Yeni bir “Sputnik anı”? AI modelleri: Kimi K3 yakında gelecek mi? Kimi K2 neden AI endüstrisini seçiyor? – Resim: Xpert.digital
Kimi Bang: Çin'den gelen bu AI modeli GPT-4'ten 10 kat daha ucuz ve aynı akıllı.
Çin'in atılımı | Savaş Fiyatında AI: Teknoloji daha demokratik hale geldiğinde
AI dünyası iktidar altındadır ve tetikleyicinin bir adı vardır: Kimi K2. Pekin Startup MoonShot AI tarafından geliştirilen bu yeni dil modeli, sektörde gerçek bir “Kimi Bang” sağlar ve zaten küresel AI yarışmasındaki güç dengesini yeniden düzenleyen bir etkinlik – “İkinci Deepseek Moment” olarak işlem görür. Ama Kimi K2'yi bu kadar özel yapan nedir? Üç yıkıcı özelliğin patlayıcı kombinasyonudur: değiştirilmiş bir ortak lisans aracılığıyla radikal açıklık, GPT-4 gibi devlerle ölçümlerde tutulan etkileyici bir performans ve Batı rekabeti boyuta göre düşüren bir fiyat modeli.
"Sputnik anı" metaforu, ABD'nin 1957'de Sovyetler Birliği'nin beklenmedik bir şekilde ilk uyduyu – Sputnik – uzaya vurduğu şoku anlatıyor. Bu etkinlik aniden Batı'yı belirleyici bir teknoloji alanında bir rakip tarafından geçildiğini fark etti. Sonuç, bilim ve eğitime büyük yatırımlara yol açan ve "uzaya yarış" ı tetikleyen ulusal bir uyanma çağrısı oldu.
Yapay zekaya aktarılan "Kimi Bang", Batı teknoloji dünyası için benzer bir uyandırma çağrısı anlamına gelir: Bir Çinli şirket sadece önde gelen GPT-4 ile performansa devam edebilecek bir model geliştirmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı bir model olarak ve maliyetlerin bir kısmında yayınladı. Bu teknolojik ve ekonomik atılım, OpenAAI gibi ABD şirketlerinin önceki hakimiyetini sorgular ve küresel AI liderliği çevresinde yeni, sıkılmış bir rekabet aşamasının başlangıcına işaret eder.
Bu ilerleme, açık, serbestçe mevcut AI modellerinin sadece teknolojik olarak yakalanmakla kalmayıp, aynı zamanda maliyet verimliliği ve erişilebilirliği açısından yeni bir dönemde de etkilediğini etkilemektedir. Start-up'lar, araştırmacılar ve dünya çapında şirketler için bu, olasılıkların bir devrimi anlamına gelirken, Openaai ve Antropik gibi yerleşik oyuncular büyük bir baskı altındadır. Kendinizi mimariye, ölçütlere ve Kimi K2'nin geniş kapsamlı sonuçlarına derinden daldırıyoruz ve Çin'den bu “Ai Sputnik anının” yapay zekanın geleceğini değiştirip değiştirmeyeceğini analiz ediyoruz.
Kimi K2 üç yıkıcı özelliği birleştirir:
- Açıklık – MoonShot AI, model dosyalarını değiştirilmiş bir ortak lisans altında yayınlar.
- Performans – MMLU-Pro gibi kriterlerde, KIMI K2 kamu rakibi modellerini aşar ve GPT-4 düzeyinde sonuçlar elde eder.
- Maliyetler – API sadece her 1 milyon girdi jetonu ve her 1 milyon çıkış jetonu 2,50 $ 0,15 $ talep ediyor, bu da Western Top modellerinden daha ucuz olduğu anlamına geliyor.
İçin uygun:
Kimi K2'yi kim geliştirir ve "Kimi Bang" terimi ne anlama geliyor?
2023 yılında Pekin'de kurulan MoonShot AI, son derece büyük ses modellerine odaklanıyor ve her büyük versiyon yayınını dahili olarak "patlama" olarak tanımlıyor. Kimi K2, 11 Temmuz 2025'te karşılaştırma listelerini bastırıp indirme listelerini rekor sürede kucaklama yüzüne götürdüğünde topluluk bu terimi devraldı.
