Opublikowano: 13 lipca 2025 r. / Aktualizacja od: 13 lipca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
KI Model KIMI K2: Nowy flagowiec open source z China-Another Kamień milowy dla otwartego systemu systemu KI: xpert.digital
Trylion parametrów Model Kimi K2 Paves na rzecz suwerennego rozwoju AI w Europie
Kolejna rewolucja open source: KIMI K2 przynosi światowej klasy AI w europejskich centrach danych
KIMI K2 przenosi otwarty ekosystem AI na nowy poziom. Model mieszanki ekspertów z parametrami trylionów zapewnia wyniki z zastrzeżonymi wagi ciężkiej w realistycznym programowaniu, matematyce i odniesieniach agentów z ułamkiem kosztów i w pełni opublikowanych wag. Dla deweloperów w Niemczech otwiera to możliwość sami zorganizowania wysokowydajnych usług AI, osadzania istniejących procesów i opracowania nowych produktów.
Nadaje się do:
Dlaczego Kimi K2 jest czymś więcej niż następnym dużym modelem AI
Podczas gdy zachodnie laboratoria, takie jak Openaai i Anthropic ukrywają swoje najlepsze modele za płatnymi interfejsami, Monshot AI realizuje inny kurs: wszystkie wagi są publicznie dostępne w ramach zmodyfikowanej współpracy. Ten krok nie tylko umożliwia naukową odtwarzalność, ale także pozwala małych i średnich firm na budowę własnego klastra wnioskowania lub korzystanie z KIMI K2 w scenariuszach krawędziowych. Początek należy do fazy, w której Chiny są ustanawiane jako zegar ruchu LLM open source; Deepseek V3 był uważany za punkt odniesienia do czerwca, teraz Kimi K2 ponownie ustawia poprzeczkę.
Architektura i proces szkolenia
Mieszanka doświadczeń na poziomie rekordów
KIMI K2 opiera się na innowacyjnym systemie ekspertów z 384 ekspertami, w których tylko ośmiu ekspertów i globalny „wspólny ekspert” jest aktywnych na token. Architektura ta umożliwia jednocześnie ładowanie silnika wnioskowania tylko 32 miliardy parametrów, co drastycznie zmniejsza obciążenie GPU. Podczas gdy gęsty model parametrów 70 miliardów w pełnej precyzji wymaga już dwóch GPU H100, KIMI K2 osiąga porównywalną lub nawet lepszą jakość, chociaż wykonuje tylko jedną trzecią wag na tym samym GPU.
W porównaniu z innymi modelami, wydajność KIMI K2 jest widoczna: przy łącznej liczbie 1000 miliardów parametrów, Deepseek V3-baza przekracza 671 miliardów parametrów i jest poniżej szacowanej wartości GPT-4,1 z około 1 800 miliardami parametrów. Przy KIMI K2 tylko 32 miliardy parametrów na token pozostaje aktywnych, w porównaniu do 37 miliardów w bazie Deepseek V3. System ekspertów KIMI K2 wykorzystuje 384 ekspertów, z których ośmiu jest wybranych, podczas gdy Deepseek V3-Base wykorzystuje 240 ekspertów z ośmioma wybranymi. Wszystkie trzy modele obsługują długość kontekstu 128 tokenów.
Rozwój ten pokazuje, że księżyc po raz pierwszy uwalnia model publiczny o bilionach parametrów i nadal pozostaje poniżej limitu parametrów 40 miliardów na token, co stanowi znaczący postęp w wydajności dużych modeli językowych.
Muonclip - stabilizacja nowego standardu
Trening super silnych transformatorów Moe często cierpi na eksplodowanie logików uwagi. Sthathot księżyca łączy zatem optymalizator mionowy token z dalszymi „QK-Clip”, która po każdym kroku normalizuje macierze zapytania i kluczowych. Według księżycowego nie pojawił się ani pojedynczy wyposażony w liczby tokenów treningowych 15,5 biliona. Rezultatem jest wyjątkowo płynna krzywa uczenia się i model, który działa stabilne od pierwszej wersji.
Baza danych
Przy 15,5 bilionach tokenów KIMI K2 osiąga objętość danych modeli klas GPT-4. Oprócz klasycznego tekstu i kodu, symulowane wywołania narzędzi i okna dialogowe przepływu pracy doprowadziły do działania wstępnego do działania. W przeciwieństwie do Deepseek R1, kompetencje agenta nie opiera się przede wszystkim na superwizji łańcucha, ale na scenariuszach uczenia się, w których model musiał zorganizować kilka interfejsów API.
