Опубликовано по адресу: 13 июля 2025 г. / Обновление с: 13 июля 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
KI Model Kimi K2: новый флагман с открытым исходным кодом из Китая-другая веха для открытого KI Systems-Image: Xpert.Digital
Триллион параметров модель Kimi K2 выходит за рамки суверенного развития искусственного интеллекта в Европе
Еще одна революция с открытым исходным кодом: Кими К2 приносит ИИ мирового класса в европейских центрах обработки данных
Kimi K2 выводит открытую экосистему ИИ на новый уровень. Модель смеси экспертов с триллионными параметрами обеспечивает результаты с запатентованными тяжеловесами в реалистическом программировании, математике и тестах агента с частью затрат и с полностью опубликованными весами. Для разработчиков в Германии это открывает возможность самостоятельно проводить высокопроизводительные услуги искусственного интеллекта, внедрить существующие процессы и разработать новые продукты.
Подходит для:
Почему Kimi K2 - больше, чем следующая модель большой ИИ
В то время как западные лаборатории, такие как Openaai и Antropic, скрывают свои лучшие модели, стоящие за платными интерфейсами, Monshot AI проходит другой курс: все веса публично доступны при измененной совместной лицензии. Этот шаг не только делает возможным научную воспроизводимость, но и позволяет малым и средним компаниям создавать свой собственный кластер с выводами или использовать сценарии Kimi K2 в краях. Старт попадает в фазу, в которой Китай устанавливается как часы движения LLM с открытым исходным кодом; DeepSeek V3 считался эталоном до июня, теперь Kimi K2 снова устанавливает перекладину.
Архитектура и тренировочный процесс
Смеси экспертов на рекордном уровне
Kimi K2 опирается на инновационную экспертную систему с 384 экспертами, в результате чего только восемь экспертов и глобальный «общий эксперт» активны на токен. Эта архитектура позволяет двигателю вывода загружать только 32 миллиарда параметров в ОЗУ одновременно, что резко уменьшает нагрузку графического процессора. В то время как плотная модель параметров 70 миллиардов в полной точности уже требует двух графических процессоров H100, Kimi K2 достигает сопоставимого или даже лучшего качества, хотя она выполняет только треть весов на одних и тех же графических процессорах.
По сравнению с другими моделями эффективность KIMI K2 очевидна: при общей 1000 миллиардов параметров, DeepSeek V3-база превышает 671 миллиард параметров и ниже предполагаемого значения GPT-4.1 с около 1800 миллиардов параметров. С Kimi K2 только 32 миллиарда параметров на токен остаются активными, по сравнению с 37 миллиардами на базе DeepSeek V3. В экспертной системе Kimi K2 используются 384 эксперта, восемь из которых выбраны, в то время как Deepseek V3-баз использует 240 экспертов с восемью избранными. Все три модели поддерживают длину контекста 128K токенов.
Эта разработка показывает, что Moonshot выпускает общедоступную модель с триллионными параметрами впервые и до сих пор остается под пределом параметра 40 миллиардов на токен, что является значительным прогрессом в эффективности крупных языковых моделей.
Muonclip - стабилизация на новом стандарте
Обучение супер сильных трансформеров MOE часто страдает от взрывающихся логитов внимания. Следовательно, Moonshot объединяет токен-экономичный оптимизатор MUON с нижестоящим фрализмом «QK-Clip», который нормализует матрицы запроса и ключей после каждого шага. Согласно Moonshot, ни одного потерь не появилось в 15,5 триллиона тренировочных токенов. Результатом является чрезвычайно плавная кривая обучения и модель, которая работает стабильной с первого выпуска.
База данных
С 15,5 трлн токенов Kimi K2 достигает объема данных моделей класса GPT-4. В дополнение к классическому веб-тексту и коду, моделируемые инструментальные вызовы и диалоги рабочего процесса перешли в предварительную тренировку, чтобы привязать способность действовать. В отличие от DeepSeek R1, компетентность агента в первую очередь основана не на цепочке Swing-Supervision, а на сценариях обучения, в которых модель должна была организовать несколько API.
Подробно подробно
Служба эталона показывают подробное сравнение между тремя моделями ИИ в разных областях ответственности. В области программирования Kimi K2-Instr. В проверенном тесте SWE-Bench уровень успеха в 65,8 процента, в то время как DeepSeek V3 выполнялся с 38,8 % и GPT-4,1 с 54,6 процента. В LiveCodebench V6, Kimi K2-Instr. На 53,7 процента, а затем DeepSeek V3 с 49,2 процента и GPT-4.1 с 44,7 процента. В связи с инструментом в розничном тесте TAU2 со средним четырьмя попытками GPT-4.1 достигает лучших результатов с 74,8 процентами, опередив Kimi K2-Instr. С 70,6 процента и DeepSeek V3 с 69,1 процента. В категории математики Math-500 с точным соглашением Kimi K2-Instr. С 97,4 процента, а затем DeepSeek V3 с 94,0 процента и GPT-4.1 с 92,4 процента. В общем тесте знаний MMLU без периода размышлений GPT-4.1 делает 90,4 процента лучше всего, за которым следуют Кими K2-Instr. С 89,5 процента, в то время как DeepSeek V3 образует дно с 81,2 процента.
Интерпретация результатов
- В реалистичных сценариях кодирования Kimi K2 явно перед всеми предыдущими моделями с открытым исходным кодом и Beats GPT-4 .1.
- Математика и символическое мышление почти идеальны; Модель также превышает запатентованные системы.
- Со знанием Pure World GPT-4 .1 все еще впереди, но расстояние меньше, чем когда-либо.
Агентские навыки в повседневной жизни
Многие LLMs хорошо объясняют, но не действуют. Kimi K2 последовательно обучался выполнять задачи автономно, включающие вызовы инструментов, кодовую версию и адаптация файлов.
Пример 1: Планирование деловой поездки
Модель демонтирует запрос («Книжный рейс, гостиница и стол для трех человек в Берлине») в 17 звонков API: календарь, агрегатор полета, поезда API, OpenTable, электронная почта компании, Google Sheets без ручной работы.
Пример 2: Анализ данных
CSV с 50 000 наборов данных о зарплате читается, статистически оценивается, сгенерированный и сохраненный в виде интерактивной HTML -страницы. Вся цепочка работает в одном тренажерном зале.
Почему это важно?
- Производительность: Ответ модели - это не просто текст, но и исполняемое действие.
- Устойчивость к ошибкам: благодаря обучению RL по рабочим процессам Кими К2 учится интерпретировать сообщения об ошибках и исправлять себя.
- Стоимость: автоматизированный агент экономит человеческую передачу и снижает затраты на контекст, потому что необходимо меньше круглых поездок.
Лицензия, затраты и операционные последствия
Лицензия
Веса подлежат лицензии, похожей на MIT. Только для продуктов с более чем 100 миллионами активных пользователей в месяц или более 20 миллионов долларов в месяц требуют в пользовательском интерфейсе. Это не имеет значения для большинства немецких компаний.
API и цены на самообладание
Цены на API и самостоятельный хост показывают четкие различия между поставщиками. В то время как API Monshot вычисляет 0,15 долл. США для входных токенов и 2,50 долл. США для выхода токенов на миллион, DeepSeek-API стоит 0,27 долл. США за входные данные и 1,10 долл. США для выпуска. В среднем 10,00 долл. США для ввода и 30,00 долл. США для выпуска, GPT-4 O API значительно дороже.
Эффективность затрат с помощью технологии MOE особенно примечательна: затраты на облачные данные стали чрезвычайно конкурентоспособными. Практический пример иллюстрирует это: разработчик платит только около 0,005 долл. США за чат в 2000 токена с Kimi K2, в то время как тот же чат с GPT-4 стоит четыре доллара.
Аппаратный профиль для собственной работы
- Полная модель (FP16): не менее 8 × H100 80 ГБ или 4 × B200.
