새로운“스푸트니크 순간”? AI 모델 : Kimi K3가 곧 올까요? Kimi K2가 AI 산업을 선출하는 이유는 무엇입니까? – 이미지 : Xpert.Digital
Kimi Bang : 중국 의이 AI 모델은 GPT-4보다 10 배 저렴하며 똑똑합니다.
중국의 획기적인 | 전투 가격에 AI : 기술이 더 민주적이 될 때
AI 세계는 권력이 있으며 방아쇠에는 이름이 있습니다 : Kimi K2. Beijing Startup Moonshot AI가 개발 한이 새로운 언어 모델은 업계에서 진정한“Kimi Bang”을 보장하며 이미“두 번째 깊은 순간” – 거래되었습니다. 그러나 Kimi K2가 그렇게 특별하게 만드는 이유는 무엇입니까? 그것은 세 가지 파괴적인 특성의 폭발적인 조합입니다. 수정 된 공동 라이센스를 통한 급진적 개방성, GPT-4와 같은 자이언트와 함께 벤치 마크를 유지하는 인상적인 성능 및 서양 경쟁을 규모별로 늘리는 가격 모델입니다.
"Sputnik Moment"의 은유는 소련이 첫 번째 위성 – Sputnik – 을 우주로 예기치 않게 촬영했을 때 1957 년 미국이 경험 한 충격을 묘사합니다. 이 행사는 갑자기 서부가 결정적인 기술 분야의 경쟁자에 의해 추월되었다는 것을 알게되었습니다. 그 결과 과학 및 교육에 대한 대규모 투자로 이어지고 "우주로의 경주"를 촉발 시켰습니다.
AI로 이전 된 "Kimi Bang"은 Western Tech 세계와 유사한 모닝콜을 의미합니다. 중국 회사는 주요 GPT-4와 함께 성능을 유지할 수있는 모델을 개발했을뿐만 아니라 오픈 소스 모델 및 비용의 일부로 게시했습니다. 이 기술 및 경제 혁신은 Openaai와 같은 미국 기업의 이전 지배에 의문을 제기하고 글로벌 AI 리더십에 대한 새로운 강화 된 경쟁 단계의 시작을 시사합니다.
이 사전은 개방적이고 자유롭게 이용 가능한 AI 모델이 기술적으로 따라 잡을뿐만 아니라 비용 효율성과 접근성 측면에서 새로운 시대를 안내한다는 것을 인상적으로 증명합니다. 스타트 업, 전 세계 연구원 및 회사의 경우, 이는 가능성의 혁명을 의미하는 반면 Openaai 및 Anthropic과 같은 기존 플레이어는 막대한 압력을 받고 있습니다. 우리는 Kimi K2의 건축, 벤치 마크 및 광범위한 영향에 깊이 빠져들고 중국 의이“AI Sputnik 순간”이 인공 지능의 미래를 변화시킬 것인지 분석합니다.
Kimi K2는 세 가지 파괴적인 특성을 결합합니다.
- Openness – AI는 수정 된 공동 라이센스 아래 모델 파일을 게시합니다.
- – -MMLU-Pro와 같은 벤치 마크에서 Kimi K2는 공개 경쟁 업체 모델을 초과하여 GPT-4 수준에서 결과를 달성합니다.
- 비용 – API는 1 백만 입력 토큰마다 $ 0.15와 1 백만 출력 토큰마다 $ 2.50 만 필요합니다. 이는 서부 탑 모델보다 저렴합니다.
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Kimi K2를 누가 개발하고 "Kimi Bang"이라는 용어는 무엇을 의미합니까?
2023 년 베이징에서 설립 된 Moonshot AI는 매우 큰 음성 모델에 중점을두고 모든 대형 버전 출판물을 내부적으로 "Bang"으로 설명합니다. 커뮤니티는 Kimi K2가 2025 년 7 월 11 일에 벤치 마크 목록을 습격했을 때이 기간을 인수하고 다운로드 차트를 기록 시간에 얼굴 포옹으로 이끌었습니다.
첫 "Deepseek Moment"는 무엇입니까?
