Pubblicato il: 13 luglio 2025 / Aggiornamento dal: 13 luglio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
KI Model Kimi K2: la nuova ammiraglia open source dalla Cina, un altro traguardo per la immagine di sistemi Ki aperta: Xpert.Digital
Trilioni di parametri Modello Kimi K2 Paves via per lo sviluppo di AI sovrano in Europa
Un'altra rivoluzione open source: Kimi K2 porta AI di classe mondiale nei data center europei
Kimi K2 porta l'ecosistema AI aperto a un nuovo livello. Il modello di miscela di esperti con un trilione di parametri fornisce risultati con pesi massimi proprietari nella programmazione realistica, matematica e benchmark degli agenti con una frazione dei costi e con pesi completamente pubblicati. Per gli sviluppatori in Germania, ciò apre l'opportunità di ospitare stessi servizi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni, di incorporare processi esistenti e sviluppare nuovi prodotti.
Adatto a:
Perché Kimi K2 è più del prossimo grande modello AI
Mentre i laboratori occidentali come OpenAai e antropici nascondono i loro migliori modelli dietro interfacce a pagamento, Monshot Ai sta perseguendo un corso diverso: tutti i pesi sono disponibili pubblicamente in una co-licenza modificata. Questo passaggio non solo rende possibile la riproducibilità scientifica, ma consente anche alle piccole e medie imprese di costruire il proprio cluster di inferenza o di utilizzare Kimi K2 in scenari di bordo. L'inizio rientra in una fase in cui la Cina è stabilita come l'orologio del movimento Open Source LLM; Deepseek V3 è stato considerato un punto di riferimento fino a giugno, ora Kimi K2 ripone di nuovo la traversa.
Processo di architettura e formazione
Miscela di esperti a livello di record
Kimi K2 si basa su un sistema di esperti innovativo con 384 esperti, per cui solo otto esperti e un "esperto condiviso" globale sono attivi per token. Questa architettura consente al motore di inferenza di caricare solo 32 miliardi di parametri nella RAM contemporaneamente, il che riduce drasticamente il carico GPU. Mentre un denso modello di parametri da 70 miliardi in piena precisione richiede già due GPU H100, Kimi K2 raggiunge una qualità comparabile o anche migliore, sebbene esegui solo un terzo dei pesi sugli stessi GPU.
Rispetto ad altri modelli, l'efficienza di Kimi K2 è evidente: con un totale di 1.000 miliardi di parametri, DeepSeek V3-Base supera i 671 miliardi di parametri ed è inferiore al valore stimato di GPT-4.1 con circa 1.800 miliardi di parametri. Con Kimi K2, solo 32 miliardi di parametri per token rimangono attivi, rispetto ai 37 miliardi di basi V3 DeepSeek. Il sistema esperto Kimi K2 utilizza 384 esperti, otto dei quali sono selezionati, mentre DeepSeek V3-Base utilizza 240 esperti con otto eletti. Tutti e tre i modelli supportano una lunghezza del contesto di 128k token.
Questo sviluppo mostra che Moonshot rilascia un modello pubblico con un trilione di parametri per la prima volta e rimane ancora sotto il limite di parametri di 40 miliardi per token, che è un progresso significativo nell'efficienza dei modelli di grandi dimensioni.
Muonclip - Stabilizzazione su un nuovo standard
L'addestramento di trasformatori MOE super forte soffre spesso di esplodere logit di attenzione. Moonshot combina quindi l'ottimizzatore Muone a token efficiente con una fralizzazione a valle "QK-clip", che normalizza la query e le matrici chiave dopo ogni passaggio. Secondo Moonshot, non un singolo camice perdita è apparso in token di allenamento di 15,5 trilioni. Il risultato è una curva di apprendimento estremamente regolare e un modello che funziona stabile dalla prima versione.
Database
Con 15,5 trilioni di token, Kimi K2 raggiunge il volume dei dati dei modelli di classe GPT-4. Oltre al testo Web e al codice classici, le chiamate degli strumenti simulate e i dialoghi del flusso di lavoro sono stati preparati alla capacità di ancoraggio di ancoraggio di agire. A differenza di DeepSeek R1, la competenza degli agenti non si basa principalmente sulla catena-swing-supervision, ma su scenari di apprendimento in cui il modello ha dovuto orchestrare diverse API.
