Kimi K2, DeepSeek'ten daha mı iyi? Moonshot AI'nın Çince dil modeli odakta

Moonshot AI'dan Kimi K2: Güçlü yapay zekaya ücretsiz erişim

Kimi K2 nedir ve arkasında kim var?

Kimi K2, Çinli Moonshot AI şirketi tarafından geliştirilen, yapay zeka için güçlü ve büyük ölçekli bir dil modelidir. Yang Zhilin, Zhou Xinyu ve Wu Yuxin tarafından Mart 2023'te Pekin'de kurulan şirket, hızla Çin'in önde gelen yapay zeka geliştiricilerinden biri haline geldi. Adını Pink Floyd'un "The Dark Side of the Moon" albümünden alan şirket, yapay zekanın gelişimi için temel modeller oluşturma gibi iddialı bir hedefi takip ediyor.

Kimi K2 hangi lisansı kullanıyor ve bu ne anlama geliyor?

Moonshot AI, Kimi K2'yi değiştirilmiş bir MIT lisansı altında ücretsiz olarak yayınladı. Bu lisans, hem bireylerin hem de şirketlerin modeli ücretsiz olarak kullanmasına, değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Değiştirilmiş MIT lisansı, modele erişim, kullanım, değişiklik ve dağıtım sağlayan açık kaynaklı lisanslardan biridir. Bu lisans, geliştiricinin kaynak kodu üzerinde tam kontrole sahip olduğu tescilli modellerden önemli ölçüde farklıdır.

Teknik mimari ve özellikler

Kimi K2'nin teknik yapısı nasıldır?

Kimi K2, toplam bir trilyon parametreye sahip Uzman Karışımı (MoE) mimarisine dayanmaktadır. Bu parametrelerin 32 milyarı, model her sorgu işlediğinde etkinleştirilir. Model, 128 binlik bir bağlam penceresine sahiptir ve daha geniş mimari içindeki özelleştirilmiş alt modelleri temsil eden 384 uzmanla çalışır.

Uzmanların karışımı mimarisi nedir?

MoE kavramı 1991 yılında geliştirilmiştir ve bir problemi uzmanlaşmış alt modellere bölerek yapay zeka modellerinin daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlar. Tek ve yekpare bir model yerine, bir MoE mimarisi, her girdiyi dinamik olarak en ilgili uzmanlara yönlendirmek için bir "kapı ağı" kullanır. Her uzman, girdi alanının farklı bir bölümünde uzmanlaşır ve belirli girdiler için belirli tahminlerde bulunabilir.

Mimarinin teknik detayları nelerdir?

Kimi K2 mimarisi, uzman başına 7168 gizli dikkat boyutu ve 2048 MoE gizli dikkat boyutu ile yoğun bir katman da dahil olmak üzere 61 katmandan oluşur. Model, 64 dikkat başlığı kullanır ve her bir token için 8 uzman, bir de paylaşımlı uzman seçer. Kelime dağarcığı boyutu 160.000 token olup, model dikkat mekanizması olarak MLA (Çoklu Başlıklı Gizli Dikkat) ve aktivasyon fonksiyonu olarak SwiGLU kullanır.

MuonClip optimizatörünün rolü

MuonClip optimizatörü nedir ve neden önemlidir?

MuonClip optimizasyon aracı, Moonshot AI tarafından Kimi K2'nin eğitimi için özel olarak geliştirilen çığır açıcı bir eğitim yöntemidir. Bu optimizasyon aracı, büyük yapay zeka sistemleri oluştururken sık karşılaşılan bir sorunu çözer: eğitim sırasındaki istikrarsızlık. Eğitim sırasında yapay zeka sistemleri istikrarsız hale gelip kötü sonuçlar verebilir ve bu da geliştiricileri eğitimi durdurup baştan başlamak zorunda bırakabilir.

MuonClip teknik olarak nasıl çalışır?

