新しい「sputnikの瞬間」？ AIモデル：Kimi K3はもうすぐ来ますか？ Kimi K2がAI業界を選出するのはなぜですか？ – 画像：xpert.digital
キミバン：中国のこのAIモデルは、GPT-4の10倍安く、同じくらい賢いです。
中国のブレークスルー|戦闘価格でのAI：テクノロジーがより民主的になるとき
AIの世界は権力を握っており、トリガーには名前があります。KimiK2。北京のスタートアップMoonshot AIによって開発されたこの新しい言語モデルは、業界の実際の「Kimi Bang」を保証し、すでに「2番目のDeepseek Moment – として取引されています。しかし、何がキミK2を特別なものにしているのでしょうか？これは、3つの破壊的な特性の爆発的な組み合わせです。修正された共生、GPT-4などの巨人とのベンチマークで保持する印象的なパフォーマンス、およびサイズごとに西洋の競争を奪う価格モデルです。
「Sputnik Moment」の比phorは、ソビエト連邦が予期せずに最初の衛星で – Sputnik – を宇宙に撃った1957年にアメリカが経験したショックを説明しています。このイベントは突然、西部が決定的なテクノロジー分野で競合他社によって追い越されたことを認識させました。その結果、科学と教育への大規模な投資につながり、「宇宙への競争」を引き起こした全国的な目覚めの呼びかけができました。
AIに転送された「Kimi Bang」は、西部技術の世界に対する同様の目覚めの呼びかけを意味します。中国企業は、大手GPT-4でパフォーマンスを維持できるモデルを開発しただけでなく、オープンソースモデルとして、および一部のコストで公開しています。この技術的および経済的ブレークスルーは、Openaaiなどの米国企業の以前の支配に疑問を呈し、世界のAIリーダーシップをめぐる新しい強化された競争段階の始まりを示しています。
この進歩は、オープンで自由に利用可能なAIモデルが技術的に追いつくだけでなく、コスト効率とアクセシビリティの点で新しい時代を迎えることを印象的に証明しています。世界中の新興企業、研究者、企業にとって、これは可能性の革命を意味しますが、Openaaiや人類などの確立されたプレーヤーは大きな圧力を受けています。私たちは、キミK2の建築、ベンチマーク、広範囲に及ぶ意味に深く没頭し、中国からのこの「ai sputnikの瞬間」が人工知能の未来を変えるかどうかを分析します。
Kimi K2は3つの破壊的な特性を組み合わせています。
- Openness – AIは、変更されたColicenseの下でモデルファイルを公開しています。
- パフォーマンス – MMLU-Proなどのベンチマークでは、Kimi K2はパブリック競争相手モデルを超え、GPT-4レベルで結果を達成します。
- コスト – は、入力トークンごとに0.15ドル、出力トークン100万ドルごとに2.50ドルのみを要求します。つまり、西部のトップモデルよりも安くなります。
に適し：
キミK2を開発し、「キミバン」という用語はどういう意味ですか？
2023年に北京で設立されたMoonshot AIは、非常に大きな音声モデルに焦点を当てており、すべての大規模バージョンの出版物を内部的に「Bang」と説明しています。コミュニティは、2025年7月11日にKimi K2がベンチマークリストを襲撃し、ダウンロードチャートを記録的な速さで顔を抱き締めるように導いたときにこの期間を引き継ぎました。
最初の「Deepseekの瞬間」は何でしたか？
この表現は、Deepseek R1が初めて2025年1月にオープンモデルとして独自のシステムの推論パフォーマンスを達成したときのショックについて説明しています。アナリストは、このステップをAIオープンソースの「Sputnik Moment」と比較しました。
に適し：
なぜあなたは二度目のディープセックの瞬間について話すのですか？
Kimi K2は物語を繰り返して強化します。中国のスタートアップは、維持できるだけでなく、個々の分野でも支配できる自由にダウンロード可能なLLMを公開していますが – 今回はMoe Architecture、Tool -Usage Focus、および再び営業コストを削減します。
キミK2はどのように構築されていますか？
- アーキテクチャ：合計1兆パラメーターを備えたエクスペルの混合トランス、推論あたり320億が活性化されます。
- コンテキストウィンドウ：128 Kトークン、マルチヘッド潜在ステーション（MLA）によって最適化されています。
- Optimizer：MuonClipは、トレーニングの不安定性を削減し、Adamwに対する算術費用を半分にします。
- ツールビュー：命令チェックポイントには、ネイティブの実装された関数呼び出しスキーマが含まれています。
自己ホストにはどのようなハードウェアが必要ですか？
量子化なしでは、重みは約1 Tbになります。 subreddit /r /localllamaのスレッドは、10,000ドル未満で1.152 GB DDR5およびRTX 5090でCPU RAM構成を計算します。生産的なレイテンシーのために、Tensort-llmまたはvllm-Back-endを備えたムーンショットGPUが推奨されます。
Kimi K2はコアベンチマークでどのように行いますか？
Moonshotは、MMLUで87.8％、GSM-8Kで92.1％、LiveCodeBechで26.3％が1パス@1を報告しています。 VentureBeatは、SWEベンチの検証で65.8％を確認し、Kimi K2は多くの独自のシステムを超えています。
比較用のAIモデルはどれですか？
比較用のAIモデルはどれですか？ – 画像：xpert.digital
AIモデルの現在の状況には、異なる特性が特徴の印象的な種類のシステムがあります。比較概要は、Moonshot、Deepseek、Openaai、Anthropicなどのさまざまなプロバイダーのモデルを示しています。
MoonshotのKimi K2モデルは、合計1兆パラメーターを持つExpertの混合アーキテクチャ（MOE）に基づいており、そのうち320億がアクティブです。 128,000文字のコンテキスト範囲を提供し、MMLUベンチマークで87.8％、SWEベンチ検証評価で65.8％を達成します。コストは、入力トークンあたり0.15ドル、出力トークンあたり2.50ドルです。
DeepseekのR1-0528モデルは、MOEアーキテクチャ、合計6710億パラメーター、370億のアクティブパラメーターと同様の特性を示しています。 MMLUテストでは90.8％でKimi K2を超えていますが、入力トークンあたり0.55ドルの価格がわずかに高くなっています。
GPT-4O、Claude Sonnet 4、Claude Opus 4、GPT-4.5のプレビューなど、Openaaiや人類のモデルは、密集したアーキテクチャとは異なり、パラメーター番号が公開されていない場合があります。特に、100万ドルあたり75ドル、100万ドルの出力トークンあたり150ドルのGPT-4.5プレビューモデルでは、大幅に高い価格が特に印象的です。
比較で特に顕著なことは何ですか？
- Kimi K2は、GPT-4Oなどのほぼ同一のMMLUスコアに達しますが、回答ごとに32 Bのアクティブパラメーターのみが必要です。
- Deepseek R1はMMLUでKimi K2を破りますが、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークは弱いです。
- 価格に関しては、Kimi K2はGPT-4o未満の10因子であり、Claude Sonnet 4の下で5の係数です。
価格の違いはどれくらい急進的ですか？
異なるAIモデル間の価格の違いは顕著であり、コストパフォーマンス比の劇的な変化を示しています。 100万のトークンのサンプル計算では、重要な価格の違いがあります。KimiK2やDeepseek R1などのモデルは、100万ドルあたり約2.65〜2.74ドル、GPT-4oの価格は12.50ドルで9.00ドルとClaude Opusです。 100万ドルあたり112.50ドルのGPT-4.5のコストは特に印象的です。この計算は、コストパフォーマンス比が中国からますます動いており、オープンMOEモデル（専門家の混合）を支持しており、確立された西部AIモデルよりもかなり安いです。
これは新興企業や研究にどのような影響を及ぼしますか？
好ましいトークン価格により、コンテキストウィンドウが長くなり、実験ごとにイテレーションが増えると、研究が安くなります。同時に、西部の高い価格は、シリコンフローやGROQなどのKimi K2インフラストラクチャの方向に低マージンユーザーを置き換えます。
キミ・バンは大西洋横断競争にとって何を意味しますか？
Golemのアナリストによると、Moonshot Ai Openaaiは公然と判明し、米国の企業に価格ステップをさらに加速させることが強制されています。専門家の雑誌は、Deepseekが物語を開始した後、「Ki Sputnikシリーズ」とその効果を比較します。ヨーロッパの投資家は、規制の慣性がさらなる技術移民につながると警告しています。
市場のリーダーはどのように反応しますか？
2025年4月、Openaaiは、オープンソースの印刷に対抗するために初めて独自のオープンウェイトモデルを発表しました。 Anthropicは現在、最大90％の積極的なキャッシュ割引を提供していますが、Kimi K2の後ろに残っています。
なぜMuonClipが重要なのですか？
MoonshotとUCLAは、Muonclipが10億ドルの不安定性を最小限に抑え、Adamwの記憶消費を半分にすることを示しています。これにより、休憩なしで15.5兆トークンのトークントレーニングが可能になります。
混合物のデザインはどのような役割を果たしますか？
MOEは、トークンごとに専門の専門家の1つのサブセットのみをアクティブにします。これにより、コンピューティング時間と電力消費が削減されますが、パラメーターの総数は高いままです。一方、GPT-4oとClaudeは、密なアーキテクチャを使用し、どのコストのすべての重みを計算する必要があります。
修正された共同ライセンスには何が含まれていますか？
これにより、商業使用、渡され、魅力的なものが可能になりますが、ソースとライセンスを参照する義務があります。これは、Kimi K2がオンプレーム環境で使用できることを意味します。これは、特にヨーロッパのデータ保護要件に対応しています。
暗い側面はありますか？
研究者は、Kimi K2が中国の歴史の中で歴史的出来事を輝かせ、したがって偏見を持っていると批判しています。また、オープン性が自動化された偽情報など、望ましくないアプリケーションを容易にすることを恐れています。
エージェントインテリジェンス：Kimi K2は自律AIエージェントへのステップですか？
はい。 Moonshotは、Kimi K2が独立して調整できるように、明示的にツール使用と機能の呼び出しを訓練しました。 VentureBeatは、エージェントスキルをユニークなセールスポイントとして強調しています。これにより、Kimi K2がDeepseek R1を区別します。これは、主に推論を明らかにしますが、エージェントフレームワークにツール使用を依存させます。
ワークフローへの統合：Kimi K2を既存のOpenaiパイプラインに統合するにはどうすればよいですか？
MoonshotはOpenAI互換のエンドポイントを提供します。これにより、要求された温度が内部で0.6にスケーリングされます。開発者はBase URLを交換するだけで、LangchainやLlamaindexなどのツールを変更せずに使用できます。
ツール通話にはどのようなベストプラクティスがありますか？
- JSONスキームとして引き渡された関数。
- 温度0.6を押して、決定論的ツール呼び出しを強制します。
- 幻覚を最小限に抑えるために、反射プロンプトで結果を確認してください。
どのクラウドプロバイダーがKimi K2をホストしましたか？
シリコンフロー、花火AI、GROQは、最大100 k tpmのスループットでペイパートークンを提供します。
ヨーロッパはどのように追いつくことができますか？
アナリストは、米国モデルに基づいた「AI GigaFactory」を必要とし、好ましい電源で独自のモデルを訓練します。それまでは、ヨーロッパはKimi K2などのオープンモデルに依存し、垂直フィネチューンに集中することができました。
最初にアプリケーションのどの特定の分野に利益がありますか？
- コード支援：Kimi-Dev-72BはKimi-K2データを使用し、60.4％のSWEベンチに達します。
- ドキュメント分析：128 kコンテキストウィンドウは、長い意見を有効にします。
- データパイプライン：0.54秒の最初のトークンの低遅延により、リアルタイムのチャットボットが現実的になります。
主なリスクは何ですか？
- 重要なトピックのバイアスと検閲。
- パブリックAPIを介したデータ流出。
- MOEにもかかわらず、オンプレム推論のハードウェアコストはまだ高くなっています。
Kimi K2は永久に西洋の価格を押しますか？
価格圧力はすでに使用されています。12か月未満でOpenaiがGPT-4Oを3回低下させました。 Claudeは、キャッシュメカニズムによる以前の関税を下げます。アナリストは、Kimi K2を、2010年のCloud Marketの形をしたAWSと同様に、トークン価格の「ボトムへの競争」の触媒と見なしています。
キミK3はすぐに来るでしょうか？
ムーンショットは、マルチモーダルの世界モデルと自己改善アーキテクチャを次のマイルストーンとして名付けます。インサイダーリークは、512 Kトークンとペガサスの最適化のコンテキストウィンドウについて話します。ただし、会社は公式にロードマップについてコメントしていません。
「2番目のDeepseekの瞬間」の残りは何ですか？
Kimi K2は、オープンモデルが追いつくことができるだけでなく、価格の面でも支配することができることを証明しています。権力の動き、イノベーションを推進し、すべてのプロバイダーに透明性を高めるように強制します。企業にとって、新しいコストベースが作成され、研究者にとって豊富なテストフィールド、規制当局にとって、オープン開発の速度に追いつく圧力があります。
したがって、キミバンは鞘をマークします。開放性と効率性を組み合わせた人は、将来的にAI経済の基準を設定します。
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