Czy Kimi K2 jest lepszy od DeepSeek? Chiński model językowy Moonshot AI w centrum uwagi

Kimi K2 od Moonshot AI: Bezpłatny dostęp do potężnej sztucznej inteligencji

Czym jest Kimi K2 i kto za tym stoi?

Kimi K2 to potężny, wielkoskalowy model językowy dla sztucznej inteligencji opracowany przez chińską firmę Moonshot AI. Założona w Pekinie w marcu 2023 roku przez Yang Zhilina, Zhou Xinyu i Wu Yuxina, firma szybko stała się jednym z wiodących chińskich producentów sztucznej inteligencji. Nazwana na cześć albumu Pink Floyd „The Dark Side of the Moon”, firma dąży do ambitnego celu, jakim jest stworzenie fundamentalnych modeli rozwoju sztucznej inteligencji.

Jaką licencję wykorzystuje Kimi K2 i co to oznacza?

Firma Moonshot AI udostępniła Kimi K2 za darmo na zmodyfikowanej licencji MIT. Licencja ta pozwala zarówno osobom prywatnym, jak i firmom na bezpłatne korzystanie, modyfikowanie i dystrybucję modelu. Zmodyfikowana licencja MIT jest jedną z licencji open source, która umożliwia dostęp, korzystanie, modyfikowanie i dystrybucję modelu. Różni się ona znacząco od modeli zastrzeżonych, w których twórca zachowuje pełną kontrolę nad kodem źródłowym.

Architektura techniczna i specyfikacje

Jaka jest struktura techniczna Kimi K2?

Kimi K2 opiera się na architekturze Mixture of Experts (MoE) z łączną liczbą biliona parametrów. 32 miliardy z nich są aktywowane za każdym razem, gdy model przetwarza zapytanie. Model ma okno kontekstowe o pojemności 128 KB i współpracuje z 384 ekspertami, którzy reprezentują wyspecjalizowane podmodele w ramach szerszej architektury.

Czym jest architektura mieszana?

Koncepcja MoE została opracowana w 1991 roku i umożliwia modelom sztucznej inteligencji efektywniejsze uczenie się poprzez rozbicie problemu na wyspecjalizowane podmodele. Zamiast pojedynczego, monolitycznego modelu, architektura MoE wykorzystuje „sieć bramkową” do dynamicznego kierowania każdego sygnału wejściowego do najbardziej odpowiednich ekspertów. Każdy ekspert specjalizuje się w innym fragmencie przestrzeni danych wejściowych i może formułować konkretne prognozy dla konkretnych danych wejściowych.

Jakie szczegóły techniczne są znane na temat architektury?

Architektura Kimi K2 składa się z 61 warstw, w tym warstwy gęstej, z ukrytym wymiarem uwagi wynoszącym 7168 i ukrytym wymiarem MoE wynoszącym 2048 na eksperta. Model wykorzystuje 64 głowice uwagi i wybiera 8 ekspertów na token, z jednym ekspertem współdzielonym. Rozmiar słownika wynosi 160 000 tokenów, a model wykorzystuje mechanizm uwagi MLA (Multi-Head Latent Attention) oraz funkcję aktywacji SwiGLU.

Rola optymalizatora MuonClip

Czym jest optymalizator MuonClip i dlaczego jest ważny?

Optymalizator MuonClip to przełomowa metoda szkoleniowa opracowana przez Moonshot AI specjalnie do trenowania Kimi K2. Ten optymalizator rozwiązuje powszechny problem podczas tworzenia dużych systemów AI: niestabilność podczas trenowania. Podczas trenowania systemy AI mogą stać się niestabilne i generować słabe wyniki, zmuszając programistów do przerwania treningu i rozpoczęcia go od nowa.

Jak technicznie działa MuonClip?

MuonClip rozszerza możliwości oryginalnego optymalizatora Muon do niespotykanej dotąd skali, umożliwiając płynne trenowanie ultradużych modeli, takich jak Kimi K2. Optymalizator stosuje precyzyjne przycinanie gradientu, aby zapobiec ekstremalnym aktualizacjom, które mogłyby destabilizować trening. Dodatkowo, dostosowuje aktualizacje dla każdego parametru i starannie integruje rozkład wag, aby zregularyzować model bez powodowania niestabilności.

Jakie zalety oferuje MuonClip w porównaniu z konwencjonalnymi optymalizatorami?

Dzięki MuonClip, Kimi K2 osiągnął zerową niestabilność treningu w całym cyklu treningowym z 15,5 biliona tokenów. Oznacza to, że zachowanie modelu w zakresie strat i gradientów pozostało spójne i przewidywalne, unikając pułapek eksplodujących lub zanikających gradientów. Optymalizator wymaga również o około 52% mniej operacji zmiennoprzecinkowych (FLOP) w porównaniu z optymalizatorem bazowym AdamW.

Ocena wydajności i badania odniesienia

Jak Kimi K2 wypada w testach wydajnościowych?

Kimi K2 natychmiast znalazł się w pierwszej dziesiątce najwydajniejszych modeli sztucznej inteligencji na świecie w rankingu LMSys Textarena. Model uzyskał wyższą ocenę niż DeepSeek, inna darmowa sztuczna inteligencja, która zyskała globalną popularność pod koniec 2024 roku dzięki swojej wydajności i bezlicencyjnemu charakterowi.

Jakie konkretne wyniki testów porównawczych osiągnął Kimi K2?

W teście SWE-bench Verified, wymagającym teście inżynierii oprogramowania, Kimi K2 osiągnął dokładność na poziomie 65,8%. W teście Live Code Bench model osiągnął 53,7%, wyprzedzając DeepSeek-V3 z wynikiem 46,9% i GPT-4.1 z wynikiem 44,7%. W zadaniach matematycznych K2 osiągnął 97,4% w teście MATH-500, w porównaniu z 92,4% w teście GPT-4.1.

W jakich obszarach Kimi K2 wykazuje szczególne mocne strony?

Model ten sprawdza się szczególnie dobrze w zadaniach matematycznych i naukowych. W testach porównawczych takich jak AIME, GPQA-Diamond i MATH-500 osiąga lepsze wyniki niż wszyscy konkurenci. Kimi K2 jest również liderem w testach wielojęzycznych, takich jak MMLU-Pro. Model został opracowany specjalnie z myślą o aplikacjach opartych na agentach, co oznacza, że ​​może samodzielnie korzystać z narzędzi, organizować zadania, a nawet generować kod i identyfikować błędy.

Dostępność i wykorzystanie

Jakie wersje Kimi K2 są dostępne?

Firma Moonshot AI wydała dwa warianty tego modelu. Kimi-K2-Base to model podstawowy, przeznaczony dla badaczy i programistów, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad dostrajaniem i dostosowywaniem rozwiązań. Kimi-K2-Instruct to wersja skoncentrowana na instrukcjach, zoptymalizowana pod kątem ogólnych aplikacji czatowych i prostych aplikacji agentowych.

Gdzie mogę pobrać i używać Kimi K2?

Model jest dostępny bezpłatnie za pośrednictwem Hugging Face. Użytkownicy mogą pobrać wagi modelu i uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem API. Moonshot AI udostępnia również API kompatybilne z OpenAI/Anthropic za pośrednictwem platform.moonshot.ai.

Wymagania sprzętowe i wdrożenie

Jakie są wymagania sprzętowe gry Kimi K2?

Do użytku komercyjnego potencjalni klienci potrzebują co najmniej 1 TB pamięci masowej dla modelu oraz klastra z co najmniej 16 procesorami graficznymi Nvidia H20/H200. Wymagania te wynikają z ogromnego rozmiaru modelu, z bilionem parametrów.

Czym są procesory graficzne NVIDIA H200 i dlaczego są polecane?

NVIDIA H200 to procesor graficzny Tensor Core zaprojektowany specjalnie do zastosowań w obliczeniach o wysokiej wydajności i sztucznej inteligencji. Opiera się na architekturze Hopper i oferuje 141 gigabajtów pamięci HBM3e o przepustowości 4,8 terabajta na sekundę. H200 niemal podwaja wydajność NVIDIA H100 w przypadku zadań związanych z podstawową sztuczną inteligencją, takich jak wnioskowanie LLM.

Jakie opcje wdrożenia są dostępne dla Kimi K2?

Kimi K2 jest zalecany do uruchamiania na różnych silnikach wnioskowania, w tym vLLM, SGLang, KTransformers i TensorRT-LLM. Użytkownicy mogą korzystać z wersji destylowanych działających na procesorach graficznych Nvidia z 12 GB lub większą pamięcią, oczekując na wersje destylowane Kimi K2.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Porównanie z DeepSeek i innymi modelami

Czym Kimi K2 różni się od DeepSeek?

Oba modele pochodzą z Chin i są dostępne jako oprogramowanie open source, ale różnią się architekturą i przeznaczeniem. DeepSeek R1 został wytrenowany na uproszczonych układach Nvidia H800, a jego opracowanie kosztowało zaledwie 5,6 miliona dolarów. Kimi K2 z kolei wykorzystuje architekturę MoE i został zaprojektowany specjalnie z myślą o inteligencji agentowej.

Jaką rolę odgrywa chiński krajobraz sztucznej inteligencji?

Chiny stały się ważnym graczem w rozwoju sztucznej inteligencji opartej na kodzie open source. Podczas gdy amerykańscy giganci technologiczni, tacy jak OpenAI i Google, trzymają swoje najpotężniejsze modele w tajemnicy, chińskie firmy, takie jak Baidu, Tencent, Alibaba i DeepSeek, wybrały frameworki oparte na kodzie open source. Ta strategia służy kilku celom strategicznym, w tym zwiększaniu globalnych wpływów i wspieraniu współpracy społeczności.

Jakie są aktualne rankingi w LMSys Arena?

LMSys Arena to platforma, na której porównywane są różne modele sztucznej inteligencji na podstawie ocen użytkowników. Różne modele przodują w różnych kategoriach: w dziedzinie przetwarzania tekstu Gemini wyprzedza GPT-5 i Claude Opus 4.1, podczas gdy GPT-5 dominuje w dziedzinie tworzenia stron internetowych. W dziedzinie rozpoznawania obrazu Gemini i GPT-4o toczą zacięty wyścig.

Szkolenie i optymalizacja

Jak trenowano Kimi K2?

Ze względu na ograniczoną ilość danych treningowych dostępnych do wykorzystania narzędzi w rzeczywistych scenariuszach, Kimi K2 został wyszkolony z wykorzystaniem połączenia środowiska rzeczywistego i symulowanego. Dodatkowo, wykorzystano mechanizm samooceny, pozwalający sztucznej inteligencji na samodzielne określenie w trakcie treningu, czy wykonywane zadania były wykonywane prawidłowo.

Jakie innowacje przyniosło szkolenie?

Kimi K2 został wytrenowany z wykorzystaniem 15,5 biliona tokenów za pomocą optymalizatora MuonClip. Ta metoda treningu zapobiegła niestabilnościom oraz uczyniła trening bardziej stabilnym i tańszym. Takie restarty zazwyczaj kosztują firmy zajmujące się sztuczną inteligencją miliony, ponieważ tracą tygodnie czasu obliczeniowego.

Obszary zastosowania i możliwe zastosowania

Do jakich zastosowań zoptymalizowany jest Kimi K2?

Sztuczna inteligencja została opracowana do użytku w agentach AI specjalizujących się w autonomicznym rozwiązywaniu problemów, wnioskowaniu i wdrażaniu narzędzi. Model ten może rozwiązywać złożone zadania i odpowiadać na pytania biznesowe wysokiego poziomu. Oferuje wieloetapowe wykonywanie zadań, generowanie i debugowanie kodu, analizę i wizualizację danych oraz automatyczne wywoływanie narzędzi.

Jakie są praktyczne zastosowania?

Kimi K2 nadaje się do tworzenia chatbotów, asystentów kodowania AI oraz aplikacji NLP. Model potrafi samodzielnie korzystać z narzędzi, organizować zadania, a nawet generować kod i identyfikować błędy. W nieoficjalnym teście Simona Willisona, w którym poproszono model o wygenerowanie pliku SVG pelikana na rowerze, Kimi K2 uzyskał przekonujące wyniki.

Aspekty ekonomiczne i cenowe

Jakie są koszty związane z Kimi K2?

Sam model jest dostępny za darmo, ale Moonshot oferuje również dostęp do API. Opłata wynosi 0,15 USD za milion tokenów wejściowych za trafienia do pamięci podręcznej i 2,50 USD za milion tokenów wyjściowych. Ta struktura cenowa jest niższa niż obecne ceny rynkowe porównywalnych modeli AI.

Jak strategia open source wpływa na rynek?

Decyzja Moonshot AI o udostępnieniu kodu źródłowego Kimi K2 wpisuje się w ogólny trend wśród chińskich twórców sztucznej inteligencji. Otwarte oprogramowanie rozszerza globalny wpływ i umożliwia programistom i badaczom na całym świecie dostęp do tej technologii. Może to stać się poważną alternatywą dla dominujących modeli własnościowych, takich jak GPT firmy OpenAI i Claude firmy Anthropic.

Wdrożenie i integracja techniczna

Jak zainstalować Kimi K2 lokalnie?

Instalacja składa się z kilku etapów. Najpierw należy utworzyć środowisko Pythona, a następnie zainstalować wymagane biblioteki, takie jak PyTorch, Transformers i Accelerate. Następnie można sklonować repozytorium modeli Hugging Face i załadować model za pomocą Transformers.

Jakie zaawansowane opcje wdrażania są dostępne?

Aby przyspieszyć wnioskowanie, można użyć vLLM, który zapewnia API zgodne z OpenAI. SGLang i TensorRT-LLM są również dostępne jako opcje zaawansowane dla doświadczonych użytkowników. Silniki te są zoptymalizowane pod kątem wydajnego wykonywania dużych modeli językowych.

Regulacja i aspekty prawne

Jak Kimi K2 reaguje na regulację AI?

Zgodnie z unijnym rozporządzeniem w sprawie sztucznej inteligencji (AI), modele AI typu open source podlegają innym wymogom niż systemy zastrzeżone. W przypadku modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAIM) istnieje wyjątek dotyczący oprogramowania typu open source, który stanowi, że szczegółowe obowiązki dostawców nie mają zastosowania, jeśli model jest udostępniany na podstawie wolnej licencji open source.

Jakie są wymogi przejrzystości?

Dostawcy GPAIM o otwartym kodzie źródłowym podlegają niższym wymogom przejrzystości niż modele zastrzeżone. Może to stanowić zachętę dla twórców sztucznej inteligencji do udostępniania modeli na licencjach open source, co pozwoliłoby im częściowo ominąć bardziej rygorystyczne wymogi dotyczące systemów sztucznej inteligencji.

Perspektywy na przyszłość i rozwój

Jakie znaczenie ma Kimi K2 dla rozwoju sztucznej inteligencji?

Kimi K2 to znaczący krok naprzód pod względem wydajności, skalowalności i efektywności, plasując Moonshot AI w czołówce światowych innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Model ten jest uważany za najsilniejszy dostępny obecnie model otwarty i w wielu testach porównawczych przewyższył nawet modele zastrzeżone.

Jak rozwija się konkurencja na chińskiej scenie sztucznej inteligencji?

Rozwój DeepSeek i innych chińskich modeli sztucznej inteligencji zrewolucjonizował branżę i zmusił firmy takie jak Moonshot AI do ponownego przemyślenia swoich strategii. Moonshot AI uznał, że stałe dostarczanie najnowocześniejszych wyników jest jego najwyższym priorytetem.

Wyzwania i ograniczenia

Jakie ograniczenia ma Kimi K2?

Pomimo imponujących możliwości, Kimi K2 ma również ograniczenia. Może napotkać trudności w realizacji bardzo złożonych zadań lub słabo zdefiniowanych wyzwań. Ponadto, wymagania sprzętowe niezbędne do pełnego działania modelu są znaczne, co może ograniczać jego dostępność dla mniejszych organizacji.

Jakie są różnice w wymaganiach dla różnych grup użytkowników?

Podczas gdy przedsiębiorstwa potrzebują co najmniej 16 procesorów graficznych H20/H200 i 1 TB pamięci masowej, użytkownicy domowi mogą polegać na wersjach destylowanych. Te mniejsze wersje mogą działać na procesorach graficznych Nvidia z 12 GB lub większą pamięcią, ale nie są jeszcze dostępne dla Kimi K2.

Społeczność i ekosystem

Jak Kimi K2 jest odbierane przez społeczność programistów?

Udostępnienie modelu open source doprowadziło do jego powszechnego przyjęcia w społeczności programistów. Deweloperzy mogą wykorzystać ten model w różnych aplikacjach, od chatbotów po bardziej złożone systemy agentowe. Jego dostępność za pośrednictwem Hugging Face ułatwia integrację z istniejącymi procesami.

Jaką rolę odgrywa współpraca międzynarodowa?

Otwarty charakter Kimi K2 sprzyja międzynarodowej współpracy w badaniach nad sztuczną inteligencją. Naukowcy i programiści na całym świecie mogą korzystać z tego modelu, modyfikować go i ulepszać, przyczyniając się do rozwoju całej społeczności zajmującej się sztuczną inteligencją.

Model Kimi K2 firmy Moonshot AI stanowi znaczący postęp w rozwoju otwartej sztucznej inteligencji (SI). Dzięki architekturze bilionów parametrów, innowacyjnej optymalizacji MuonClip i specjalizacji w inteligencji agentowej, wyznacza on nowe standardy dla dostępnych modeli SI. Jego bezpłatna dostępność na zmodyfikowanej licencji MIT sprawia, że ​​zaawansowana technologia SI jest dostępna dla szerszego grona odbiorców i przyczynia się do demokratyzacji sztucznej inteligencji. Chociaż wymagania sprzętowe dla pełnego działania są znaczące, różne opcje wdrożenia otwierają możliwości dla różnych grup użytkowników. Jego wysoka wydajność w różnych testach porównawczych, zwłaszcza w porównaniu z uznanymi modelami, takimi jak DeepSeek, podkreśla jakość i potencjał tej chińskiej innowacji w dziedzinie SI.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus