Опубликовано 21 июля 2025 г. / Обновление с: 21 июля 2025 г. – Автор: Конрад Вольфенштейн
Новый «Спутник»? Модели ИИ: скоро появится Кими К3? Почему Kimi K2 выбирает индустрию ИИ? – Изображение: Xpert.Digital
Kimi Bang: эта модель ИИ из Китая в 10 раз дешевле, чем GPT-4 и такая же умная.
Прорыв Китая | ИИ по боевой цене: когда технология становится более демократичной
Мир ИИ находится под властью, и на спуске есть имя: Кими К2. Эта новая языковая модель, разработанная AI Moonshot AI Pecijing Startup, обеспечивает настоящий «кими взрыв» в отрасли и уже торгуется как «второй момент Deepseek» – , которое реорганизует баланс сил в глобальной конкуренции с ИИ. Но что делает Кими К2 такой особенной? Это взрывная комбинация трех разрушительных свойств: радикальная открытость через модифицированную совместную лицензию, впечатляющая производительность, которая содержится в критериях с такими гигантами, как GPT-4, и модель цен, которая подрывает западную конкуренцию по размеру.
Метафора «момента Спутника» описывает шок, который США пережили в 1957 году, когда Советский Союз неожиданно застрелил первый спутник – Спутник 1 – в космос. Это событие вдруг сообщило Западу, что оно было обогнано конкурентом в решающей технологической области. Результатом стал национальный призыв, который привел к массовым инвестициям в науку и образование и вызвал «расу в космос».
Переданный в ИИ, «Кими Банг» означает аналогичный пробуждение для западного технологического мира: китайская компания не только разработала модель, которая может не отставать от ведущих GPT-4, но и опубликовать ее как модель с открытым исходным кодом и с долю от затрат. Этот технологический и экономический прорыв ставят под сомнение предыдущее господство американских компаний, таких как Openaai, и сигнализирует о начале нового, ужестоленной фазы конкуренции вокруг мирового лидерства ИИ.
Этот аванс впечатляюще доказывает, что открытые, свободно доступные модели искусственного интеллекта не только догоняют технологически, но также также открывают новую эру с точки зрения экономической эффективности и доступности. Для стартапов, исследователей и компаний по всему миру это означает революцию возможностей, в то время как известные игроки, такие как Openaai и Anpropic, находятся под огромным давлением. Мы глубоко погружаемся в архитектуру, контрольные показатели и далеко идущие последствия Кими К2 и анализируют, изменит ли этот «момент путника» из Китая будущее искусственного интеллекта.
Kimi K2 сочетает в себе три разрушительных свойства:
- Открытость – AI Moonshot публикует модельные файлы под измененной совместной лицензией.
- Производительность – В таких тестах, как MMLU-Pro, Kimi K2 превышает модели публичных конкурентов и достигает результатов на уровне GPT-4.
- Затраты – API требует только 0,15 долл. США каждые 1 миллиона токенов и 2,50 долл. США каждые 1 миллиона токенов, что означает, что он дешевле, чем вестерн -топ -модели.
Подходит для:
Кто развивает Kimi K2 и что означает термин «Kimi Bang»?
AI Moonshot, основанный в Пекине в 2023 году, фокусируется на чрезвычайно больших голосовых моделях и описывает каждую публикацию в большой версии как «взрыв». Сообщество приняло этот срок, когда 11 июля 2025 года Кими К2 штурмовал списки эталон и привел чарты загрузки к обниманию лица в рекордно короткие сроки.
Какой был первый «момент DeepSeek»?
Выражение описывает шок, когда DeepSeek R1 впервые достигли производительности рассуждений проприетарных систем в качестве открытой модели в январе 2025 года. Аналитики сравнили этот шаг с «моментом Sputnik» для открытого исходного кода AI.
Подходит для:
Почему вы говорите о втором моменте Deepsek?
Kimi K2 повторяет и усиливает повествование: китайский стартап публикует свободно загружаемый LLM, который может не только поддерживать в курсе, но и доминировать в отдельных дисциплинах – но на этот раз с архитектурой MOE, фокусом использования инструментов и снова более низкими эксплуатационными затратами.
Как строится Кими К2?
- Архитектура: трансформатор смеси экспертов с общим параметром 1 триллион, активируется 32 миллиарда на вывод.
- Контекстное окно: 128 K токенов, оптимизированные с помощью многогольной скрытой станции (MLA).
- Оптимизатор: MuonClip уменьшает обучающие нестабильность и вдвое увеличивает арифметические расходы на Adamw.
- Просмотры инструментов: Контрольная точка инструктирования содержит нативные схемы вызова внедренных функций.