이 표현은 DeepSeek R1이 2025 년 1 월에 개방형 모델로 독점 시스템의 추론 성능을 처음으로 달성했을 때의 충격을 설명합니다. 분석가들은이 단계를 AI 오픈 소스의 "스푸트니크 모멘트"와 비교했습니다.
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두 번째 Deepsek 순간에 대해 왜 말합니까?
Kimi K2는 이야기를 반복하고 강화합니다. 중국의 스타트 업은 자유롭게 다운로드 가능한 LLM을 출판 할뿐만 아니라 개별 – 에서도 지배 할 수 있지만 이번에는 MOE 아키텍처, 도구 사용 중심 및 운영 비용이 다시 낮습니다.
Kimi K2는 어떻게 구축됩니까?
- 아키텍처 : 총 1 조의 총 매개 변수를 갖춘 혼합 experts 변압기, 추론 당 320 억이 활성화됩니다.
- 컨텍스트 창 : 128K 토큰, MLA (Multi-Head Wentent Station)에 의해 최적화되었습니다.
- 최적화 : Muonclip은 훈련 불안정성을 줄이고 Adamw에 대한 산술 비용을 절반으로 감소시킵니다.
- 도구보기 : Instruct Checkpoint에는 기본 구현 기능 호출 스키마가 포함되어 있습니다.
자체 호스트는 어떤 하드웨어가 필요합니까?
양자화없이, 가중치는 ≈1 tb입니다. 하위 레드 /r /localllama의 스레드는 1.152 GB DDR5와 RTX 5090을 $ 10,000 미만으로 CPU RAM 구성을 계산합니다. 생산적인 대기 시간의 경우 Tensorrt-Llm 또는 Vllm-Back-End가있는 Moonshot GPU가 권장합니다.
Kimi K2는 핵심 벤치 마크에서 어떻게해야합니까?
Moonshot은 MMLU에 대해 87.8%, GSM-8K에서는 92.1%, Livecodebech에서 1@1@1을 기록했습니다. VentureBeat는 SWE 벤치 검증에서 65.8%를 확인하며 Kimi K2는 많은 독점 시스템을 초과합니다.
비교를위한 AI 모델은 무엇입니까?
비교를위한 AI 모델은 무엇입니까? – 이미지 : Xpert.Digital
AI 모델의 현재 환경에는 다른 특성으로 특징 지어지는 인상적인 다양한 시스템이 있습니다. 비교 개요는 Moonshot, Deepseek, Openaai 및 Anthropic과 같은 다양한 제공 업체의 모델을 보여 주며, 각각 고유 한 아키텍처 및 성능 기능이 있습니다.
Moonshot의 Kimi K2 모델은 총 1 조 매개 변수의 MOE (Mix-of-Expert Architecture)를 기반으로하며 그 중 32 억 명이 활성화되어 있습니다. 컨텍스트 범위는 128,000 자의 문자 범위를 제공하며 MMLU 벤치 마크에서는 87.8%, SWE-Bench Verified 등급에서 65.8%를 달성합니다. 비용은 백만 달러 당 $ 0.15, 입력 토큰 당 $ 2.50의 출력 토큰 당 $ 2.50입니다.
DeepSeek의 R1-0528 모델은 MOE 아키텍처, 671 억 개의 총 매개 변수 및 370 억 개의 활성 매개 변수와 유사한 특성을 보여줍니다. MMLU 테스트에서 90.8%로 Kimi K2를 초과하지만 입력 토큰 당 백만 달러당 $ 0.55의 가격이 약간 높습니다.
GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 및 GPT-4.5 미리보기와 같은 Openaai 및 Anthropic의 모델은 조밀 한 아키텍처와 다르며 때로는 매개 변수 번호가 게시되지 않았습니다. 특히 GPT-4.5 미리보기 모델의 경우 백만 달러의 입력 토큰과 백만 달러의 출력 토큰 당 150 달러의 가격이 상당히 높아집니다.
비교에서 특히 눈에 띄는 것은 무엇입니까?