İlk "Deepseek anı" neydi?
İfade, Deepseek R1'in ilk kez tescilli sistemlerin akıl yürütme performansını Ocak 2025'te açık bir model olarak gerçekleştirdiğinde şoku tanımlar. Analistler bu adımı AI açık kaynak için bir "Sputnik anı" ile karşılaştırdılar.
İçin uygun:
Neden ikinci bir Deepsek anından bahsediyorsun?
Kimi K2 anlatıyı tekrarlar ve güçlendirir: Çinli bir başlangıç, sadece devam edemeyen değil, aynı zamanda bireysel disiplinlerde de hakim olan serbestçe indirilebilir bir LLM yayınlar – ancak bu sefer MOE mimarisi, araç kullanım odağı ve yine düşük işletme maliyetleri ile.
Kimi K2 nasıl inşa edilir?
- Mimari: Ekspertler, 1 trilyon toplam parametreli, çıkarım başına 32 milyar aktive olan karışımı aktive edilir.
- Bağlam Penceresi: Çok Başlı Latent İstasyonu (MLA) tarafından optimize edilmiş 128 K Token.
- Optimize edici: MuonClip, eğitim kararsızlıklarını azaltır ve ADAMW'ye yönelik aritmetik masrafları yarıya indirir.
- Araç Görünümleri: Talep kontrol noktası, yerel uygulanan işlev çağrısı şemalarını içerir.
Kendinin evine hangi donanıma ihtiyacı var?
Nicelleştirmeden, ağırlıklar ≈1 TB olur. Subreddit /R /Localllama'daki bir iş parçacığı, 1.152 GB DDR5 ve RTX 5090 ile 10.000 doların altında bir CPU RAM yapılandırmasını hesaplar. Üretken gecikmeler için, tensorrt-llm veya vllm-back-end ile moonshot gpus önerir.
Kimi K2 çekirdek ölçütlerde nasıl yapar?
MoonShot, MMLU'da% 87.8, GSM-8K'da% 92.1 ve LiveCodeBech'te% 26.3 geçiş rapor ediyor. VentureBeat, KIMI K2'nin birçok tescilli sistemi aştığı SWE-Bench'in% 65.8'ini doğrular.
Karşılaştırma için hangi AI modelleri var?
Karşılaştırma için hangi AI modelleri var? – Resim: Xpert.digital
AI modellerinin mevcut manzarasında, farklı özelliklerle karakterize edilen etkileyici bir sistem çeşidi vardır. Karşılaştırmalı genel bakış, her biri kendi mimarisi ve performans özelliklerine sahip olan MoonShot, Deepseek, Openaai ve Antropik gibi çeşitli sağlayıcıların modellerini göstermektedir.
MoonShot'un Kimi K2 modeli, 32 milyar aktif olan toplam 1 trilyon parametreye sahip, karışık bir mimariye (MOE) dayanmaktadır. 128.000 karakterlik bir bağlam kapsamı sunar ve MMLU kıyaslamasında% 87,8 ve SWE Bench doğrulanmış derecelendirmede% 65.8'e ulaşır. Maliyetler milyon girdi jetonları başına 0,15 $ ve milyon çıktı jetonları başına 2.50 $ 'dır.
Deepseek'in R1-0528 modeli, MOE mimarisi, 671 milyar toplam parametre ve 37 milyar aktif parametre ile benzer özellikler göstermektedir. MMLU testinde% 90,8 ile KIMI K2'yi aşıyor, ancak milyon girdi jetonları başına biraz daha yüksek bir fiyata sahip.
OpenAAI ve GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 ve GPT-4.5 önizlemesi gibi antropik modeller yoğun mimarilerinden farklıdır ve bazen yayınlanmamış parametre numaraları. Önemli ölçüde daha yüksek fiyatlar, özellikle milyon giriş jetonları başına 75 $ ve milyon çıktı jetonları başına 150 $ olan GPT-4.5 önizleme modeli için özellikle çarpıcıdır.
Karşılaştırmada özellikle fark edilir?
- Kimi K2, GPT-4O gibi neredeyse aynı MMLU skorlarına ulaşır, ancak cevap başına sadece 32 B aktif parametreye ihtiyaç duyar.
- Deepseek R1, MMLU'da Kimi K2'yi yener, ancak yazılım mühendisliği kriterlerinde daha zayıftır.
- Fiyat açısından, KIMI K2, GPT-4O altında 10 faktör ve Claude Sonnet 4 altında 5 faktördür.
Fiyat farkı ne kadar radikal?
Farklı AI modelleri arasındaki fiyat farklılıkları dikkat çekicidir ve maliyet-performans oranındaki dramatik bir kaymayı göstermektedir. 1 milyon jeton için bir örnek hesaplama önemli fiyat farklılıklarını göstermektedir: Kimi K2 ve Deepseek R1 gibi modeller milyon jeton başına 2,65-2,74 $ civarında çok ucuz olsa da, GPT-4O'nun fiyatları 9.00 $ 'a 12.50 sonnet 4 ve Claude Opus. GPT-4.5'in milyon jeton başına 112,50 $ maliyeti özellikle çarpıcı. Bu hesaplama, maliyet performans oranının, yerleşik Batı AI modellerinden önemli ölçüde daha ucuz olan açık MOE modelleri (uzmanların karışımı) lehine Çin'den giderek daha fazla hareket ettiğini vurgulamaktadır.
Bunun yeni başlayanlar ve araştırmalar üzerinde ne gibi bir etkisi var?
Olumlu jeton fiyatları, daha uzun içerik pencereleri ve deney başına daha fazla yineleme sağlar, bu da araştırmayı daha ucuz hale getirir. Aynı zamanda, yüksek batı fiyatları düşük marj kullanıcılarını silikonflow veya groq gibi KIMI K2 altyapısı yönünde değiştirir.
Kimi Bang, Transatlantik Rekabet için ne anlama geliyor?
Golem analistlerine göre, MoonShot AI Openaai açıkça ortaya çıkıyor ve ABD şirketlerini fiyat adımlarını daha da hızlandırmaya zorluyor. Uzman dergileri, Deepseek anlatıyı başlattıktan sonra etkiyi bir "Ki Sputnik serisi" ile karşılaştırır. Avrupa'daki yatırımcılar, düzenleyici ataletin daha fazla teknolojik göçe yol açtığı konusunda uyarıyor.
Pazar liderleri nasıl tepki veriyor?
Nisan 2025'te Openaai, açık kaynak baskısına karşı ilk kez kendi açık ağırlık modelini duyurdu. Antropic şimdi%90'a kadar agresif önbellek indirimleri sunuyor, ancak Kimi K2'nin arkasında kalıyor.
Muonclip neden çok önemli?
MoonShot ve UCLA, Muonclip'in milyar dolarlık kararsızlıkları en aza indirdiğini ve Adamw'nin hafıza tüketimini yarıya indirdiğini gösteriyor. Bu, herhangi bir kırılmadan 15.5 trilyon jeton eğitimi sağlar.
Experts karışımı tasarımı nasıl bir rol oynar?
MOE, jeton başına sadece bir uzmanlık uzmanının alt kümesini etkinleştirir. Bu, hesaplama süresini ve elektrik tüketimini azaltırken, toplam parametre sayısı yüksek kalır. GPT-4O ve Claude ise yoğun mimariler kullanırlar ve maliyetlerin tüm ağırlıklarını hesaplamak zorundadırlar.
Değiştirilmiş ortak lisans neyi içeriyor?
Ticari kullanıma, aktarmaya ve düşük, ancak kaynak ve lisansa atıfta bulunmak zorunda kalır. Bu, Kimi K2'nin özellikle Avrupa veri koruma gereksinimlerini ele alan şirket içi ortamlarda kullanılabileceği anlamına gelir.
Karanlık taraflar var mı?
Araştırmacılar, Kimi K2'nin Çin tarihinde tarihsel olayları parlattığını ve dolayısıyla önyargıya sahip olduğunu eleştiriyorlar. Ayrıca açıklığın otomatik dezenformasyon gibi istenmeyen uygulamaları kolaylaştırmasından da korkuyor.
Ajan zekası: Kimi K2 otonom AI ajanlarına bir adım mı?
