia gratis melalui Hugging Face. Pengguna dapat mengunduh bobot model dan mengaksesnya melalui API. Moonshot AI juga menyediakan API yang kompatibel dengan OpenAI/Anthropic melalui platform.moonshot.ai.

Persyaratan dan penerapan perangkat keras

Apa saja persyaratan perangkat keras untuk Kimi K2?

Untuk penggunaan komersial, calon pelanggan memerlukan penyimpanan minimal 1 TB untuk model tersebut dan klaster dengan minimal 16 GPU Nvidia H20/H200. Persyaratan ini muncul karena ukuran model yang sangat besar, dengan satu triliun parameter.

Apa itu GPU NVIDIA H200 dan mengapa direkomendasikan?

NVIDIA H200 adalah GPU Tensor Core yang dirancang khusus untuk komputasi performa tinggi dan penggunaan AI. GPU ini berbasis arsitektur Hopper dan menawarkan memori HBM3e 141 gigabita dengan bandwidth memori 4,8 terabita per detik. H200 hampir dua kali lipat kapasitas NVIDIA H100 untuk beban kerja AI inti seperti inferensi LLM.

Pilihan penerapan apa yang tersedia untuk Kimi K2?

Kimi K2 direkomendasikan untuk dijalankan di berbagai mesin inferensi, termasuk vLLM, SGLang, KTransformers, dan TensorRT-LLM. Konsumen dapat menggunakan versi suling yang berjalan di GPU Nvidia dengan memori 12 GB atau lebih sambil menunggu versi suling Kimi K2.

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Solusi AI Terkelola - Layanan AI Industri: Kunci daya saing di sektor jasa, industri, dan teknik mesin

Perbandingan dengan DeepSeek dan model lainnya

Apa yang membedakan Kimi K2 dengan DeepSeek?

Kedua model ini berasal dari Tiongkok dan tersedia sebagai sumber terbuka, tetapi keduanya berbeda dalam arsitektur dan fokusnya. DeepSeek R1 dilatih pada chip Nvidia H800 yang disederhanakan dan hanya menghabiskan biaya pengembangan sebesar $5,6 juta. Di sisi lain, Kimi K2 menggunakan arsitektur MoE dan dirancang khusus untuk kecerdasan agen.

Apa peran lanskap AI Tiongkok?

Tiongkok telah muncul sebagai pemain utama dalam pengembangan AI sumber terbuka. Sementara raksasa teknologi Amerika seperti OpenAI dan Google merahasiakan model-model terbaik mereka, perusahaan-perusahaan Tiongkok seperti Baidu, Tencent, Alibaba, dan DeepSeek telah memilih kerangka kerja sumber terbuka. Strategi ini memiliki beberapa tujuan strategis, termasuk memperluas pengaruh global dan mendorong kolaborasi komunitas.

Apa peringkat terkini di LMSys Arena?

LMSys Arena menyediakan platform untuk membandingkan berbagai model AI berdasarkan peringkat pengguna. Berbagai model unggul dalam berbagai kategori: Dalam pengolah kata, Gemini mengungguli GPT-5 dan Claude Opus 4.1, sementara GPT-5 mendominasi bidang pengembangan web. Dalam visi komputer, Gemini dan GPT-4o bersaing ketat.

Pelatihan dan optimasi

Bagaimana Kimi K2 dilatih?

Karena keterbatasan data pelatihan yang tersedia untuk penggunaan alat dalam skenario dunia nyata, Kimi K2 dilatih menggunakan kombinasi lingkungan nyata dan simulasi. Selain itu, mekanisme penilaian mandiri digunakan, yang memungkinkan AI untuk menentukan sendiri selama pelatihan apakah tugas yang dilakukan telah dilakukan dengan tepat.

Inovasi apa yang dibawa oleh pelatihan tersebut?

Kimi K2 dilatih dengan 15,5 triliun token menggunakan pengoptimal MuonClip. Metode pelatihan ini mencegah ketidakstabilan dan membuat pelatihan lebih stabil serta lebih murah. Reboot semacam itu biasanya merugikan perusahaan AI hingga jutaan dolar karena mereka kehilangan waktu komputasi selama berminggu-minggu.

Bidang aplikasi dan kemungkinan penggunaan

Untuk aplikasi apa Kimi K2 dioptimalkan?

AI ini dikembangkan untuk digunakan dalam agen AI yang berspesialisasi dalam pemecahan masalah, penalaran, dan penerapan alat secara otonom. Model ini dapat menyelesaikan tugas-tugas kompleks dan menjawab pertanyaan bisnis tingkat tinggi. Model ini dilengkapi dengan eksekusi tugas multi-langkah, pembuatan dan penelusuran kesalahan kode, analisis dan visualisasi data, serta pemanggilan alat secara otomatis.

Apa saja aplikasi praktisnya?

Kimi K2 cocok untuk membangun chatbot, asisten pengkodean AI, dan aplikasi NLP. Model ini dapat menggunakan alat secara mandiri, mengatur tugas, bahkan menghasilkan kode dan mengidentifikasi kesalahan. Dalam uji coba tidak resmi oleh Simon Willison, di mana model diminta untuk menghasilkan SVG seekor pelikan di atas sepeda, Kimi K2 memberikan hasil yang meyakinkan.

Aspek ekonomi dan harga

Berapa biaya yang terkait dengan Kimi K2?

Modelnya sendiri tersedia gratis, tetapi Moonshot juga menawarkan akses API. Biayanya $0,15 per juta token input untuk cache hits dan $2,50 per juta token output. Struktur harga ini di bawah harga pasar saat ini untuk model AI yang sebanding.

Bagaimana strategi sumber terbuka memengaruhi pasar?