- 4-битная квантование: запускается стабильно на 2 × H100 или 2 × Apple M3 Ultra 512 ГБ.
- Двигатель вывода: VLLM, SGLANG и Tensorrt-LLM поддерживают Kimi K2 изначально.
Практические области применения в Европе
- Industry 4.0: Автоматизированные планы технического обслуживания, диагностики ошибок и заказы запасных частей могут быть смоделированы как поток агента.
- Предприятия среднего размера: локальные чаты отвечают поставщику и запросам клиентов в режиме реального времени без отправки данных на серверы США.
- Здравоохранение: клиники используют Kimi K2 для писем доктора кодажа, расчет случаев DRG и координации назначения-все в помещениях.
- Исследования и преподавание: университеты проводят модель в кластерах HPC, чтобы позволить студентам бесплатно экспериментировать с последними LLMS.
- Власти: государственные учреждения получают выгоду от веса от открытия источника, потому что требования к защите данных затрудняют использование собственных облачных моделей.
Лучшие практики для продуктивной работы
Различные проверенные практики установили себя для продуктивной работы систем ИИ. В случае помощников в чате температура должна быть установлена на 0,2–0,3 для обеспечения фактических ответов, в то время как верхнее значение p должно составлять максимум 0,8. Для генерации кода крайне важно четко определить системную подсказку, например, с помощью инструкции «Вы - точный помощник Python» и для реализации надежных тестов. В случае вызовов инструментов схема JSON должна быть строго указана, чтобы правильно вызовы функции модели вызовы. Рэг-трубопроводы лучше всего работают с размером куски 800 токенов и повторной оценкой с перекрестным кодером, таким как BGE-Rerank-L до поиска. Для безопасности важно выполнять уходящие команды в песочнице, например, в виртуальной машине Firecracker, чтобы минимизировать риски впрыска.
Подходит для:
Проблемы и ограничения
Следует память
Хотя только параметры 32 B активны, маршрутизатор должен держать все экспертные веса. Поэтому чистый вывод ЦП является нереальным.
Зависимость инструмента
Неправильно определенные инструменты приводят к бесконечным петлям; Надежная обработка ошибок является обязательной.
Галлюцинации
В случае совершенно неизвестных API -интерфейсов функции модели могут изобретать. Требуется строгий валидатор.
Пункт лицензии
При сильном росте пользователей может обсуждаться обязательства по брендинге.
Этическая и экспортная контроль
Открытость также делает потенциально ненадлежащие приложения; Компании несут ответственность за системы фильтров.
Открытый исходный код как инновационный двигатель
Шаг AI Moonshot показывает, что открытые модели не только запускаются после проприетарных альтернатив, но и доминируют в определенных областях. В Китае экосистема создана из университетов, стартапов и облачных поставщиков, которые ускоряют развитие с помощью совместных исследований и агрессивных цен.
Для Европы есть двойное преимущество:
- Технологический доступ без поставщика и под европейским суверенитетом данных.
- Давление затрат коммерческих провайдеров, которое можно ожидать в среднесрочных справедливых ценах с сопоставимой производительностью.
В долгосрочной перспективе можно ожидать, что будут появляться другие модели Trillion-Moe, возможно, также мультимодальные. Если Moonshot следует за трендом, видение или расширения звука могут быть открыты. По последним тогда конкуренция за лучшего «открытого агента» становится центральным фактором экономики ИИ.
Нет более дорогих APIS Black Box: Kimi K2 демократизированное развитие ИИ
Kimi K2 отмечает поворотный момент: он сочетает в себе максимальную производительность, способность действовать и открывать веса в одном пакете. Для разработчиков, исследователей и компаний в Европе это означает реальную свободу выбора: вместо того, чтобы полагаться на дорогостоящие черные ящики, вы можете самостоятельно эксплуатировать и интегрировать доступную, мощную основу ИИ. Любой, кто получает опыт работы с рабочими процессами агента и инфраструктурой MOE на ранней стадии, создает устойчивое конкурентное преимущество на европейском рынке.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
