Opublikowano: 21 lipca 2025 / Aktualizacja od: 21 lipca 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Nowy „Sputnik”? Modele AI: Czy Kimi K3 wkrótce przyjdzie? Dlaczego Kimi K2 wybiera przemysł AI? – Zdjęcie: xpert.digital
Kimi Bang: Ten model AI z Chin jest 10 razy tańszy niż GPT-4 i równie mądry.
Przełom Chin | AI w cenie walki: gdy technologia staje się bardziej demokratyczna
Świat AI jest pod władą, a spust ma nazwę: Kimi K2. Ten nowy model języka, opracowany przez Startup Startup Startup, zapewnia prawdziwy „Kimi Bang” w branży i jest już wymieniony jako „drugi moment Deepeek” – , które reorganizuje równowagę sił w globalnej konkurencji AI. Ale co sprawia, że Kimi K2 jest tak wyjątkowa? Jest to wybuchowa kombinacja trzech destrukcyjnych właściwości: radykalnej otwartości poprzez zmodyfikowaną współistniejącą, imponującą wydajność, która utrzymuje się w odniesieniu z gigantami, takimi jak GPT-4, oraz model cenowy, który podważa zachodnią konkurencję według wielkości.
Metafora „momentu Sputnik” opisuje szok, jaki USA doświadczyły w 1957 r., Kiedy Związek Radziecki nieoczekiwanie zastrzelił pierwszego satelitarnego – Sputnika 1 – w kosmos. To wydarzenie nagle uświadomiło Zachód, że został wyprzedzony przez konkurent w decydującym dziedzinie technologii. Rezultatem było krajowe wezwanie do budzenia, które doprowadziło do ogromnych inwestycji w naukę i edukację oraz wywołała „wyścig w kosmos”.
Przeniesiony do sztucznej inteligencji „Kimi Bang” oznacza podobne budzenie dla Western Tech World: chińska firma nie tylko opracowała model, który może nadążyć za wiodącym GPT-4, ale także opublikować go jako model open source i za ułamek kosztów. Ten przełom technologiczny i ekonomiczny kwestionuje poprzednią dominację amerykańskich firm, takich jak OpenAai i sygnalizuje początek nowej, zaostrzonej fazy konkurencji wokół globalnego przywództwa AI.
Ten zaliczkę imponująco dowodzi, że otwarte, swobodnie dostępne modele AI nie tylko nadrabiają zaległości technologicznie, ale także wprowadzają nową erę pod względem wydajności i dostępności. Dla start-upów, naukowców i firm na całym świecie oznacza to rewolucję możliwości, podczas gdy uznani gracze, tacy jak Openaai i Anthropic, są pod ogromną presją. Głęboko zanurzamy się w architekturę, odniesienia i dalekosiężne implikacje Kimi K2 i analizujemy, czy ten „moment AI Sputnik” z Chin zmieni przyszłość sztucznej inteligencji.
KIMI K2 łączy trzy destrukcyjne właściwości:
- Openness – Moonshot AI publikuje pliki modeli w ramach zmodyfikowanej współistniejącej.
- Wydajność – w testach porównawczych, takich jak MMLU-PRO, KIMI K2 przekracza modele konkurencji publicznych i osiąga wyniki na poziomie GPT-4.
- Koszty – API wymaga tylko 0,15 USD każdego 1 miliona tokenów wejściowych i 2,50 USD każdego 1 miliona tokenów wyjściowych, co oznacza, że jest on tańszy niż modele zachodnich.
Nadaje się do:
Kto rozwija Kimi K2 i co oznacza termin „Kimi Bang”?
Moonshot AI, założona w Pekinie w 2023 roku, koncentruje się na bardzo dużych modelach głosowych i opisuje każdą dużą publikację wersji wewnętrznie jako „Bang”. Społeczność przejęła termin, kiedy Kimi K2 szturmował listy punktów porównawczych 11 lipca 2025 r. I doprowadziła wykresy pobierania do przytulania twarzy w rekordowym czasie.
Jaki był pierwszy „Moment Deepseek”?
Wyrażenie opisuje szok, gdy Deepseek R1 po raz pierwszy osiągnął wydajność rozumowania systemów zastrzeżonych jako modelu otwartego w styczniu 2025 r. Analitycy porównali ten krok z „momentem sputnik” dla open source AI.
Nadaje się do:
Dlaczego mówisz o drugim momencie głębinowym?
KIMI K2 powtarza i wzmacnia narrację: chiński startup publikuje swobodnie do pobrania LLM, który może nie tylko nadążyć, ale także dominować w poszczególnych dyscyplinach – ale tym razem z architekturą Moe, skupieniem narzędzi i ponownie niższe koszty operacyjne.
Jak buduje się KIMI K2?
- Architektura: Transformator mieszanki ekspertów z 1 bilionem parametrów całkowitych, 32 miliardy na wnioskowanie jest aktywowane.
- Kontekstowe okno: 128 K tokeny, zoptymalizowane przez wieloporodowe utajone stacja (MLA).
- Optymalizator: MuonClip zmniejsza niestabilność szkolenia i połówuje wydatki arytmetyczne w kierunku ADAMW.
- Widoki narzędzi: Punkt kontrolny instruktażu zawiera natywne zaimplementowane schematy wywoływania funkcji.
Jakiego sprzętu potrzebuje własne -host?
Bez kwantyzacji wagi wynoszą ~ 1 TB. Wątek w subreddit /r /localllama oblicza konfigurację RAM procesora z 1,152 GB DDR5 i RTX 5090 za mniej niż 10 000 USD. W przypadku opóźnień produktywnych zaleca się GPU Moonshot z Tensort-LLM lub Vllm-Back-end.
Jak KIMI K2 robi się w podstawowych testach porównawczych?
Moonshot zgłasza 87,8% na MMLU, 92,1% na GSM-8K i 26,3% przepustki@1 na LiveCodeBech. VentureBeat potwierdza 65,8% w sprawie weryfikowanego benchu SWE, z którym KIMI K2 przekracza wiele zastrzeżonych systemów.
Jakie modele AI są do porównania?
Jakie modele AI są do porównania? – Zdjęcie: xpert.digital
W obecnym krajobrazie modeli AI istnieje imponująca różnorodność systemów, które charakteryzują się różnymi właściwościami. Porównawczy przegląd pokazuje modele różnych dostawców, takich jak strzały księżyca, Deepseek, Openaai i Anthropic, z których każdy ma własne cechy architektury i wydajności.
Model KIMI K2 Moonshot oparty jest na architekturze mieszanej doświadczenia (MOE) z 1 bilionem parametrów, z czego aktywne są 32 miliardy. Oferuje zakres kontekstowy 128 000 znaków i osiąga niezwykłe 87,8% w punkcie odniesienia MMLU i 65,8% w zweryfikowanej ocen SWE. Koszty wynoszą 0,15 USD za milion tokenów wejściowych i 2,50 USD za milion tokenów produkcyjnych.
Model R1-0528 Deepseek wykazuje podobne cechy z architekturą MOE, 671 miliardów parametrów całkowitych i 37 miliardów parametrów aktywnych. Przekracza KIMI K2 z 90,8% w teście MMLU, ale ma nieco wyższą cenę 0,55 USD za milion tokenów wejściowych.
Modele z OpenAai i Anthropic, takie jak GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 i podgląd GPT-4.5 różnią się od ich gęstej architektury, a czasem nie opublikowane numery parametrów. Znacznie wyższe ceny są szczególnie uderzające, szczególnie w przypadku modelu podglądu GPT-4.5 z 75 USD za milion tokenów wejściowych i 150 USD za milion tokenów produkcyjnych.
Co jest szczególnie zauważalne w porównaniu?
- KIMI K2 osiąga prawie identyczne wyniki MMLU, takie jak GPT-4O, ale potrzebuje tylko 32 b aktywnych parametrów na odpowiedź.
- Deepseek R1 pokonuje KIMI K2 na MMLU, ale jest słabszy w inżynierii oprogramowania.
- Pod względem ceny KIMI K2 jest czynnikiem 10 w ramach GPT-4O i współczynnik 5 pod Claude Sonnet 4.
Jak radykalna jest różnica cen?
Różnice cen między różnymi modelami AI są niezwykłe i ilustrują dramatyczne przesunięcie wskaźnika kosztów wydajności. Obliczenie przykładowe dla 1 miliona tokenów pokazuje znaczące różnice cen: podczas gdy modele takie jak KIMI K2 i Deepseek R1 są bardzo tanie około 2,65-2,74 USD za milion tokenów, ceny GPT-4O za 12,50 USD sonet 4 za 9,00 USD i Claude Opus. Koszt GPT-4,5 na 112,50 USD za milion tokenów jest szczególnie uderzający. Obliczenia te podkreślają, że współczynnik wydajności kosztów coraz częściej przechodzi z Chin na rzecz otwartych modeli MOE (mieszanka ekspertów), które są znacznie tańsze niż ustalone modele zachodnie AI.
Jaki to ma wpływ na start-upy i badania?
Korzystne ceny tokenów umożliwiają dłuższe okna kontekstowe i więcej iteracji na eksperyment, co sprawia, że badania są tańsze. Jednocześnie wysokie ceny zachodnie wypierają użytkowników o niskiej marży w kierunku infrastruktury KIMI K2, takiej jak Siliconflow lub Groq.
Co oznacza Kimi Bang dla konkurencji transatlantyckiej?
Według analityków Golema, Moonsshot AI Openaai otwarcie okazuje się i zmusza amerykańskie firmy do dalszego przyspieszenia kroków cenowych. Magazyny eksperckie porównują efekt z „serią Ki Sputnik” po tym, jak Deepseek zainicjował narrację. Inwestorzy w Europie ostrzegają, że bezwładność regulacyjna prowadzi do dalszej emigracji technologicznej.
Jak reagują liderzy rynku?
W kwietniu 2025 r. Openaai po raz pierwszy ogłosił swój własny model otwartej wagi, aby przeciwdziałać druku open source. Anthropic oferuje teraz agresywne rabaty do pamięci podręcznej do 90%, ale pozostaje za KIMI K2.
Dlaczego Muonclip jest kluczowe?
Moonshot i UCLA pokazują, że MuonClip minimalizuje niestabilność w miliardach dolarów i połówuje zużycie pamięci AdamW. Umożliwia to 15,5 trylion tokenów treningów bez żadnego zerwania.
Jaką rolę odgrywa projekt mieszanki ekspertów?
MoE aktywuje tylko jeden podzbiór wyspecjalizowanych ekspertów na token. Zmniejsza to czas obliczania i zużycie energii elektrycznej, podczas gdy całkowita liczba parametrów pozostaje wysoka. Z drugiej strony GPT-4O i Claude używają gęstych architektury i muszą obliczyć wszystkie ciężary kosztów.
W czym obejmuje zmodyfikowana współlika?
Umożliwia użycie komercyjne, przekazywanie i podprogramowanie, ale zobowiązuje się odwołać się do źródła i licencji. Oznacza to, że KIMI K2 może być używane w środowiskach lokalnych, co szczególnie dotyczy europejskich wymagań dotyczących ochrony danych.
Czy są ciemne strony?
Naukowcy krytykują, że Kimi K2 glosowało wydarzenia historyczne w historii Chin, a zatem ma uprzedzenia. Obawia się również, że otwartość ułatwia niepożądane aplikacje, takie jak zautomatyzowana dezinformacja.
Inteligencja agresywna: Czy Kimi K2 jest krokiem do autonomicznych agentów AI?
Tak. Księżyca wyszkolił jawnie narzędzie i funkcjonowanie wywoływania, aby Kimi K2 może się zorganizować niezależnie. VentureBeat podkreśla umiejętności agenta jako wyjątkowego punktu sprzedaży. Odróżnia to KIMI K2 od Deepseek R1, co przede wszystkim ujawnia rozumowanie, ale zależy od zakładów agentów.
Integracja z przepływami pracy: Jak zintegrować KIMI K2 do istniejących rurociągów Openai?
Moonshot oferuje openai punkty końcowe, w których żądana temperatura jest skalowana wewnętrznie do 0,6. Deweloperzy muszą tylko wymieniać podstawowy adres URL i mogą korzystać z takich narzędzi, jak Langchain lub LLAMAINDEX bez żadnych zmian.
Jakie są najlepsze praktyki do wywoływania narzędzi?
- Funkcje przekazane jako schemat JSON.
- Trzymaj temperaturę 0,6, aby wymusić deterministyczne wywołania narzędzi.
- Sprawdź wyniki z monitem refleksji w celu zminimalizowania halucynacji.
Który dostawca chmur hostował Kimi K2?
Siliconflow, fajerwerki AI i GROQ oferują pay-per-tokens z przepustowością do 100 K TPM.
Jak Europa może nadrobić zaległości?
Analitycy wymagają „gigafactory AI opartej na modelu USA, aby szkolili własne modele z korzystnym zasilaniem. Do tego czasu Europa może polegać na otwartych modelach, takich jak KIMI K2 i koncentrować się na pionowych finichach.
Jakie konkretne pola aplikacji skorzystają najpierw?
- Pomoc kodowa: KIMI-DEV-72B używa danych KIMI-K2 i osiąga 60,4% SWE-BENCH.
- Analiza dokumentów: okno kontekstowe 128 K umożliwia długą opinię.
- Rurociągi danych: Niskie opóźnienie 0,54 s pierwszy token sprawia, że chatboty w czasie rzeczywistym jest realistyczne.
Jakie są główne ryzyko?
- Stronniczość i cenzura w krytycznych tematach.
- Odpływ danych za pośrednictwem publicznych interfejsów API.
- Koszty sprzętu dla wnioskowania lokalnego wciąż są wysokie pomimo MOE.
Czy KIMI K2 na stałe naciska na zachodnie ceny?
Presja cenowa została już zastosowana: Openai obniżył GPT-4O trzy razy w mniej niż dwanaście miesięcy. Claude podcięto wcześniejsze taryfy według mechanizmów pamięci podręcznej. Analitycy postrzegają KIMI K2 jako katalizator „wyścigu do dolnej” dla cen tokenów, podobnie jak AWS ukształtował rynek chmur 2010.
Czy Kimi K3 wkrótce przyjdzie?
Księżyca nazywa multimodalne modele światowe i samowystarczalne architektury jako kolejne kamienie milowe. Przecieki poufne mówią o oknie kontekstowym do 512 K tokenów i optymalizacji Pegaza. Jednak firma oficjalnie nie komentuje mapy drogowej.
Co pozostaje z „drugiego momentu Deepeek”?
KIMI K2 dowodzi, że otwarte modele mogą nie tylko nadążyć, ale także dominować pod względem ceny. Ruch władzy, napędza innowacje i zmusza wszystkich dostawców do zwiększenia przejrzystości. W przypadku firm powstaje nowa baza kosztów, bogate pole testowe dla naukowców oraz dla organów regulacyjnych presja, aby nadążyć za szybkością otwartego rozwoju.
W ten sposób Kimi Bang oznacza pochwę: ci, którzy łączą otwartość i wydajność w przyszłości ustanowią standardy gospodarki AI.
Nadaje się do:
Twoja transformacja AI, integracja AI i ekspert w branży platformy AI
☑️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.