Keputusan Moonshot AI untuk membuka kode sumber Kimi K2 mengikuti tren umum di kalangan pengembang AI Tiongkok. Pembukaan kode sumber memperluas pengaruh global dan memungkinkan pengembang serta peneliti di seluruh dunia untuk mengakses teknologi ini. Hal ini bisa menjadi alternatif serius bagi model proprietary yang dominan seperti GPT dari OpenAI dan Claude dari Anthropic.

Implementasi dan integrasi teknis

Bagaimana Kimi K2 dapat diinstal secara lokal?

Proses instalasinya terdiri dari beberapa langkah. Pertama, lingkungan Python harus dibuat, diikuti dengan instalasi pustaka yang diperlukan seperti PyTorch, Transformers, dan Accelerate. Kemudian, repositori model Hugging Face dapat dikloning dan model dimuat dengan Transformers.

Opsi penerapan lanjutan apa yang tersedia?

Untuk inferensi yang lebih cepat, vLLM dapat digunakan, yang menyediakan API yang kompatibel dengan OpenAI. SGLang dan TensorRT-LLM juga tersedia sebagai opsi lanjutan bagi pengguna berpengalaman. Mesin-mesin ini dioptimalkan secara khusus untuk eksekusi model bahasa berskala besar yang efisien.

Regulasi dan aspek hukum

Bagaimana reaksi Kimi K2 terhadap regulasi AI?

Berdasarkan Regulasi AI Uni Eropa, model AI sumber terbuka tunduk pada beberapa persyaratan yang berbeda dari sistem berpemilik. Untuk GPAIM (Model AI Tujuan Umum), terdapat pengecualian sumber terbuka yang menyatakan bahwa kewajiban khusus bagi penyedia tidak berlaku jika model tersebut disediakan di bawah lisensi sumber terbuka dan gratis.

Persyaratan transparansi apa yang ada?

Penyedia GPAIM sumber terbuka memiliki persyaratan transparansi yang lebih rendah dibandingkan model berpemilik. Hal ini dapat memberikan insentif bagi pengembang AI untuk menyediakan model di bawah lisensi sumber terbuka, sehingga sebagian menghindari persyaratan yang lebih ketat untuk sistem AI.

Prospek dan pengembangan masa depan

Apa pentingnya Kimi K2 bagi pengembangan AI?

Kimi K2 menandai lompatan signifikan dalam performa, skalabilitas, dan efisiensi, menempatkan Moonshot AI di garda terdepan inovasi AI global. Model ini dianggap sebagai model terbuka terkuat yang tersedia saat ini dan bahkan telah mengungguli model proprietary dalam berbagai uji tolok ukur.

Bagaimana persaingan berkembang di kancah AI Tiongkok?

Maraknya DeepSeek dan model AI Tiongkok lainnya telah mendisrupsi industri dan memaksa perusahaan seperti Moonshot AI untuk memikirkan kembali strategi mereka. Moonshot AI telah menyadari bahwa memberikan hasil mutakhir secara konsisten adalah prioritas utama mereka.

Tantangan dan keterbatasan

Apa saja keterbatasan Kimi K2?

Meskipun kemampuannya mengesankan, Kimi K2 juga memiliki keterbatasan. Ia dapat mengalami kesulitan dengan tugas yang sangat kompleks atau tantangan yang tidak terdefinisi dengan baik. Selain itu, persyaratan perangkat keras untuk pengoperasian penuh model ini cukup signifikan, yang dapat membatasi aksesibilitasnya bagi organisasi yang lebih kecil.

Bagaimana perbedaan persyaratan untuk kelompok pengguna yang berbeda?

Meskipun perusahaan membutuhkan setidaknya 16 GPU H20/H200 dan penyimpanan 1 TB, pengguna rumahan dapat mengandalkan versi yang lebih ringkas. Versi yang lebih kecil ini dapat berjalan pada GPU Nvidia dengan memori 12 GB atau lebih, tetapi belum tersedia untuk Kimi K2.

Komunitas dan ekosistem

Bagaimana Kimi K2 diterima oleh komunitas pengembang?

Rilisnya sebagai model sumber terbuka telah menghasilkan adopsi yang luas di komunitas pengembang. Pengembang dapat menggunakan model ini untuk berbagai aplikasi, mulai dari chatbot hingga sistem agen yang lebih kompleks. Ketersediaannya melalui Hugging Face memudahkan integrasi ke dalam alur kerja yang sudah ada.

Apa peran kerja sama internasional?

Sifat sumber terbuka Kimi K2 mendorong kolaborasi internasional dalam riset AI. Para peneliti dan pengembang di seluruh dunia dapat menggunakan, memodifikasi, dan menyempurnakan model ini, yang berkontribusi pada kemajuan seluruh komunitas AI.

Model Kimi K2 dari Moonshot AI merupakan kemajuan signifikan dalam pengembangan AI sumber terbuka. Dengan arsitektur triliun parameter, optimasi MuonClip yang inovatif, dan spesialisasi dalam kecerdasan agen, model ini menetapkan standar baru untuk model AI yang tersedia. Ketersediaannya secara gratis di bawah lisensi MIT yang dimodifikasi membuat teknologi AI canggih dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas dan berkontribusi pada demokratisasi kecerdasan buatan. Meskipun persyaratan perangkat keras untuk pengoperasian penuh cukup signifikan, berbagai opsi penerapan membuka kemungkinan bagi berbagai kelompok pengguna. Performanya yang kuat dalam berbagai tolok ukur, terutama terhadap model-model mapan seperti DeepSeek, menggarisbawahi kualitas dan potensi inovasi AI Tiongkok ini.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI independen vs. hyperscaler: Solusi mana yang tepat untuk Anda?

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus