Publicado em: 13 de julho de 2025 / atualização de: 13 de julho de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Modelo Ki Kimi K2: O novo carro-chefe de código aberto da China-outro marco para o Open KI Systems-Image: Xpert.Digital
Trilhão de parâmetro Modelo Kimi K2 sai para o desenvolvimento soberano de IA na Europa
Outra revolução de código aberto: Kimi K2 traz IA de classe mundial em data centers europeus
Kimi K2 leva o ecossistema aberto da AI para um novo nível. O modelo de mistura de especialistas com um trilhão de parâmetros fornece resultados com pesos pesados proprietários em programação realista, matemática e benchmarks de agentes-com uma fração dos custos e com pesos totalmente publicados. Para os desenvolvedores na Alemanha, isso abre a oportunidade de sediar os próprios serviços de IA de alto desempenho, incorporar processos existentes e desenvolver novos produtos.
Adequado para:
Por que Kimi K2 é mais do que o próximo grande modelo de IA
Enquanto os laboratórios ocidentais, como OpenAai e Anthropic, escondem seus melhores modelos por trás das interfaces pagas, a MONSHOT AI está seguindo um curso diferente: todos os pesos estão disponíveis publicamente sob uma co-licença modificada. Esta etapa não apenas torna possível a reprodutibilidade científica, mas também permite que pequenas e médias empresas construam seu próprio cluster de inferência ou usem Kimi K2 em cenários de borda. O início se enquadra em uma fase em que a China é estabelecida como o relógio do movimento LLM de código aberto; O Deepseek V3 foi considerado uma referência até junho, agora Kimi K2 define a trave novamente.
Processo de arquitetura e treinamento
Mistura de especialistas em um nível recorde
O Kimi K2 se baseia em um sistema especialista inovador com 384 especialistas, em que apenas oito especialistas e um "especialista compartilhado" global estão ativos por token. Essa arquitetura permite que o mecanismo de inferência carregue apenas 32 bilhões de parâmetros na RAM ao mesmo tempo, o que reduz drasticamente a carga da GPU. Embora um modelo denso de 70 bilhões de parâmetros de precisão já exija duas GPUs H100, o Kimi K2 alcança uma qualidade comparável ou até melhor, embora apenas execute apenas um terço dos pesos nas mesmas GPUs.
Comparado a outros modelos, a eficiência do Kimi K2 é evidente: com um total de 1.000 bilhões de parâmetros, a Base Deepseek V3 excede 671 bilhões de parâmetros e está abaixo do valor estimado do GPT-4.1 com cerca de 1.800 bilhões de parâmetros. Com Kimi K2, apenas 32 bilhões de parâmetros por token permanecem ativos, em comparação com 37 bilhões na Base Deepseek V3. O sistema especialista Kimi K2 usa 384 especialistas, oito dos quais são selecionados, enquanto o Deepseek V3-Base usa 240 especialistas com oito eleitos. Todos os três modelos suportam um comprimento de contexto de 128 mil tokens.
Esse desenvolvimento mostra que o Moonshot libera um modelo público com um trilhão de parâmetros pela primeira vez e ainda permanece sob o limite de 40 bilhões de parâmetros por token, o que é um progresso significativo na eficiência de grandes modelos de linguagem.
Muonclip - Estabilização em um novo padrão
O treinamento de transformadores de MOE super fortes geralmente sofre de logits de atenção explodindo. O MooShot combina, portanto, o otimizador Muon com eficiência de token com uma falização a jusante "QK-Clip", que normaliza a consulta e as matrizes de chave após cada etapa. De acordo com a Moonshot, nem um único ponto de perda apareceu em 15,5 trilhões de tokens de treinamento. O resultado é uma curva de aprendizado extremamente suave e um modelo que funciona estável desde o primeiro lançamento.
Banco de dados
Com 15,5 trilhões de tokens, Kimi K2 atinge o volume de dados dos modelos de classe GPT-4. Além do texto e do código clássicos da Web, as chamadas de ferramentas simuladas e os diálogos do fluxo de trabalho fluíram para o pré-treinamento para a capacidade de ancorar. Ao contrário do Deepseek R1, a competência do agente não se baseia principalmente na supervisão da cadeia de swing, mas nos cenários de aprendizagem nos quais o modelo teve que orquestrar várias APIs.