- Kimi K2는 GPT-4O와 같은 거의 동일한 MMLU 점수에 도달하지만 답변 당 32 B 활성 매개 변수 만 필요합니다.
- DeepSeek R1은 MMLU에서 Kimi K2를 이겼지 만 소프트웨어 엔지니어링 벤치 마크에서는 약합니다.
- 가격 측면에서, Kimi K2는 GPT-4O에 따라 10 배, Claude Sonnet 4에 따라 5 배입니다.
가격 차이는 얼마나 급진적입니까?
다른 AI 모델 간의 가격 차이는 놀랍고 비용 성능 비율의 극적인 변화를 보여줍니다. 1 백만 개의 토큰에 대한 샘플 계산은 상당한 가격 차이를 보여줍니다. Kimi K2 및 DeepSeek R1과 같은 모델은 백만 토큰 당 약 2.65-2.74 달러, GPT-4O의 가격은 $ 9.00 및 Claude Opus의 $ 12.50 Sonnet 4에서 매우 저렴합니다. 백만 토큰 당 $ 112.50의 GPT-4.5 비용은 특히 인상적입니다. 이 계산은 확립 된 서부 AI 모델보다 훨씬 저렴한 오픈 MOE 모델 (전문가 혼합)을 선호하여 비용-성과 비율이 점점 더 많이 움직이고 있음을 강조합니다.
이것이 신생 기업과 연구에 어떤 영향을 미칩니 까?
유리한 토큰 가격은 실험 당 더 긴 컨텍스트 창과 더 많은 반복을 가능하게하여 연구를 저렴하게 만듭니다. 동시에, 높은 서부 가격은 실리콘 플로우 또는 그로크와 같은 Kimi K2 인프라 방향으로 낮은 마진 사용자를 대체합니다.
키미 뱅 (Kimi Bang)은 대서양 횡단 경쟁에서 무엇을 의미합니까?
Golem 분석가에 따르면 Moonshot AI Openaai는 공개적으로 밝혀졌으며 미국 기업이 가격 단계를 더욱 가속화하도록 강요합니다. 전문가 잡지는 Deepseek가 이야기를 시작한 후 "Ki Sputnik 시리즈"와 그 효과를 비교합니다. 유럽의 투자자들은 규제 관성이 더 많은 기술 이민을 초래한다고 경고합니다.
시장 리더는 어떻게 반응합니까?
2025 년 4 월, Openaai는 오픈 소스 프린트에 대응하기 위해 처음으로 자체 오픈 웨이트 모델을 발표했습니다. Anthropic은 이제 최대 90%의 공격적인 캐시 할인을 제공하지만 Kimi K2 뒤에 남아 있습니다.
Muonclip이 중요한 이유는 무엇입니까?
Moonshot과 UCLA는 Muonclip이 불안정성을 10 억 달러로 최소화하고 Adamw의 메모리 소비를 절반으로 줄임을 보여줍니다. 이것은 휴식없이 15.5 조 토큰 훈련을 가능하게합니다.
경험의 혼합 디자인은 어떤 역할을합니까?
Moe는 토큰 당 전문화 된 전문가의 한 하위 집합 만 활성화합니다. 이로 인해 컴퓨팅 시간과 전기 소비가 줄어들고 총 매개 변수 수는 여전히 높습니다. 반면에 GPT-4O와 Claude는 조밀 한 아키텍처를 사용하고 비용의 모든 가중치를 계산해야합니다.
수정 된 공동 라이센스에는 무엇이 포함됩니까?
상업용 사용, 전달 및 서브 리센트를 허용하지만 출처 및 라이센스를 참조해야합니다. 이는 Kimi K2가 특히 유럽 데이터 보호 요구 사항을 해결하는 온 프림 환경에서 사용될 수 있음을 의미합니다.
어두운면이 있습니까?
연구원들은 키미 K2가 중국 역사에서 역사적 사건을 겪었으므로 편견이 있다고 비판했다. 또한 개방성으로 인해 자동화 된 정보와 같은 바람직하지 않은 응용 프로그램이 더 쉬워집니다.
