Publicado em: 21 de julho de 2025 / atualização de: 21 de julho de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Um novo "Moment Sputnik"? Modelos de IA: Kimi K3 chegará em breve? Por que Kimi K2 elege a indústria da IA? – Imagem: xpert.digital
O Kimi Bang: Este modelo de IA da China é 10 vezes mais barato que o GPT-4 e igualmente inteligente.
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O mundo da IA está sob poder e o gatilho tem um nome: Kimi K2. Desenvolvido pela startup de Pequim, a IA da lua, esse novo modelo de idioma garante um verdadeiro "Kimi Bang" na indústria e já é negociado como o "Segundo Momento Deepseek" – evento que reorganiza o equilíbrio de poder na competição global da IA. Mas o que torna Kimi K2 tão especial? É a combinação explosiva de três propriedades disruptivas: abertura radical através de uma co-licenciamento modificada, um desempenho impressionante que se mantém em benchmarks com gigantes como o GPT-4 e um modelo de preço que prejudica a competição ocidental por tamanho.
A metáfora do "Moment Sputnik" descreve o choque que os EUA experimentaram em 1957, quando a União Soviética disparou inesperadamente o primeiro satélite – Sputnik 1 – no espaço. De repente, esse evento fez o Ocidente consciente de que havia sido ultrapassado por um concorrente em um campo de tecnologia decisiva. O resultado foi uma chamada nacional de esteira que levou a investimentos maciços em ciência e educação e desencadeou a "raça para o espaço".
Transferido para a IA, o "Kimi Bang" significa um alerta semelhante para o mundo da tecnologia ocidental: uma empresa chinesa não apenas desenvolveu um modelo que pode manter o desempenho com o GPT-4 líder, mas também publicá-lo como um modelo de código aberto e por uma fração dos custos. Esse avanço tecnológico e econômico questiona o domínio anterior de empresas americanas, como o OpenAai, e sinaliza o início de uma nova fase de competição apertada em torno da liderança global da IA.
Esse avanço é impressionantemente que os modelos de IA abertos e disponíveis gratuitamente não apenas se atualizam tecnologicamente, mas também inauguram uma nova era em termos de eficiência e acessibilidade de custos. Para startups, pesquisadores e empresas em todo o mundo, isso significa uma revolução das possibilidades, enquanto players estabelecidos como OpenAai e Antrópica estão sob pressão maciça. Nós mergulhamos profundamente na arquitetura, nos benchmarks e nas implicações de longo alcance de Kimi K2 e analisamos se esse "momento da Ai Sputnik" da China mudará o futuro da inteligência artificial.
Kimi K2 combina três propriedades disruptivas:
- Abertura – Moonshot AI publica arquivos de modelo em uma co -linguagem modificada.
- Desempenho – em benchmarks como MMLU-Pro, o Kimi K2 excede os modelos de concorrentes públicos e atinge os resultados do nível GPT-4.
- CUSTOS – A API exige apenas US $ 0,15 cada 1 milhão de tokens de entrada e US $ 2,50 cada 1 milhão de tokens de produção, o que significa que é mais barato que os modelos de top ocidentais.
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Quem desenvolve Kimi K2 e o que significa o termo "Kimi Bang"?
O Moonshot AI, fundado em Pequim em 2023, concentra -se em modelos de voz extremamente grandes e descreve todas as publicações de versão grande internamente como "bang". A comunidade assumiu o termo quando Kimi K2 invadiu as listas de referência em 11 de julho de 2025 e liderou as paradas de download a abraçar o rosto no tempo recorde.
Qual foi o primeiro "Momento Deepseek"?
A expressão descreve o choque quando a Deepseek R1, pela primeira vez, alcançou o desempenho do raciocínio dos sistemas proprietários como um modelo aberto em janeiro de 2025. Os analistas compararam esta etapa a um "momento do Sputnik" para o código aberto da IA.
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Por que você fala de um segundo momento Deepsek?
Kimi K2 repete e reforça a narrativa: uma startup chinesa publica um LLM livremente para download que não apenas pode acompanhar, mas também dominar em disciplinas individuais – mas desta vez com a arquitetura MOE, o foco da ferramenta e novamente os custos operacionais mais baixos.
Como o Kimi K2 é construído?
- Arquitetura: o transformador da mistura de especialistas com 1 trilhão de parâmetros totais, 32 bilhões por inferência são ativados.
- Janela de contexto: 128 K Tokens, otimizados pela estação latente de várias cabeças (MLA).
- Otimizador: o muonclip reduz as instabilidades de treinamento e metade as despesas aritméticas em relação ao ADAMW.
- Visualizações da ferramenta: O ponto de verificação do instrução contém esquemas de chamada de função implementada nativa.