Evet. MoonShot, Kimi K2'nin bağımsız olarak düzenlenebilmesi için açıkça araç kullanımı ve işlev çağrısı eğitildi. VentureBeat, ajan becerilerini benzersiz bir satış noktası olarak vurgular. Bu, Kimi K2'yi öncelikle akıl yürütmeyi ortaya çıkaran, ancak araç kullanımını ajan çerçevesine bağlı hale getiren Deepseek R1'den ayırır.
İş akışlarına entegrasyon: Kimi K2'yi mevcut Openai boru hatlarına nasıl entegre ederim?
MoonShot, istenen sıcaklığın dahili olarak 0.6'ya ölçeklendirildiği openai uyumlu uç noktalar sunar. Geliştiriciler yalnızca temel URL'yi değiştirmelidir ve herhangi bir değişiklik yapmadan Langchain veya Llamaindex gibi araçları kullanabilir.
Araç çağrısı için en iyi uygulamalar var?
- JSON şeması olarak teslim edilen işlevler.
- Deterministik takım çağrılarını zorlamak için sıcaklık 0.6 tutun.
- Halüsinasyonları en aza indirmek için sonuçları yansıma istemiyle kontrol edin.
Hangi bulut sağlayıcısı Kimi K2'yi barındırdı?
Silikonflow, havai fişek AI ve GROQ, 100 K TPM'ye kadar verim ile token başına ödeme sunar.
Avrupa nasıl yetişebilir?
Analistler, kendi modellerini olumlu bir güç kaynağı ile eğitmek için ABD modeline dayanan bir “AI gigafactory” gerektirir. O zamana kadar Avrupa, Kimi K2 gibi açık modellere güvenebilir ve dikey finetunes üzerine konsantre olabilir.
Önce hangi uygulama alanları yararlanıyor?
- Kod Yardımı: KIMI-DEV-72B KIMI-K2 verilerini kullanır ve% 60,4 SWE-Bench'e ulaşır.
- Belge Analizi: 128 K bağlam penceresi uzun görüş sağlar.
- Veri boru hatları: 0,54 sn ilk jetonun düşük gecikmesi gerçek zamanlı sohbet botlarını gerçekçi hale getirir.
Ana riskler nelerdir?
- Kritik konularda önyargı ve sansür.
- Kamu API'leri aracılığıyla veri çıkışı.
- MOE'ye rağmen şirket içi çıkarım için donanım maliyetleri hala yüksek.
Kimi K2 kalıcı olarak batı fiyatlarına baskı yapacak mı?
Fiyat baskısı zaten kullanılmıştır: Openai on iki aydan daha az bir sürede GPT-4O'yu üç kez düşürdü. Claude önbellek mekanizmalarıyla önceki tarifeleri altüst ediyor. Analistler, Kimi K2'yi, AWS'nin Bulut Pazarı 2010 şekillendirmesine benzer şekilde, jeton fiyatları için "en altta yarış" için bir katalizör olarak görüyorlar.
Kimi K3 yakında gelecek mi?
MoonShot, bir sonraki kilometre taşları olarak multimodal dünya modellerini ve kendini geliştiren mimarileri adlandırıyor. İçeriden sızıntılar 512 K token ve Pegasus optimizasyonuna bir bağlam penceresinden bahsediyor. Ancak, şirket resmi olarak bir yol haritası hakkında yorum yapmaz.
"İkinci Deepseek anı" ndan ne kaldı?
Kimi K2, açık modellerin sadece devam edebileceğini değil, aynı zamanda fiyat açısından da hakim olabileceğini kanıtlıyor. Gücün hareketi, yeniliği yönlendirir ve tüm sağlayıcıları daha fazla şeffaflık kazanmaya zorlar. Şirketler için yeni bir maliyet tabanı oluşturulur, araştırmacılar için zengin bir test alanı ve düzenleyiciler için açık gelişme hızına ayak uydurma baskısı.
Kimi Bang böylece bir kılıfı işaret ediyor: açıklığı ve verimliliği birleştirenler gelecekte AI ekonomisinin standartlarını belirleyecektir.
İçin uygun:
AI dönüşümünüz, AI entegrasyonu ve AI platformu endüstri uzmanınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