에이전트 인텔리전스 : Kimi K2는 자율 AI 에이전트의 단계입니까?
예. Moonshot은 명시 적으로 도구 및 기능 호출을 훈련시켜 Kimi K2가 독립적으로 조율 할 수 있도록했습니다. VentureBeat는 에이전트 기술을 독특한 판매 지점으로 강조합니다. 이것은 Kimi K2를 DeepSeek R1과 구별하는데, 이는 주로 추론을 드러내지 만, 도구 사용은 에이전트 프레임 워크에 의존합니다.
워크 플로에 통합 : Kimi K2를 기존 OpenAI 파이프 라인에 어떻게 통합합니까?
Moonshot은 OpenAi 호환 엔드 포인트를 제공하므로 요청 된 온도는 내부적으로 0.6으로 스케일링됩니다. 개발자는 기본 URL을 교환하면되며 Langchain 또는 Llamaindex와 같은 도구를 변경하지 않고 사용할 수 있습니다.
도구 통화를위한 모범 사례는 무엇입니까?
- 기능은 JSON 계획으로 전달되었습니다.
- 결정적인 공구 호출을 강제하기 위해 온도 0.6을 유지하십시오.
- 환각을 최소화하기 위해 반사 프롬프트가있는 결과를 확인하십시오.
Kimi K2를 호스팅 한 클라우드 제공 업체는 무엇입니까?
Siliconflow, Fireworks AI 및 Groq는 최대 100k TPM의 처리량을 제공합니다.
유럽은 어떻게 따라 잡을 수 있습니까?
분석가는 미국 모델을 기반으로 한 "AI GigaFactory"가 필요합니다. 그때까지 유럽은 Kimi K2와 같은 개방형 모델에 의존하여 수직 피네 타투에 집중할 수 있습니다.
응용 프로그램의 특정 분야는 먼저 이점이 있습니까?
- 코드 지원 : Kimi-Dev-72b는 Kimi-K2 데이터를 사용하여 60.4% SWE 벤치에 도달합니다.
- 문서 분석 : 128 K 문맥 창은 긴 의견을 가능하게합니다.
- 데이터 파이프 라인 : 낮은 대기 시간 0.54 초 첫 번째 토큰은 실시간 챗봇을 현실적으로 만듭니다.
주요 위험은 무엇입니까?
- 중요한 주제의 편견과 검열.
- 공개 API를 통한 데이터 유출.
- MOE에도 불구하고 온 프림 추론에 대한 하드웨어 비용은 여전히 높습니다.
Kimi K2는 서양 가격을 영구적으로 압박할까요?
가격 압력은 이미 사용되었습니다. Openai는 12 개월 이내에 GPT-4O를 3 배 낮게 낮췄습니다. Claude는 캐시 메커니즘에 의한 초기 관세를 언급합니다. 애널리스트들은 Kimi K2를 AWS와 유사하게 2010 년과 유사한 토큰 가격에 대한 "바닥에 대한 레이스"의 촉매제로 간주합니다.
Kimi K3가 곧 올까요?
Moonshot은 멀티 모드 세계 모델과 자체 개선 아키텍처를 다음 이정표로 지명합니다. 내부자 누출은 512k 토큰과 페가수스 최적화로 컨텍스트 창을 말합니다. 그러나 회사는 공식적으로 로드맵에 대해 언급하지 않습니다.
"두 번째 깊은 순간"의 유적은 무엇입니까?
Kimi K2는 오픈 모델이 계속 유지 될뿐만 아니라 가격 측면에서도 지배 할 수 있음을 증명합니다. 전력의 움직임, 혁신을 주도하며 모든 공급자가 더 투명성을 높이도록합니다. 회사의 경우 새로운 비용 기반이 만들어지고 연구원을위한 풍부한 테스트 필드 및 규제 기관에게는 공개 개발 속도를 따라야하는 압력이 있습니다.
따라서 키미 뱅 (Kimi Bang)은 외피를 표시합니다. 개방성과 효율성을 결합한 사람들은 향후 AI 경제의 표준을 설정할 것입니다.
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