Servizi di riferimento in dettaglio
I servizi di riferimento mostrano confronti dettagliati tra tre modelli AI in diverse aree di responsabilità. Nell'area di programmazione, Kimi K2-Instr. Nel test verificato dal panchina SWE, un tasso di successo del 65,8 per cento, mentre DeepSeek V3 ha funzionato con il 38,8 per cento e GPT-4,1 con il 54,6 per cento. A Livecodebench V6, Kimi K2-Instr. Al 53,7 per cento, seguito da DeepSeek V3 con 49,2 per cento e GPT-4,1 con il 44,7 per cento. Nell'accoppiamento dello strumento nel test al dettaglio TAU2 con quattro tentativi medi, GPT-4.1 raggiunge le migliori prestazioni con il 74,8 per cento, appena davanti a Kimi K2-Instr. Con il 70,6 per cento e Deep -Seek V3 con il 69,1 per cento. Nella categoria matematica di matematica con un accordo esatto, Kimi K2-Instr. Con il 97,4 per cento, seguito da DeepSeek V3 con il 94,0 per cento e GPT-4,1 con il 92,4 per cento. Nel test generale di conoscenza MMLU senza un periodo di riflessione, GPT-4.1 fa il 90,4 per cento meglio, seguito da vicino da Kimi K2-Instr. Con l'89,5 percento, mentre DeepSeek V3 forma il fondo con l'81,2 per cento.
Interpretazione dei risultati
- Negli scenari di codifica realistici, Kimi K2 è chiaramente di fronte a tutti i precedenti modelli open source e batte GPT-4 .1 su SWE-Bench Verified.
- La matematica e il pensiero simbolico sono quasi perfetti; Il modello supera anche i sistemi proprietari.
- Con la conoscenza del mondo puro, GPT-4 .1 è ancora più avanti, ma la distanza è più piccola che mai.
Abilità agenti nella vita di tutti i giorni
Molti LLM spiegano bene, ma non agiscono. Kimi K2 è stato costantemente addestrato per terminare le attività di incluso autonomamente le chiamate degli strumenti, la versione del codice e l'adattamento dei file.
Esempio 1: pianificazione del viaggio d'affari
Il modello smantella un'indagine ("libro di volo, hotel e tavolo per tre persone a Berlino") in 17 chiamate API: calendario, aggregatore di volo, API del treno, Opentable, e-mail dell'azienda, fogli Google senza ingegneria manuale.
Esempio 2: analisi dei dati
Viene letto un CSV con 50.000 set di dati salariali, statisticamente valutati, un diagramma generato e salvato come pagina HTML interattiva. L'intera catena funziona in una singola palestra di chat.
Perché è importante?
- Produttività: la risposta del modello non è solo testo, ma un'azione eseguibile.
- Errore robustezza: attraverso la formazione RL sui flussi di lavoro, Kimi K2 impara a interpretare i messaggi di errore e correggersi.
- Costo: un agente automatizzato consente di risparmiare la consegna umana e riduce i costi di contesto perché sono necessari meno viaggi rotondi.
Licenza, costi e conseguenze operative
Licenza
I pesi sono soggetti a una licenza simile al MIT. Solo per prodotti con oltre 100 milioni di utenti attivi mensili o più di $ 20 milioni al mese richiedono una nota di "Kimi K2" visibile nell'interfaccia utente. Questo è irrilevante per la maggior parte delle società tedesche.
Prezzi API e auto-ospite
I prezzi dell'API e di auto-ospite mostrano chiare differenze tra i fornitori. Mentre l'API MonShot calcola $ 0,15 per i token di input e $ 2,50 per i token di output per milione, l'API Deep-Week costa $ 0,27 per l'input e 1,10 USD per l'output. Con una media di $ 10,00 per l'input e $ 30,00 per l'output, l'API GPT-4 O è significativamente più costosa.
L'efficienza dei costi attraverso la tecnologia MOE è particolarmente notevole: i costi del cloud sono diventati estremamente competitivi. Un esempio pratico illustra questo: uno sviluppatore paga solo $ 0,005 per una chat di 2.000 token con Kimi K2, mentre la stessa chat con GPT-4 costa quattro dollari.
Profilo hardware per il funzionamento interno
- Modello completo (FP16): almeno 8 × H100 80 GB o 4 × B200.
- Quantizzazione a 4 bit: funziona stabile su 2 × H100 o 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Motore di inferenza: VLLM, SGLANG e TENSORRT-LLM supportano in modo nativo Kimi K2.
Campi pratici di applicazione in Europa
- Industria 4.0: i piani di manutenzione automatizzati, le diagnosi di errore e gli ordini dei pezzi di ricambio possono essere modellati come flusso di agenti.
- Aziende di medie dimensioni: i robot di chat locali rispondono al fornitore e alle richieste dei clienti in tempo reale senza inviare dati ai server statunitensi.
- Sanitario: le cliniche utilizzano Kimi K2 per le lettere del medico del codice, il calcolo dei casi DRG e il coordinamento delle appuntamenti, tutto nei locali.
- Ricerca e insegnamento: le università ospitano il modello in cluster HPC per consentire agli studenti esperimenti gratuiti con gli ultimi LLM.
- Autorità: le istituzioni pubbliche beneficiano di pesi open source perché i requisiti di protezione dei dati rendono difficile utilizzare i modelli cloud proprietari.
Best practice per il funzionamento produttivo
Varie pratiche comprovate si sono affermate per il funzionamento produttivo dei sistemi AI. Nel caso degli assistenti di chat, la temperatura dovrebbe essere impostata su 0,2 a 0,3 per garantire risposte fattuali, mentre il valore P superiore dovrebbe essere massimo di 0,8. Per la generazione di codice, è fondamentale definire chiaramente il prompt del sistema, ad esempio con l'istruzione "sei un preciso assistente di Python" e implementare test affidabili. In caso di chiamate utensili, lo schema JSON deve essere strettamente specificato in modo tale che la funzione Formati del modello si chiama correttamente. Le condutture RAG funzionano meglio con una dimensione di 800 token e un rango con un codificatore incrociato come BGE-RERK-L prima del recupero. Per la sicurezza, è essenziale eseguire comandi in uscita in una sandbox, ad esempio in una VM di petardo, per ridurre al minimo i rischi di iniezione.
Adatto a:
Sfide e limiti
Impronta di memoria
Sebbene siano attivi solo 32 parametri B, il router deve contenere tutti i pesi di esperti. Un'inferenza della CPU pura è quindi irrealistica.
Dipendenza da strumento
Gli strumenti definiti erroneamente portano a loop infiniti; La gestione di errori robusta è obbligatoria.
Allucinazioni
Nel caso di API completamente sconosciute, le funzioni del modello possono inventare. È necessario un valido valido rigoroso.
Clausola di licenza
Con una forte crescita degli utenti, l'obbligo di branding può essere in discussione.
Controlli etici e di esportazione
L'apertura fa anche applicazioni potenzialmente improprie; Le aziende sono responsabili dei sistemi di filtro.
Open source come motore di innovazione
Il passo dell'IA Moonshot mostra che i modelli aperti non solo eseguono alternative proprietarie, ma dominano anche alcuni campi. In Cina, un ecosistema viene creato da università, start-up e fornitori di cloud che accelerano lo sviluppo con ricerca congiunta e prezzi aggressivi.
Per l'Europa c'è un doppio vantaggio:
- Accesso tecnologico senza blocco fornitore e sotto la sovranità dei dati europei.
- La pressione dei costi dei fornitori commerciali, che ci si può aspettare a medio termine prezzi equi con prestazioni comparabili.
A lungo termine ci si può aspettare che appariranno altri modelli da trilioni di tappe, forse anche multimodali. Se Moonshot segue la tendenza, la visione o le estensioni audio potrebbero essere aperte. All'ultimo, quindi la concorrenza per il miglior "agente aperto" diventa il motore centrale dell'economia AI.
Non più costose API Black Box: Kimi K2 Democratized AI Development
Kimi K2 segna una svolta: combina le migliori prestazioni, la capacità di agire e aprire pesi in un unico pacchetto. Per gli sviluppatori, i ricercatori e le aziende in Europa, questo significa reale libertà di scelta: invece di fare affidamento su costose API di Black Box, puoi operare, adattare e integrare tu stesso una base di intelligenza artificiale accessibile e potente. Chiunque acquisisca esperienza con i flussi di lavoro degli agenti e le infrastrutture MOE in una fase iniziale crea un vantaggio competitivo sostenibile nel mercato europeo.
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