Какое оборудование нужно самостоятельно нужно?
Без квантования веса составляют до ≈1 ТБ. Поток в subreddit /r /localllama вычисляет конфигурацию ОЗУ процессора с 1,152 ГБ DDR5 и RTX 5090 за менее чем 10 000 долларов США. Для продуктивных задержек рекомендуется графические процессоры с самоготом с Tensorrt-LLM или VLLM-Back-end.
Как Kimi K2 делает в основных тестах?
Moonshot сообщает 87,8% на MMLU, 92,1% на GSM-8K и 26,3% прохода@1 на LiveCodebech. VentureBeat подтверждает 65,8% на проверке SWE-Bench, с помощью которого Kimi K2 превышает многие проприетарные системы.
Какие модели искусственного интеллекта для сравнения?
Какие модели искусственного интеллекта для сравнения? – Изображение: Xpert.Digital
В нынешнем ландшафте моделей ИИ существует впечатляющее разнообразие систем, которые характеризуются различными свойствами. В сравнительном обзоре показаны модели различных поставщиков, таких как Moonshot, Deepseek, Openaai и Anpropic, каждый из которых имеет свои собственные архитектуры и функции производительности.
Модель Kimi K2 от Moonshot основана на смешанной экспертной архитектуре (MOE) с общей суммой 1 триллиона параметров, из которых 32 миллиарда активных. Он предлагает сферу контекста 128 000 символов и достигает замечательных 87,8% в тесте MMLU и 65,8% в оценке SWE-Bench. Затраты составляют 0,15 долл. США на миллион входных токенов и 2,50 долл. США за миллион токенов.
Модель DeepSeek R1-0528 показывает аналогичные характеристики с архитектурой MOE, 671 млрд. Параметров и 37 миллиардов активных параметров. Он превышает Kimi K2 с 90,8% в тесте MMLU, но имеет немного более высокую цену в 0,55 долл. США за миллион входных токенов.
Модели Openaai и Anpropic, такие как GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 и предварительный просмотр GPT-4.5, отличаются от их плотной архитектуры, а иногда и не опубликованных номеров параметров. Значительно более высокие цены особенно поразительны, особенно для модели предварительного просмотра GPT-4,5 с 75 долл. США за миллион входных токенов и 150 долл. США за миллион токенов.
Что особенно заметно в сравнении?
- Kimi K2 достигает почти идентичных показателей MMLU, таких как GPT-4O, но требуется только 32 B активные параметры на ответ.
- DeepSeek R1 бьет Kimi K2 на MMLU, но слабее в контрольных показателях разработки программного обеспечения.
- С точки зрения цен, Kimi K2 является фактором 10 в GPT-4O и фактором 5 в соответствии с Claude Sonnet 4.
Насколько радикальна разница в цене?
Ценовые различия между различными моделями ИИ являются замечательными и иллюстрируют резкий сдвиг в коэффициенте эффективности затрат. Расчет выборки для 1 миллиона токенов показывает значительные различия в ценах: хотя такие модели, как Kimi K2 и Deepseek R1, очень дешевы около 2,65-2,74 долл. США на токены, цены на GPT-4O по цене $ 12,50 Sonnet 4 по $ 9,00 и Claude Opus. Стоимость GPT-4,5 в 112,50 долл. США за миллион токенов особенно поразительна. Этот расчет подчеркивает, что коэффициент производительности затрат все чаще движется от Китая в пользу открытых моделей MOE (смесь экспертов), которые значительно дешевле, чем устоявшиеся западные модели ИИ.
Как это влияет на стартапы и исследования?
Благоприятные цены на токен обеспечивают более длительные контекстные окна и больше итераций за эксперимент, что делает исследования дешевле. В то же время цены на высокие западные цены вытесняют пользователей с низким уровнем маржи в направлении инфраструктуры Kimi K2, таких как кремний или Groq.
Что означает Bang Kimi Bang для трансатлантического соревнования?
По словам аналитиков GOLEM, Moonshot AI Openaai открыто оказывается и заставляет американских компаний еще больше ускорить шаги цен. Экспертные журналы сравнивают эффект с серией "Ki Sputnik" после того, как Deepseek инициировал повествование. Инвесторы в Европу предупреждают, что нормативная инерция приводит к дальнейшей технологической эмиграции.
Как реагируют лидеры рынка?
В апреле 2025 года Openaai впервые объявила о своей собственной модели с открытым весом, чтобы противостоять печати с открытым исходным кодом. Антропическая теперь предлагает агрессивные скидки на кеш до 90%, но остается позади Kimi K2.