Usługi porównawcze szczegółowo
Usługi porównawcze pokazują szczegółowe porównania między trzema modelami AI w różnych obszarach odpowiedzialności. W obszarze programowania Kimi K2-inststr. W teście zweryfikowanym przez SWE wskaźnik powodzenia wynoszący 65,8 procent, podczas gdy Deepseek V3 wykonał 38,8 procent i GPT-4,1 z 54,6 procentami. W LiveCodeBench V6, Kimi K2-inststr. Na 53,7 procent, a następnie Deepseek V3 z 49,2 procentami i GPT-4,1 z 44,7 procentami. W sprzężeniu narzędzi w teście detalicznym TAU2 ze średnimi czterema próbami GPT-4.1 osiąga najlepszą wydajność z 74,8 procent, tuż przed Kimi K2-Inststr. Z 70,6 procentami i Deepseek V3 z 69,1 procentami. W kategorii Math-500 Mathematics z dokładną umową Kimi K2-Inststr. Z 97,4 procentami, a następnie Deepseek V3 z 94,0 procentami i GPT-4,1 z 92,4 procentami. W teście wiedzy ogólnej MMLU bez okresu odbicia GPT-4.1 najlepiej wykonuje 90,4 procent, a następnie KIMI K2-inststr. Z 89,5 procent, podczas gdy Deepseek V3 tworzy dno z 81,2 procentami.
Interpretacja wyników
- W realistycznych scenariuszach kodowania KIMI K2 jest wyraźnie przed wszystkimi wcześniejszymi modelami open source i bije GPT-4 .1 na zweryfikowanym benchie.
- Matematyka i symboliczne myślenie są prawie doskonałe; Model przekracza również systemy zastrzeżone.
- Dzięki wiedzy na temat czystej świata GPT-4 .1 jest wciąż tuż przed nami, ale odległość jest mniejsza niż kiedykolwiek.
Umiejętności agencyjne w życiu codziennym
Wiele LLM dobrze wyjaśnia, ale nie działa. KIMI K2 była konsekwentnie przeszkolona w celu zakończenia zadań autonomicznie wprowadzających połączenia narzędzi, wersja kodu i adaptacja plików.
Przykład 1: Planowanie podróży służbowej
Model rozkłada zapytanie („Lot książki, hotel i stół dla trzech osób w Berlinie”) na 17 połączeń API: kalendarz, agregator lotu, API pociągu, OpenTable, firma e-mail, arkusze Google bez ręcznej inżynierii.
Przykład 2: Analiza danych
CSV z 50 000 zestawów danych wynagrodzeń jest odczytywane, oceniane statystycznie, wykres wygenerowany i zapisywany jako interaktywna strona HTML. Cały łańcuch działa w jednej siłowni czatu.
Dlaczego to jest ważne?
- Wydajność: odpowiedź modelu to nie tylko tekst, ale akcja wykonywacza.
- Solidność błędu: poprzez szkolenie RL w zakresie przepływów pracy, KIMI K2 uczy się interpretować komunikaty o błędach i poprawić się.
- Koszt: Zautomatyzowany agent oszczędza ludzkie przekazanie i zmniejsza koszty kontekstu, ponieważ konieczne jest mniej podróży w obie strony.
Licencja, koszty i konsekwencje operacyjne
Licencja
Wagi podlegają licencji podobnej do MIT. Tylko w przypadku produktów z ponad 100 milionami aktywnych użytkowników lub ponad 20 milionów USD miesięcznie wymaga widocznej notatki „Kimi K2” w interfejsie użytkownika. Jest to nieistotne dla większości niemieckich firm.
API i ceny samowystarczalne
API i ceny samowystarczalne wykazują wyraźne różnice między dostawcami. Podczas gdy Monshot API oblicza 0,15 USD dla tokenów wejściowych i 2,50 USD za tokeny wyjściowe na milion, Deepseek-API kosztuje 0,27 USD za wejście i 1,10 USD za wyjściu. Mając średnio 10,00 USD za dane wejściowe i 30,00 USD za wyjście, API GPT-4 O jest znacznie droższe.
Wydajność kosztów za pośrednictwem technologii MOE jest szczególnie niezwykła: koszty w chmurze stały się wyjątkowo konkurencyjne. Praktyczny przykład ilustruje to: programista płaci tylko około 0,005 USD za 2000 tokenów czat z KIMI K2, podczas gdy ten sam czat z GPT-4 kosztuje cztery dolary.
Profil sprzętowy do działania wewnętrznego
- Pełny model (FP16): co najmniej 8 × H100 80 GB lub 4 × B200.
- 4-bitowa kwantyzacja: działa stabilna na 2 × H100 lub 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Silnik wnioskowania: Vllm, Sglang i Tensorrt-LLM Wsparcie Kimi K2 natywnie.
Praktyczne dziedziny zastosowania w Europie
- Przemysł 4.0: Zautomatyzowane plany konserwacji, diagnozy błędów i zamówienia części zamiennych można modelować jako przepływ agenta.
- Firmy średniej wielkości: lokalne boty czatu odpowiadają na zapytania dostawcy i klientów w czasie rzeczywistym bez wysyłania danych do serwerów USA.
- Opieka zdrowotna: Kliniki używają KIMI K2 do kodowania listów lekarza, obliczenia przypadków DRG i koordynacji spotkania-wszystko na terenie.
- Badania i nauczanie: uniwersytety organizują model w klastrach HPC, aby umożliwić studentom bezpłatne eksperymenty z najnowszymi LLM.
- Władze: Instytucje publiczne korzystają z wagi źródłowej, ponieważ wymagania dotyczące ochrony danych utrudniają stosowanie zastrzeżonych modeli chmur.
Najlepsze praktyki do działania produktywnego
Różne sprawdzone praktyki ustanowiły się w produktywnym działaniu systemów AI. W przypadku asystentów czatu temperatura powinna być ustawiona na 0,2 do 0,3, aby zapewnić odpowiedzi faktyczne, podczas gdy najwyższa wartość P powinna wynosić maksymalnie 0,8. W przypadku generowania kodu kluczowe jest jasne zdefiniowanie monitu systemowego, na przykład w instrukcji „jesteś precyzyjnym asystentem Pythona” i wdrożenie wiarygodnych testów. W przypadku wywołań narzędzi schemat JSON musi być ściśle określony, aby funkcja formatów modelu wywołuje poprawnie. Poruszki szmatkowe najlepiej działają z rozmiarem kawałka 800 tokenów i ponownym rankingiem z krzyżowym, takim jak BGE-Reank-L przed pobraniem. W przypadku bezpieczeństwa konieczne jest przeprowadzenie wychodzących poleceń w piaskownicy, na przykład w maszynie wirtualnej petardy, aby zminimalizować ryzyko wstrzyknięcia.
Nadaje się do:
Wyzwania i granice
Ślad pamięci
Chociaż tylko 32 parametry B są aktywne, router musi zawierać wszystkie wagi ekspertów. Wnioskowanie czystego procesora jest zatem nierealne.
Zależność narzędzi
Błędnie zdefiniowane narzędzia prowadzą do niekończących się pętli; Solidne obchodzenie się z błędami jest obowiązkowe.
Halucynacje
W przypadku całkowicie nieznanych interfejsów API funkcje modelu mogą wymyślić. Konieczny jest ścisły walidator.
Klauzula licencyjna
Przy silnym wzroście użytkowników można dyskutować z obowiązkiem brandingu.
Etyka i kontrola eksportu
Otwartość powoduje również potencjalnie niewłaściwe zastosowania; Firmy są odpowiedzialne za systemy filtrów.
Open source jako silnik innowacyjny
Krok AI księżyca pokazuje, że modele otwarte działają nie tylko po zastrzeżonych alternatywach, ale także dominują w niektórych polach. W Chinach ekosystem jest tworzony z uniwersytetów, start-upów i dostawców chmur, którzy przyspieszają rozwój dzięki wspólnym badaniom i agresywnym cenom.
W Europie jest podwójna przewaga:
- Dostęp technologiczny bez blokowania dostawcy i pod względem suwerenności danych europejskich.
- Presja kosztowa dostawców komercyjnych, której można oczekiwać w średnim okresie uczciwych cen o porównywalnej wydajności.
W dłuższej perspektywie można się spodziewać, że pojawią się inne modele trylionów mocy, być może również multimodalne. Jeśli księżyca podąża za trendem, można otworzyć rozszerzenia wizji lub dźwięku. Najpierw konkurencja o najlepszego „otwartego agenta” staje się głównym motorem gospodarki AI.
No droższe API Black Box: KIMI K2 Demokratyzowało rozwój AI
KIMI K2 oznacza punkt zwrotny: łączy najwyższą wydajność, zdolność do działania i otwieranie ciężarów w jednym pakiecie. Dla programistów, naukowców i firm w Europie oznacza to prawdziwą swobodę wyboru: zamiast polegać na drogich interfejsach API Black Box, możesz samodzielnie działać, dostosowywać i zintegrować niedrogie, potężne podstawy AI. Każdy, kto zyskuje doświadczenie z przepływami pracy agentami i infrastrukturą MOE na wczesnym etapie, tworzy zrównoważoną przewagę konkurencyjną na rynku europejskim.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
