Pubblicato il: 21 luglio 2025 / Aggiornamento dal: 21 luglio 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Un nuovo "momento sputnik"? Modelli AI: Kimi K3 arriverà presto? Perché Kimi K2 elegge l'industria dell'intelligenza artificiale? – Immagine: xpert.digital
The Kimi Bang: questo modello AI dalla Cina è 10 volte più economico di GPT-4 e altrettanto intelligente.
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Il mondo AI è sotto potere e il grilletto ha un nome: Kimi K2. Sviluppato dalla startup di Beijing Moonshot AI, questo nuovo modello linguistico garantisce un vero "Kimi Bang" nel settore ed è già scambiato come il "secondo momento Deepseek" – evento che riorganizza l'equilibrio di potere nella competizione globale AI. Ma cosa rende Kimi K2 così speciale? È la combinazione esplosiva di tre proprietà dirompenti: apertura radicale attraverso una co-licenza modificata, una performance impressionante che regge nei parametri di riferimento con giganti come GPT-4 e un modello di prezzo che ha ridotto la competizione occidentale per dimensioni.
La metafora del "momento Sputnik" descrive lo shock che gli Stati Uniti hanno vissuto nel 1957 quando l'Unione Sovietica ha sparato inaspettatamente il primo satellite – Sputnik 1 – nello spazio. Questo evento ha improvvisamente reso l'Occidente consapevole che era stato superato da un concorrente in un campo tecnologico decisivo. Il risultato è stato una chiamata nazionale per la scia che ha portato a enormi investimenti in scienze e istruzione e ha innescato la "corsa nello spazio".
Trasferito all'IA, il "Kimi Bang" indica un simile campanello per il mondo della tecnologia occidentale: una società cinese non solo ha sviluppato un modello che può tenere il passo con le principali GPT-4, ma anche pubblicarlo come modello open source e ad una frazione dei costi. Questa svolta tecnologica ed economica mette in discussione il precedente dominio di società statunitensi come OpenAai e segnala l'inizio di una nuova e rafforzata fase di concorrenza attorno alla leadership globale dell'IA.
Questo progresso dimostra in modo impressionante che i modelli di intelligenza artificiale aperti e liberamente disponibili non solo recuperano tecnologicamente, ma anche in una nuova era in termini di efficienza dei costi e accessibilità. Per le start-up, i ricercatori e le aziende in tutto il mondo, ciò significa una rivoluzione delle possibilità, mentre i giocatori affermati come OpenAai e antropici sono sotto pressione. Ci immergiamo profondamente nell'architettura, nei parametri di riferimento e nelle implicazioni di vasta portata di Kimi K2 e analizziamo se questo "momento di sputnik" dalla Cina cambierà il futuro dell'intelligenza artificiale.
Kimi K2 combina tre proprietà dirompenti:
- Openness – Moonshot AI pubblica file modello in una co -licenza modificata.
- Performance – in parametri di riferimento come MMLU-PRO, Kimi K2 supera i modelli di concorrenza pubblici e raggiunge i risultati a livello GPT-4.
- Costi – l'API richiede solo $ 0,15 ogni 1 milione di token di input e $ 2,50 ogni 1 milione di token di uscita, il che significa che è più economico dei modelli top occidentali.
Adatto a:
Chi sviluppa Kimi K2 e cosa significa il termine "Kimi Bang"?
Moonshot AI, fondata a Pechino nel 2023, si concentra su modelli vocali estremamente grandi e descrive ogni pubblicazione di versione di grandi dimensioni internamente come "bang". La comunità ha assunto il termine quando Kimi K2 ha preso d'assalto le liste di riferimento l'11 luglio 2025 e ha guidato le classifiche di download ad abbracciare la faccia in tempo di record.
Qual è stato il primo "momento in profondità"?
L'espressione descrive lo shock quando DeepSeek R1 per la prima volta ha raggiunto le prestazioni di ragionamento dei sistemi proprietari come modello aperto nel gennaio 2025. Gli analisti hanno confrontato questo passaggio a un "momento Sputnik" per l'open source di AI.
Adatto a:
Perché parli di un secondo momento Deepsek?
Kimi K2 ripete e rafforza la narrazione: una startup cinese pubblica un LLM scaricabile liberamente che non solo può tenere il passo, ma anche dominare nelle singole discipline – ma questa volta con l'architettura MOE, la messa a fuoco dell'uso degli strumenti e nuovamente i costi operativi più bassi.
Come viene costruito Kimi K2?
- Architettura: trasformatore di miscela di esperti con 1 trilione di parametri totali, vengono attivati 32 miliardi per inferenza.
- Finestra di contesto: token da 128 K, ottimizzati da Multi-Head Laten Station (MLA).
- Ottimizzatore: Muonclip riduce le instabilità di allenamento e dimezza le spese aritmetiche verso Adamw.