Почему MuonClip имеет решающее значение?
Moonshot и UCLA показывают, что MuonClip сводит к минимуму нестабильность в миллиардах долларов и половится в виде потребления памяти Adamw. Это обеспечивает 15,5 триллиона токенов без какого -либо разрыва.
Какую роль играет дизайн смеси экспертов?
MOE активирует только одну подмножество специализированных экспертов на токен. Это уменьшает вычислительное время и потребление электроэнергии, в то время как общее количество параметров остается высоким. GPT-4O и Claude, с другой стороны, используют плотные архитектуры и должны рассчитывать все веса на то, какие затраты.
Что включает модифицированный совместный лицензион?
Это позволяет коммерческо использовать, передавать и возвышать, но обязывает ссылку на источник и лицензию. Это означает, что KIMI K2 может использоваться в среде на объектах, которые особенно решают европейские требования к защите данных.
Есть ли темные стороны?
Исследователи критикуют, что Kimi K2 завещали исторические события в истории Китая и, следовательно, имеют предвзятость. Существует также, что открытость облегчает нежелательные приложения, такие как автоматизированная дезинформация.
Агент интеллекта: Кими К2 - шаг к автономным агентам ИИ?
Да. Обученный для самогора явно инструмент -Использование и вызов функции, так что Kimi K2 может самостоятельно организовать. VentureBeat подчеркивает навыки агента как уникальную точку продажи. Это отличает Kimi K2 от Deepseek R1, что в первую очередь раскрывает рассуждения, но делает использование инструментов зависимым от структуры агента.
Интеграция в рабочие процессы: как я могу интегрировать Kimi K2 в существующие трубопроводы Openai?
Moonshot предлагает OpenAI-совместимые конечные точки, в результате чего запрашиваемая температура масштабируется внутренне до 0,6. Разработчики должны только обмениваться базовым URL и могут использовать такие инструменты, как Langchain или LlamainDex, без каких -либо изменений.
Какие лучшие практики существуют для инструментов?
- Функции передаются как схема JSON.
- Удерживайте температуру 0,6, чтобы заставить детерминированные вызовы инструментов.
- Проверьте результаты с помощью приглашения размышлений, чтобы минимизировать галлюцинации.
Какой облачный провайдер размещал Kimi K2?
Siliconflow, Fireworks AI и Groq предлагают оплату за токен с пропускной способностью до 100 К ТПМ.
Как Европа может догнать?
Аналитикам требуется «AI Gigafactory» на основе модели США, чтобы обучать свои собственные модели с благоприятным источником питания. До тех пор Европа могла полагаться на открытые модели, такие как Kimi K2, и сосредоточиться на вертикальных конфискатах.
Какие конкретные поля приложения получают преимущество в первую очередь?
- Помощь в коде: KIMI-DEV-72B использует данные KIMI-K2 и достигает 60,4% SWE-Bench.
- Анализ документов: 128 K окно контекста обеспечивает длительное мнение.
- Трубопроводы данных: низкая задержка 0,54 с первого токена делает чат-боты в режиме реального времени реалистичным.
Каковы основные риски?
- Предвзятость и цензура в критических темах.
- Отток данных через публичные API.
- Затраты на оборудование для вывода в Prem по-прежнему высоки, несмотря на MOE.
Будет ли Kimi K2 навсегда нажимать на западные цены?
Ценовое давление уже использовалось: OpenAI понизил GPT-4O три раза менее чем за двенадцать месяцев. Клод подписал более ранние тарифы по механизмам кеша. Аналитики рассматривают Kimi K2 как катализатор «гонки на дно» по ценам токенов, аналогично AWS сформировал облачный рынок 2010 года.
Скоро придет Кими К3?
Moonshot называет мультимодальные мировые модели и самостоятельные архитектуры в качестве следующих вех. Утечки инсайдеров говорят о контекстном окне до 512 K токенов и оптимизации Pegasus. Тем не менее, компания официально не комментирует дорожную карту.
Что осталось от «второго момента Deepseek»?
Kimi K2 доказывает, что открытые модели могут не только не отставать, но и доминировать с точки зрения цены. Движение власти, стимулирует инновации и заставляет всех поставщиков делать большую прозрачность. Для компаний создается новая база затрат, богатое испытательное поле для исследователей, а для регуляторов давление, чтобы не отставать от скорости открытого развития.
Таким образом, удар Кими отмечает оболочку: те, кто объединяет открытость и эффективность в будущем, установили бы стандарты экономики ИИ.
Подходит для:
Ваша трансформация искусственного интеллекта, интеграция ИИ и эксперт по индустрии платформ AI
☑️ 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.