MuonClip, orijinal Muon optimizasyon aracının yeteneklerini benzeri görülmemiş bir ölçeğe taşıyarak Kimi K2 gibi ultra büyük modellerin sorunsuz bir şekilde eğitilmesini sağlar. Optimizasyon aracı, eğitimi istikrarsızlaştırabilecek aşırı güncellemeleri önlemek için hassas gradyan kırpması uygular. Ayrıca, güncellemeleri parametre bazında ayarlar ve modeli istikrarsızlığa neden olmadan düzenlemek için ağırlık azalmasını dikkatlice entegre eder.

MuonClip geleneksel optimize edicilere göre hangi avantajları sunuyor?

MuonClip sayesinde Kimi K2, 15,5 trilyon jetonla tüm eğitim çalışması boyunca sıfır eğitim kararsızlığı elde etti. Bu, modelin kayıp ve gradyan davranışının tutarlı ve öngörülebilir kaldığı ve patlayan veya kaybolan gradyanların tuzaklarından kaçınıldığı anlamına geliyor. Optimizasyon aracı ayrıca, AdamW temel optimizasyon aracına kıyasla yaklaşık %52 daha az kayan nokta işlemi (FLOP) gerektiriyor.

Performans Değerlendirmesi ve Ölçerler

Kimi K2 performans testlerinde nasıl bir performans sergiliyor?

Kimi K2, LMSys Textarena sıralamasında dünyanın en iyi performans gösteren on yapay zeka modeli arasında hemen yer aldı. Model, performansı ve lisans gerektirmemesi nedeniyle 2024 sonlarında küresel ilgi gören bir diğer ücretsiz yapay zeka olan DeepSeek'ten daha yüksek puan aldı.

Kimi K2 hangi spesifik kıyaslama sonuçlarına ulaştı?

Zorlu bir yazılım mühendisliği testi olan SWE-bench Verified'da Kimi K2 %65,8 doğruluk oranına ulaştı. Live Code Bench'te ise model %53,7 doğruluk oranına ulaşırken, DeepSeek-V3 %46,9, GPT-4.1 ise %44,7 doğruluk oranına sahipti. Matematik testlerinde ise K2, MATH-500'de %97,4, GPT-4.1 ise %92,4 doğruluk oranına sahipti.

Kimi K2 hangi alanlarda özellikle güçlü?

Model, özellikle matematik ve fen görevlerinde iyi performans gösteriyor. AIME, GPQA-Diamond ve MATH-500 gibi kıyaslama testlerinde tüm rakiplerinden daha iyi sonuçlar elde ediyor. Kimi K2 ayrıca MMLU-Pro gibi çok dilli kıyaslama testlerinde de alanında lider konumda. Model, özellikle aracı tabanlı uygulamalar için geliştirildiğinden, araçları bağımsız olarak kullanabilir, görevleri düzenleyebilir ve hatta kod üretip hataları tespit edebilir.

Kullanılabilirlik ve kullanım

Kimi K2'nin hangi versiyonları mevcut?

Moonshot AI, modelin iki versiyonunu yayınladı. Kimi-K2-Base, ince ayar ve özelleştirilmiş çözümler için tam kontrol isteyen araştırmacılar ve geliştiriciler için tasarlanmış temel modeldir. Kimi-K2-Instruct, genel sohbet ve basit aracı uygulamaları için optimize edilmiş, talimat odaklı bir sürümdür.

Kimi K2'yi nereden indirip kullanabilirim?

Model, Hugging Face üzerinden ücretsiz olarak kullanılabilir. Kullanıcılar model ağırlıklarını indirebilir ve API aracılığıyla modele erişebilirler. Moonshot AI ayrıca platform.moonshot.ai aracılığıyla OpenAI/Anthropic uyumlu bir API sağlar.

Donanım gereksinimleri ve dağıtım

Kimi K2 için donanım gereksinimleri nelerdir?

Ticari kullanım için, potansiyel müşterilerin model için en az 1 TB depolama alanına ve en az 16 Nvidia H20/H200 GPU'lu bir kümeye ihtiyacı vardır. Bu gereksinimler, modelin bir trilyon parametreye sahip muazzam boyutundan kaynaklanmaktadır.

NVIDIA H200 GPU'ları nelerdir ve neden önerilir?

NVIDIA H200, yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka kullanım senaryoları için özel olarak tasarlanmış bir Tensor Core GPU'dur. Hopper mimarisine dayanır ve saniyede 4,8 terabayt bellek bant genişliğiyle 141 gigabayt HBM3e bellek sunar. H200, LLM çıkarımı gibi temel yapay zeka iş yükleri için NVIDIA H100'ün kapasitesini neredeyse iki katına çıkarır.

Kimi K2 için hangi dağıtım seçenekleri mevcut?

Kimi K2, vLLM, SGLang, KTransformers ve TensorRT-LLM dahil olmak üzere çeşitli çıkarım motorlarında çalıştırılması önerilir. Tüketiciler, Kimi K2'nin damıtılmış sürümlerini beklerken 12 GB veya daha fazla belleğe sahip Nvidia GPU'larında çalışan damıtılmış sürümleri kullanabilirler.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

DeepSeek ve diğer modellerle karşılaştırma

Kimi K2'nin DeepSeek'ten farkı nedir?

Her iki model de Çin menşeli olup açık kaynaklı olarak mevcuttur, ancak mimarileri ve odak noktaları bakımından farklılık gösterirler. DeepSeek R1, sadeleştirilmiş Nvidia H800 yongaları üzerinde eğitilmiş ve geliştirme maliyeti yalnızca 5,6 milyon dolardır. Kimi K2 ise MoE mimarisini kullanır ve özellikle ajan istihbaratı için tasarlanmıştır.

Çin yapay zeka manzarasının rolü nedir?

Çin, açık kaynaklı yapay zeka geliştirmede önemli bir oyuncu olarak ortaya çıktı. OpenAI ve Google gibi Amerikan teknoloji devleri en güçlü modellerini gizli tutarken, Baidu, Tencent, Alibaba ve DeepSeek gibi Çinli şirketler açık kaynaklı çerçeveleri tercih etti. Bu strateji, küresel etkiyi genişletmek ve topluluk iş birliğini teşvik etmek gibi çeşitli stratejik amaçlara hizmet ediyor.

LMSys Arena'daki güncel sıralamalar nelerdir?

LMSys Arena, farklı yapay zeka modellerinin kullanıcı puanlarına göre karşılaştırıldığı bir platform sunuyor. Farklı modeller farklı kategorilerde lider konumda: Kelime işlemede Gemini, GPT-5 ve Claude Opus 4.1'in önünde yer alırken, GPT-5 web geliştirme alanında hakimiyet kuruyor. Bilgisayarlı görü alanında ise Gemini ve GPT-4o kıyasıya bir rekabet içinde.

Eğitim ve optimizasyon

Kimi K2 nasıl eğitildi?

Araçların gerçek dünya senaryolarında kullanımı için mevcut eğitim verilerinin sınırlı olması nedeniyle, Kimi K2 gerçek ve simüle edilmiş ortamların bir kombinasyonu kullanılarak eğitildi. Ayrıca, yapay zekanın eğitim sırasında gerçekleştirilen görevlerin uygun şekilde gerçekleştirilip gerçekleştirilmediğini kendi kendine belirlemesine olanak tanıyan bir öz değerlendirme mekanizması kullanıldı.

Eğitim hangi yenilikleri getirdi?

Kimi K2, MuonClip optimizasyon aracı kullanılarak 15,5 trilyon jetonla eğitildi. Bu eğitim yöntemi, kararsızlıkları önledi ve eğitimi daha kararlı ve daha ucuz hale getirdi. Bu tür yeniden başlatmalar, haftalarca hesaplama süresi kaybettikleri için yapay zeka şirketlerine genellikle milyonlarca dolara mal olur.

Uygulama alanları ve olası kullanımlar

Kimi K2 hangi uygulamalar için optimize edilmiştir?