Serviços de referência em detalhes
Os serviços de referência mostram comparações detalhadas entre três modelos de IA em diferentes áreas de responsabilidade. Na área de programação, Kimi K2-Instr. No teste verificado do banco do SWE, uma taxa de sucesso de 65,8 %, enquanto o DeepSeek V3 realizou 38,8 % e o GPT-4,1 com 54,6 %. Em Livecodebench V6, Kimi K2-Instr. Em 53,7 %, seguidos pela Deepseek V3 com 49,2 % e GPT-4,1 com 44,7 %. No acoplamento da ferramenta no teste de varejo Tau2 com quatro tentativas em média, o GPT-4.1 alcança o melhor desempenho com 74,8 %, logo à frente do Kimi K2-Instr. Com 70,6 % e Deepseek V3 com 69,1 %. Na categoria Math-500 Mathematics com um acordo exato, Kimi K2-Instr. Com 97,4 %, seguido pelo DeepSeek V3 com 94,0 % e GPT-4,1 com 92,4 %. No teste geral de conhecimento, sem um período de reflexão, o GPT-4.1 faz 90,4 % melhor, seguido de perto por Kimi K2-Instr. Com 89,5 %, enquanto o DeepSeek V3 forma o fundo com 81,2 %.
Interpretação dos resultados
- Em cenários de codificação realistas, o Kimi K2 está claramente na frente de todos os modelos anteriores de código aberto e vence o GPT-4 .1 no SWE-banch Verificado.
- Matemática e pensamento simbólico são quase perfeitos; O modelo também excede os sistemas proprietários.
- Com o puro conhecimento do mundo, o GPT-4 .1 ainda está à frente, mas a distância está menor do que nunca.
Habilidades agênticas na vida cotidiana
Muitos LLMs explicam bem, mas não agem. O Kimi K2 foi consistentemente treinado para concluir as tarefas, incluindo chamadas de ferramentas autonomamente, versão de código e adaptação de arquivo.
Exemplo 1: Planejamento de viagem de negócios
O modelo desmantela uma investigação ("Voo do livro, hotel e mesa para três pessoas em Berlim") em 17 chamadas de API: calendário, agregador de vôo, API de trem, openção, e-mail da empresa, Google Sheets-Without Manual Prompt Pump Engineering.
Exemplo 2: Análise de dados
Um CSV com 50.000 conjuntos de dados salariais é lido, avaliado estatisticamente, um gráfico gerado e salvo como uma página HTML interativa. Toda a corrente é executada em uma única academia de bate -papo.
Por que isso é importante?
- Produtividade: a resposta do modelo não é apenas texto, mas uma ação executável.
- Robustez de erro: Através do treinamento de RL em fluxos de trabalho, o Kimi K2 aprende a interpretar mensagens de erro e se corrigir.
- Custo: Um agente automatizado economiza a transferência humana e reduz os custos de contexto, pois são necessárias menos viagens de ida e volta.
Licença, custos e consequências operacionais
Licença
Os pesos estão sujeitos a uma licença semelhante ao MIT. Somente para produtos com mais de 100 milhões de usuários ativos mensais ou mais de US $ 20 milhões por mês exigem que a lua uma nota visível "Kimi K2" na interface do usuário. Isso é irrelevante para a maioria das empresas alemãs.
API e preços auto-hospedeiros
Os preços da API e auto-hospedagem mostram diferenças claras entre os provedores. Enquanto a API de Monshot calcula US $ 0,15 para tokens de entrada e US $ 2,50 para tokens de saída por milhão, o Deepseek-API custa US $ 0,27 para entrada e US $ 1,10 para saída. Com uma média de US $ 10,00 para entrada e US $ 30,00 para produção, a API GPT-4 O é significativamente mais cara.
A eficiência de custos através da tecnologia MOE é particularmente notável: os custos de nuvem se tornaram extremamente competitivos. Um exemplo prático ilustra o seguinte: um desenvolvedor paga apenas US $ 0,005 por um bate-papo de 2.000 token com Kimi K2, enquanto o mesmo bate-papo com o GPT-4 custa quatro dólares.
Perfil de hardware para operação interna
- Modelo completo (FP16): Pelo menos 8 × H100 80 GB ou 4 × B200.
- Quantização de 4 bits: funciona estável em 2 × H100 ou 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Motor de inferência: VLLM, SGLANG e TENSORRT-LLM suportam Kimi K2 nativamente.
Campos práticos de aplicação na Europa
- Indústria 4.0: Planos de manutenção automatizados, diagnósticos de erro e pedidos de peças de reposição podem ser modelados como um fluxo de agente.
- Empresas de médio porte: os bots de bate-papo locais respondem ao fornecedor e consultas de clientes em tempo real sem enviar dados para os servidores dos EUA.
- Saúde: As clínicas usam Kimi K2 para codificar cartas do médico, cálculo de casos de DRG e coordenação de compromissos-tudo nas instalações.
- Pesquisa e ensino: as universidades hospedam o modelo em clusters de HPC para permitir que os alunos gratuitos com os LLMs mais recentes.
- Autoridades: As instituições públicas se beneficiam de pesos de origem-abertura, porque os requisitos de proteção de dados dificultam o uso de modelos de nuvem proprietários.
Melhores práticas para operação produtiva
Várias práticas comprovadas se estabeleceram para a operação produtiva dos sistemas de IA. No caso de assistentes de bate -papo, a temperatura deve ser definida como 0,2 a 0,3 para garantir respostas factuais, enquanto o valor p superior deve ser um máximo de 0,8. Para geração de código, é crucial definir claramente o prompt do sistema, por exemplo, com a instrução "você é um assistente preciso do Python" e implementar testes confiáveis. No caso de chamadas de ferramentas, o esquema JSON deve ser estritamente especificado para que o modelo dos formatos do modelo funcione corretamente. Os pipelines RAG funcionam melhor com um tamanho de pedaço de 800 fichas e uma renomação com o codificador cruzado, como o BGE-Rerank-L antes da recuperação. Para a segurança, é essencial realizar comandos de saída em uma caixa de areia, por exemplo, em uma VM de fogos de fogo, para minimizar os riscos de injeção.
Adequado para:
Desafios e limites
Pegada de memória
Embora apenas 32 parâmetros B estejam ativos, o roteador deve manter todos os pesos especializados. Uma inferência pura da CPU é, portanto, irrealista.
Dependência da ferramenta
Ferramentas definidas incorretamente levam a loops sem fim; O manuseio de erro robusto é obrigatório.
Alucinações
No caso de APIs completamente desconhecidas, as funções do modelo podem inventar. Um validador rigoroso é necessário.
Cláusula de licença
Com forte crescimento do usuário, a obrigação de marca pode estar em discussão.
Ética e controles de exportação
A abertura também faz aplicações potencialmente inadequadas; As empresas são responsáveis por sistemas de filtro.
Código aberto como um mecanismo de inovação
A etapa do Moonshot IA mostra que os modelos abertos não apenas são executados após alternativas proprietárias, mas também dominam certos campos. Na China, um ecossistema é criado a partir de universidades, start-ups e fornecedores de nuvem que aceleram o desenvolvimento com pesquisas conjuntas e preços agressivos.
Para a Europa, há uma dupla vantagem:
- Acesso tecnológico sem o fornecedor-bloqueio e sob a soberania de dados europeus.
- A pressão de custo dos fornecedores comerciais, que pode ser esperada nos preços justos de médio prazo, com desempenho comparável.
A longo prazo, pode-se esperar que outros modelos de trilhões de trilhões apareçam, talvez também multimodais. Se a lua seguir as extensões de tendência, visão ou áudio poderiam ser abertas. No último, a competição pelo melhor "agente aberto" se torna o motorista central da economia da IA.
APIs de caixa preta mais caras: Kimi K2 Democratized IA Development
Kimi K2 marca um ponto de virada: combina o desempenho superior, a capacidade de agir e abrir pesos em um único pacote. Para desenvolvedores, pesquisadores e empresas da Europa, isso significa verdadeira liberdade de escolha: em vez de confiar em APIs caras de caixa preta, você pode operar, adaptar e integrar uma base de IA acessível e poderosa. Qualquer pessoa que obtenha experiência com fluxos de trabalho do agente e infraestruturas de MOE em um estágio inicial cria uma vantagem competitiva sustentável no mercado europeu.
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