- Visualizzazioni degli strumenti: il checkpoint istruttivo contiene schemi di chiamata di funzione implementata nativa.
Di quale hardware ha bisogno di un'autostroma?
Senza quantizzazione, i pesi ammontano a ≈1 TB. Un thread nel subreddit /r /localllama calcola una configurazione RAM della CPU con DDR5 da 1,152 GB e un RTX 5090 per meno di $ 10.000. Per latenze produttive, consigliano le GPU di luna con tesorrt-llm o vllm-back-end.
Come fa Kimi K2 nei benchmark di base?
Moonshot riporta l'87,8% su MMLU, il 92,1% su GSM-8K e il 26,3% pass@1 su Livecodebech. VentureBeat conferma il 65,8% su SWE-Bench Verified, con cui Kimi K2 supera molti sistemi proprietari.
Quali modelli AI sono per il confronto?
Quali modelli AI sono per il confronto? – Immagine: xpert.digital
Nell'attuale panorama dei modelli AI esiste un'impressionante varietà di sistemi che sono caratterizzati da proprietà diverse. La panoramica comparativa mostra modelli di vari fornitori come Moonshot, DeepSeek, OpenAai e Antropic, ognuno dei quali ha la propria architettura e le loro caratteristiche di performance.
Il modello Kimi K2 di Moonshot si basa su un'architettura a esperto mista (MOE) con un totale di 1 trilione di parametri, di cui 32 miliardi sono attivi. Offre un ambito di contesto di 128.000 caratteri e raggiunge un notevole 87,8% nel benchmark MMLU e il 65,8% nella valutazione verificata in panchina SWE. I costi sono di $ 0,15 per milione di token di input e $ 2,50 per milione di token di uscita.
Il modello R1-0528 di DeepSeek mostra caratteristiche simili con l'architettura MOE, 671 miliardi di parametri totali e 37 miliardi di parametri attivi. Supera Kimi K2 con il 90,8% nel test MMLU, ma ha un prezzo leggermente più alto di $ 0,55 per milione di token di input.
I modelli di OpenAai e antropici come GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 e l'anteprima GPT-4.5 differiscono dalla loro densa architettura e talvolta non pubblicava numeri di parametri. I prezzi significativamente più alti sono particolarmente sorprendenti, soprattutto per il modello di anteprima GPT-4.5 con token di input di $ 75 per milione e token di uscita di $ 150 per milione.
Cosa è particolarmente evidente nel confronto?
- Kimi K2 raggiunge punteggi MMLU quasi identici come GPT-4O, ma necessita solo di 32 b parametri attivi per risposta.
- DeepSeek R1 batte Kimi K2 su MMLU, ma è più debole nei benchmark di ingegneria del software.
- In termini di prezzo, Kimi K2 è un fattore 10 ai sensi del GPT-4O e un fattore 5 ai sensi del sonetto Claude 4.
Quanto è radicale la differenza di prezzo?
Le differenze di prezzo tra i diversi modelli AI sono notevoli e illustrano un drammatico cambiamento nel rapporto costi-prestazioni. Un calcolo del campione per 1 milione di token mostra le differenze di prezzo significative: mentre i modelli come Kimi K2 e DeepSeek R1 sono molto economici circa $ 2,65-2,74 per milione di token, i prezzi per GPT-4O a $ 12,50 Sonetto 4 a $ 9,00 e Claude Opus. Il costo di GPT-4,5 a $ 112,50 per milione di token è particolarmente sorprendente. Questo calcolo sottolinea che il rapporto costi-prestazioni si sta spostando sempre più dalla Cina a favore di modelli MOE aperti (miscela di esperti), che sono significativamente più economici rispetto ai modelli AI occidentali stabiliti.
Che effetto ha questo su start-up e ricerche?
I prezzi dei token favorevoli consentono finestre di contesto più lunghe e più iterazioni per esperimento, il che rende la ricerca più economica. Allo stesso tempo, gli alti prezzi occidentali spostano gli utenti a basso margine nella direzione dell'infrastruttura Kimi K2, come Siliconflow o Groq.
Cosa significa Kimi Bang per la competizione transatlantica?
Secondo gli analisti di Golem, Moonshot Ai OpenAai si rivela apertamente e costringe le aziende statunitensi ad accelerare ulteriormente le fasi dei prezzi. Le riviste di esperti confrontano l'effetto con una "serie Ki Sputnik" dopo che DeepSeek ha iniziato la narrazione. Gli investitori in Europa avvertono che l'inerzia normativa porta a un'ulteriore emigrazione tecnologica.
Come reagiscono i leader di mercato?
Nell'aprile 2025, OpenAai annunciò per la prima volta il proprio modello a peso aperto per contrastare la stampa open source. Antropico ora offre sconti aggressivi di cache fino al 90%, ma rimane dietro Kimi K2.