Yapay Zeka, otonom problem çözme, akıl yürütme ve araç dağıtımında uzmanlaşmış yapay zeka aracılarında kullanılmak üzere geliştirilmiştir. Model, karmaşık görevleri çözebilir ve üst düzey iş sorunlarını ele alabilir. Çok adımlı görev yürütme, kod oluşturma ve hata ayıklama, veri analizi ve görselleştirme ve otomatik araç çağırma özelliklerine sahiptir.

Pratikte hangi uygulamalar var?

Kimi K2, sohbet robotları, yapay zeka kodlama asistanları ve doğal dil işleme (NLP) uygulamaları geliştirmek için uygundur. Model, araçları bağımsız olarak kullanabilir, görevleri düzenleyebilir, hatta kod üretip hataları tespit edebilir. Simon Willison tarafından yapılan ve modelden bisiklet üzerindeki bir pelikanın SVG görüntüsünü oluşturmasının istendiği resmi olmayan bir testte, Kimi K2 ikna edici sonuçlar elde etti.

Ekonomik yönler ve fiyatlandırma

Kimi K2'nin maliyeti nedir?

Modelin kendisi ücretsiz olarak sunuluyor, ancak Moonshot API erişimi de sunuyor. Önbellek isabetleri için milyon giriş belirteci başına 0,15 ABD doları, çıkış belirteci başına ise 2,50 ABD doları ücret alıyor. Bu fiyatlandırma yapısı, benzer yapay zeka modelleri için mevcut piyasa fiyatlarının altında.

Açık kaynak stratejisi pazarı nasıl etkiliyor?

Moonshot AI'nın Kimi K2'yi açık kaynaklı hale getirme kararı, Çinli yapay zeka geliştiricileri arasında genel bir eğilimi takip ediyor. Açık kaynak, küresel etkiyi artırıyor ve dünya çapındaki geliştiricilerin ve araştırmacıların bu teknolojiye erişmesine olanak tanıyor. Bu, OpenAI'nin GPT'si ve Anthropic'in Claude'u gibi baskın tescilli modellere ciddi bir alternatif olabilir.

Teknik uygulama ve entegrasyon

Kimi K2 yerel olarak nasıl kurulabilir?

Kurulum çok adımlı bir işlemdir. İlk olarak bir Python ortamı oluşturulmalı, ardından PyTorch, Transformers ve Accelerate gibi gerekli kütüphaneler kurulmalıdır. Ardından, Hugging Face model deposu klonlanabilir ve model Transformers ile yüklenebilir.

Hangi gelişmiş dağıtım seçenekleri mevcuttur?

Daha hızlı çıkarım için, OpenAI uyumlu bir API sağlayan vLLM kullanılabilir. SGLang ve TensorRT-LLM de deneyimli kullanıcılar için gelişmiş seçenekler olarak mevcuttur. Bu motorlar, büyük dil modellerinin verimli bir şekilde yürütülmesi için özel olarak optimize edilmiştir.

Düzenleme ve yasal yönler

Kimi K2 yapay zeka düzenlemesine nasıl tepki veriyor?

AB Yapay Zeka Yönetmeliği kapsamında, açık kaynaklı yapay zeka modelleri, tescilli sistemlerden bazı farklı gerekliliklere tabidir. GPAIM (Genel Amaçlı Yapay Zeka Modelleri) için, modelin ücretsiz ve açık kaynaklı bir lisans altında sağlanması durumunda sağlayıcılara yönelik belirli yükümlülüklerin geçerli olmadığını belirten bir açık kaynak istisnası bulunmaktadır.

Şeffaflık konusunda hangi gereklilikler mevcuttur?

Açık kaynaklı GPAIM sağlayıcıları, tescilli modellere kıyasla daha düşük şeffaflık gerekliliklerine tabidir. Bu durum, yapay zeka geliştiricilerine açık kaynaklı lisanslar altında modeller sunmaları için bir teşvik sağlayabilir ve böylece yapay zeka sistemleri için daha katı gerekliliklerden kısmen kaçınılabilir.