Que hardware um auto -e -humano precisa?
Sem quantização, os pesos são para ~ 1 TB. Um encadeamento no subreddit /r /localllama calcula uma configuração de CPU RAM com 1,152 GB DDR5 e um RTX 5090 por menos de US $ 10.000. Para latências produtivas, o Moonshot GPUs com Tensorrt-Llm ou Vllm-Back-End recomenda.
Como o Kimi K2 faz nos benchmarks do núcleo?
Moonshot relata 87,8% na MMLU, 92,1% no GSM-8K e 26,3% passam@1 no LivecodeBech. VentureBeat confirma 65,8% no SWE-banch verificado, com o qual Kimi K2 excede muitos sistemas proprietários.
Quais modelos de IA são para comparação?
Quais modelos de IA são para comparação? – Imagem: xpert.digital
No cenário atual dos modelos de IA, há uma variedade impressionante de sistemas que são caracterizados por diferentes propriedades. A visão geral comparativa mostra modelos de vários fornecedores, como Moonshot, Deepseek, OpenAai e Antrópico, cada um dos quais possui seus próprios recursos de arquitetura e desempenho.
O modelo Kimi K2 de Moonshot é baseado em uma arquitetura mista de expert (MOE) com um total de 1 trilhão de parâmetro, dos quais 32 bilhões estão ativos. Oferece um escopo de contexto de 128.000 caracteres e alcança um notável 87,8% no benchmark MMLU e 65,8% na classificação verificada do SWE-banch. Os custos são de US $ 0,15 por milhão de tokens de entrada e US $ 2,50 por milhão de tokens de produção.
O modelo R1-0528 da Deepseek mostra características semelhantes com a arquitetura MOE, 671 bilhões de parâmetros totais e 37 bilhões de parâmetros ativos. Ele excede o Kimi K2 com 90,8% no teste MMLU, mas tem um preço um pouco mais alto de US $ 0,55 por milhão de tokens de entrada.
Os modelos do OpenAai e Antrópico, como GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 e a prévia do GPT-4.5 diferem de sua arquitetura densa e, às vezes, não publicados números de parâmetros. Os preços significativamente mais altos são particularmente impressionantes, especialmente para o modelo de pré-visualização do GPT-4.5 com tokens de entrada de US $ 75 por milhão e tokens de produção de US $ 150 por milhão.
O que é particularmente notável na comparação?
- Kimi K2 atinge pontuações quase idênticas à MMLU, como o GPT-4O, mas precisa apenas de 32 b parâmetros ativos por resposta.
- O Deepseek R1 vence o Kimi K2 no MMLU, mas é mais fraco nos benchmarks de engenharia de software.
- Em termos de preço, o Kimi K2 é um fator de 10 sob o GPT-4O e um fator de 5 sob o claude Sonnet 4.
Quão radical é a diferença de preço?
As diferenças de preço entre diferentes modelos de IA são notáveis e ilustram uma mudança dramática na taxa de custo-desempenho. Um cálculo de amostra para 1 milhão de tokens mostra as diferenças significativas de preços: enquanto modelos como Kimi K2 e Deepseek R1 são muito baratos em torno de US $ 2,65-2,74 por milhão de tokens, os preços do GPT-4O a US $ 12,50 Sonnet 4 a US $ 9,00 e Claude Opus. O custo do GPT-4.5 a US $ 112,50 por milhão de tokens é particularmente impressionante. Esse cálculo destaca que a taxa de custo-desempenho está se movendo cada vez mais da China em favor dos modelos Open MOE (mistura de especialistas), que são significativamente mais baratos que os modelos de IA ocidentais estabelecidos.
Que efeito isso tem nas startups e pesquisas?
Os preços favoráveis do token permitem janelas de contexto mais longas e mais iterações por experimento, o que torna a pesquisa mais barata. Ao mesmo tempo, os altos preços ocidentais substituem os usuários de baixa margem na direção da infraestrutura Kimi K2, como SiliconFlow ou Groq.
O que o Kimi Bang significa para a competição transatlântica?
De acordo com os analistas de Golem, a Moonshot AI OpenAai aparece abertamente e força as empresas americanas a acelerar ainda mais as etapas de preços. Revistas especialistas comparam o efeito com uma "série Ki Sputnik", depois que Deepseek iniciou a narrativa. Os investidores na Europa alertam que a inércia regulatória leva a uma emigração tecnológica adicional.
Como os líderes de mercado reagem?
Em abril de 2025, a OpenAai anunciou seu próprio modelo de peso aberto pela primeira vez para combater a impressão de código aberto. O Antrópico agora oferece descontos agressivos de cache de até 90%, mas permanece por trás do Kimi K2.
Por que o muonclip é crucial?
Moonshot e UCLA mostram que o Muonclip minimiza instabilidades em bilhões de dólares e metade o consumo de memória do Adamw. Isso permite o treinamento de 15,5 trilhões de token sem nenhum intervalo.
Qual o papel do design da mistura de especialistas?
O MOE ativa apenas um subconjunto de especialistas especializados por token. Isso reduz o tempo de computação e o consumo de eletricidade, enquanto o número total de parâmetros permanece alto. GPT-4O e Claude, por outro lado, usam arquiteturas densas e precisam calcular todos os pesos de quais custos.
O que a co-licenciamento modificada inclui?
Permite uso comercial, transmitindo e sublicente, mas obriga a se referir à fonte e à licença. Isso significa que o KIMI K2 pode ser usado em ambientes on-line, o que atende particularmente aos requisitos europeus de proteção de dados.
Existem lados escuros?
Os pesquisadores criticam que Kimi K2 encobriu os eventos históricos na história chinesa e, portanto, tem viés. Também tem medo de que a abertura facilite os aplicativos indesejáveis, como a desinformação automatizada.
Inteligência Agentic: Kimi K2 é um passo para agentes autônomos de IA?
Sim. Moonshot treinado explicitamente ferramenta -Use e função chamada, para que Kimi K2 possa orquestrar de forma independente. VentureBeat enfatiza as habilidades do agente como um ponto de venda único. Isso distingue Kimi K2 do Deepseek R1, que revela principalmente o raciocínio, mas torna o uso da ferramenta dependente da estrutura do agente.
Integração nos fluxos de trabalho: como faço para integrar o Kimi K2 aos pipelines do OpenAi existentes?
O Moonshot oferece pontos de extremidade compatíveis com o OpenAI, pelo qual a temperatura solicitada é escalada internamente para 0,6. Os desenvolvedores precisam trocar apenas URL básico e podem usar ferramentas como Langchain ou Llamaindex sem nenhuma alteração.
Que práticas recomendadas existem para chamadas de ferramentas?
- Funções entregues como um esquema JSON.
- Mantenha a temperatura 0,6 para forçar as chamadas determinísticas da ferramenta.
- Verifique os resultados com o prompt de reflexão para minimizar as alucinações.
Qual provedor de nuvem hospedou Kimi K2?
Siliconflow, fogos de artifício AI e Groq oferecem pay-per-tokens com taxa de transferência de até 100 K TPM.
Como a Europa pode se atualizar?
Os analistas exigem uma “AI Gigafactory” baseada no modelo dos EUA para treinar seus próprios modelos com uma fonte de alimentação favorável. Até então, a Europa poderia confiar em modelos abertos, como Kimi K2, e se concentrar em fínetas verticais.
Quais campos específicos do aplicativo se beneficiam primeiro?
- Assistência ao código: Kimi-Dev-72b usa dados KIMI-K2 e atinge 60,4% de swe-banch.
- Análise de documentos: 128 K A janela de contexto permite uma opinião longa.
- Dados Pipelines: Baixa latência de 0,54 s Primeiro token torna os chatbots em tempo real realistas.
Quais são os principais riscos?
- Viés e censura em tópicos críticos.
- Saída de dados via APIs públicas.
- Custos de hardware para inferência no local ainda estão altos, apesar do MOE.
Kimi K2 pressionará permanentemente os preços ocidentais?
A pressão do preço já foi usada: o OpenAI reduziu o GPT-4O três vezes em menos de doze meses. Claude reduziu as tarifas anteriores por mecanismos de cache. Os analistas veem o Kimi K2 como um catalisador para uma "corrida ao fundo" por preços de token, semelhante ao AWS moldou o mercado em nuvem 2010.
Kimi K3 chegará em breve?
Moonshot nomeia modelos mundiais multimodais e arquiteturas auto -melhoradas como os próximos marcos. Os vazamentos de informações falam de uma janela de contexto para 512 K Tokens e otimização de Pegasus. No entanto, a empresa oficialmente não comenta um roteiro.
O que resta do "Segundo Momento Deepseek"?
Kimi K2 prova que os modelos abertos podem não apenas acompanhar, mas também dominar em termos de preço. O movimento do poder, leva a inovação e força todos os provedores a fazer mais transparência. Para as empresas, uma nova base de custos é criada, um rico campo de teste para os pesquisadores e para os reguladores a pressão para acompanhar a velocidade do desenvolvimento aberto.
O Kimi Bang marca assim uma bainha: aqueles que combinam abertura e eficiência estabelecerão no futuro os padrões da economia da IA.
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Konrad Wolfenstein
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