Perché Muonclip è cruciale?
Moonshot e UCLA mostrano che MuonClip minimizza le instabilità in miliardi di dollari e dimezza il consumo di memoria di Adamw. Ciò consente di allenamenti token di 15,5 trilioni senza alcuna rottura.
Che ruolo svolge il design della miscela di esperti?
MOE attiva solo un sottoinsieme di esperti specializzati per token. Ciò riduce i tempi di calcolo e il consumo di elettricità, mentre il numero totale di parametri rimane elevato. GPT-4o e Claude, d'altra parte, usano architetture dense e devono calcolare tutti i pesi di quali costi.
Cosa include la co-licenza modificata?
Consente l'uso commerciale, il trasferimento e il sublicent, ma si obbliga a fare riferimento a fonte e licenza. Ciò significa che Kimi K2 può essere utilizzato in ambienti su primati, che affrontano in particolare i requisiti di protezione dei dati europei.
Ci sono lati scuri?
I ricercatori criticano che Kimi K2 ha attraversato eventi storici nella storia cinese e quindi ha pregiudizi. C'è anche paura che l'apertura semplifica le applicazioni indesiderabili, come la disinformazione automatizzata.
Intelligenza agente: Kimi K2 è un passo per gli agenti AI autonomi?
SÌ. Moonshot addestrato esplicitamente utensili e chiamate di funzione, in modo che Kimi K2 possa orchestrare in modo indipendente. VentureBeat sottolinea le capacità dell'agente come un punto di forza unico. Ciò distingue Kimi K2 da DeepSeek R1, che rivela principalmente il ragionamento, ma rende dipendente dall'uso degli strumenti dal quadro degli agenti.
Integrazione nei flussi di lavoro: come si integre Kimi K2 nelle condutture aperte esistenti?
Moonshot offre endpoint compatibili con apertura, per cui la temperatura richiesta viene ridimensionata internamente a 0,6. Gli sviluppatori devono solo scambiare URL di base e possono utilizzare strumenti come Langchain o Llamaindex senza alcun cambiamento.
Quali migliori pratiche ci sono per le chiamate degli strumenti?
- Funzioni consegnate come schema JSON.
- Tenere la temperatura 0,6 per forzare le chiamate degli strumenti deterministici.
- Controllare i risultati con il prompt della riflessione per ridurre al minimo le allucinazioni.
Quale provider cloud ha ospitato Kimi K2?
Siliconflow, fuochi d'artificio AI e Groq offrono pay-per-tokens con throughput fino a 100 K TPM.
Come può l'Europa recuperare?
Gli analisti richiedono un "AI Gigafactory" basato sul modello statunitense per formare i propri modelli con un alimentatore favorevole. Fino ad allora, l'Europa poteva fare affidamento su modelli aperti come Kimi K2 e concentrarsi su Finetunes verticali.
Quali campi specifici per l'applicazione beneficiano per primo?
- Assistenza al codice: Kimi-Dev-72B utilizza i dati Kimi-K2 e raggiunge il 60,4% di panca SWE.
- Analisi del documento: la finestra di contesto 128 K consente una lunga opinione.
- Pipeline di dati: la bassa latenza del primo token di 0,54 S rende realistici i chatbot in tempo reale.
Quali sono i principali rischi?
- Pregiudizio e censura in argomenti critici.
- Deflusso di dati tramite API pubbliche.
- Costi hardware per l'inferenza on-prem ancora alti nonostante MOE.
Kimi K2 premi permanentemente i prezzi occidentali?
La pressione dei prezzi è già stata utilizzata: OpenAI ha abbassato GPT-4O tre volte in meno di dodici mesi. Claude Undercut Le tariffe precedenti dai meccanismi della cache. Gli analisti vedono Kimi K2 come un catalizzatore per una "corsa verso il basso" per i prezzi dei token, simile a AWS ha plasmato il mercato cloud 2010.
Kimi K3 arriverà presto?
Moonshot Nomi modelli mondiali multimodali e architetture auto -migliorano come le prossime pietre miliari. Le perdite degli insider parlano di una finestra di contesto a token di 512 K e ottimizzazione di Pegasus. Tuttavia, la compagnia non commenta ufficialmente una tabella di marcia.
Cosa resta del "secondo momento di profondità"?
Kimi K2 dimostra che i modelli aperti non solo possono tenere il passo, ma anche dominare in termini di prezzo. Il movimento del potere, guida l'innovazione e costringe tutti i fornitori a fare più trasparenza. Per le aziende, viene creata una nuova base di costi, un ricco campo di test per i ricercatori e per i regolatori la pressione per tenere il passo con la velocità di sviluppo aperto.
Il Kimi Bang segna così una guaina: coloro che combinano apertura ed efficienza stabiliranno in futuro gli standard dell'economia di intelligenza artificiale.
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Konrad Wolfenstein
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