Gelecek beklentileri ve gelişme

Kimi K2'nin yapay zeka gelişimi açısından önemi nedir?

Kimi K2, performans, ölçeklenebilirlik ve verimlilikte önemli bir sıçramaya işaret ederek Moonshot AI'yı küresel yapay zeka inovasyonunun ön saflarına taşıyor. Model, şu anda mevcut en güçlü açık model olarak kabul ediliyor ve birçok kıyaslamada tescilli modelleri bile geride bırakmış durumda.

Çin'deki yapay zeka sahnesinde rekabet nasıl gelişiyor?

DeepSeek ve diğer Çin yapay zeka modellerinin yükselişi, sektörde büyük bir değişime yol açtı ve Moonshot AI gibi şirketleri stratejilerini yeniden gözden geçirmeye zorladı. Moonshot AI, sürekli olarak en son teknoloji sonuçları sunmanın en önemli önceliği olduğunu kabul etti.

Zorluklar ve sınırlamalar

Kimi K2'nin sınırlamaları nelerdir?

Etkileyici yeteneklerine rağmen, Kimi K2'nin de bazı sınırlamaları var. Çok karmaşık görevlerde veya yetersiz tanımlanmış zorluklarda zorluklarla karşılaşabiliyor. Ayrıca, modelin tam olarak çalışması için gereken donanım gereksinimleri önemli olduğundan, küçük kuruluşlar için erişilebilirliği kısıtlanabilir.

Farklı kullanıcı grupları için gereksinimler nasıl farklılık gösteriyor?

İşletmeler en az 16 H20/H200 GPU ve 1 TB depolama alanına ihtiyaç duyarken, ev kullanıcıları saflaştırılmış versiyonlara güvenebilir. Bu daha küçük versiyonlar, 12 GB veya daha fazla belleğe sahip Nvidia GPU'larında çalışabilir, ancak henüz Kimi K2 için mevcut değildir.

Topluluk ve ekosistem

Kimi K2 geliştirici topluluğu tarafından nasıl karşılanıyor?

Açık kaynaklı bir model olarak piyasaya sürülmesi, geliştirici topluluğu arasında yaygın bir şekilde benimsenmesine yol açtı. Geliştiriciler, modeli sohbet robotlarından daha karmaşık aracı sistemlerine kadar çeşitli uygulamalar için kullanabilirler. Hugging Face aracılığıyla kullanılabilirliği, mevcut iş akışlarına entegrasyonu kolaylaştırır.

Uluslararası iş birliğinin rolü nedir?

Kimi K2'nin açık kaynaklı yapısı, yapay zekâ araştırmalarında uluslararası iş birliğini teşvik eder. Dünya çapındaki araştırmacılar ve geliştiriciler, modeli kullanabilir, değiştirebilir ve iyileştirebilir, böylece tüm yapay zekâ topluluğunun ilerlemesine katkıda bulunabilir.

Moonshot AI'nın Kimi K2 modeli, açık kaynaklı yapay zeka geliştirmede önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Trilyon parametreli mimarisi, yenilikçi MuonClip optimizasyonu ve aracı zeka uzmanlığıyla, mevcut yapay zeka modelleri için yeni standartlar belirliyor. Değiştirilmiş bir MIT lisansı altında ücretsiz olarak sunulması, gelişmiş yapay zeka teknolojisini daha geniş bir kitleye erişilebilir kılıyor ve yapay zekanın demokratikleşmesine katkıda bulunuyor. Tam performans için donanım gereksinimleri önemli olsa da, çeşitli dağıtım seçenekleri farklı kullanıcı grupları için olanaklar sunuyor. Özellikle DeepSeek gibi yerleşik modellere karşı olmak üzere çeşitli kıyaslamalardaki güçlü performansı, bu Çin yapay zeka inovasyonunun kalitesini ve potansiyelini vurguluyor.

Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız yapay zeka platformları - Görsel: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Bağımsız yapay zeka platformları ve hiper ölçekleyiciler: Hangi çözüm sizin için doğru?

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus