Чи Kimi K2 кращий за DeepSeek? Китайська мовна модель Moonshot AI у фокусі

Kimi K2 від Moonshot AI: Безкоштовний доступ до потужного штучного інтелекту

Що таке Кімі К2 і хто за ним стоїть?

Kimi K2 — це потужна великомасштабна мовна модель для штучного інтелекту, розроблена китайською компанією Moonshot AI. Заснована в Пекіні в березні 2023 року Ян Чжилинем, Чжоу Сінью та Ву Юйсінем, компанія швидко стала одним з провідних розробників штучного інтелекту в Китаї. Названа на честь альбому Pink Floyd "The Dark Side of the Moon", компанія прагне амбітної мети створення фундаментальних моделей для розвитку штучного інтелекту.

Яку ліцензію використовує Kimi K2 і що вона означає?

Moonshot AI випустила Kimi K2 безкоштовно за модифікованою ліцензією MIT. Ця ліцензія дозволяє як окремим особам, так і компаніям використовувати, змінювати та розповсюджувати модель безкоштовно. Модифікована ліцензія MIT є однією з ліцензій з відкритим кодом, яка дозволяє доступ, використання, зміну та розповсюдження моделі. Це суттєво відрізняється від власницьких моделей, де творець зберігає повний контроль над вихідним кодом.

Технічна архітектура та специфікації

Яка технічна структура Кімі К2?

Kimi K2 базується на архітектурі суміші експертів (MoE) із загальною кількістю один трильйон параметрів. З них 32 мільярди активуються щоразу, коли модель обробляє запит. Модель має контекстне вікно розміром 128 тисяч параметрів і працює з 384 експертами, які представляють спеціалізовані підмоделі в рамках більшої архітектури.

Що таке архітектура зі змішаною групою експертів?

Концепція MoE була розроблена ще в 1991 році та дозволяє моделям ШІ навчатися ефективніше, розбиваючи проблему на спеціалізовані підмоделі. Замість єдиної монолітної моделі, архітектура MoE використовує «мережу стробування» для динамічного спрямування кожного вхідного сигналу до найбільш релевантних експертів. Кожен експерт спеціалізується на різній частині вхідного простору та може робити конкретні прогнози для конкретних вхідних даних.

Які технічні деталі відомі про архітектуру?

Архітектура Kimi K2 складається з 61 шару, включаючи щільний шар, з прихованою розмірністю уваги 7168 та прихованою розмірністю MoE 2048 на експерта. Модель використовує 64 голови уваги та вибирає 8 експертів на токен, з одним спільним експертом. Розмір словника становить 160 000 токенів, а модель використовує MLA (багатоголову приховану увагу) як механізм уваги та SwiGLU як функцію активації.

Роль оптимізатора MuonClip

Що таке оптимізатор MuonClip і чому він важливий?

Оптимізатор MuonClip — це новаторський метод навчання, розроблений Moonshot AI спеціально для навчання Кімі К2. Цей оптимізатор вирішує поширену проблему під час створення великих систем штучного інтелекту: нестабільність під час навчання. Під час навчання системи штучного інтелекту можуть стати нестабільними та давати погані результати, змушуючи розробників припиняти навчання та починати все спочатку.

Як технічно працює MuonClip?

MuonClip розширює можливості оригінального оптимізатора Muon до безпрецедентного масштабу, забезпечуючи плавне навчання надвеликих моделей, таких як Kimi K2. Оптимізатор застосовує точне градієнтне відсікання, щоб запобігти екстремальним оновленням, які можуть дестабілізувати навчання. Крім того, він коригує оновлення для кожного параметра та ретельно інтегрує спад ваги, щоб регуляризувати модель, не спричиняючи нестабільності.

Які переваги пропонує MuonClip порівняно з традиційними оптимізаторами?

Завдяки MuonClip, Kimi K2 досягла нульової нестабільності навчання протягом усього навчального циклу з 15,5 трильйонами токенів. Це означає, що поведінка моделі щодо втрат та градієнтів залишалася послідовною та передбачуваною, уникаючи пасток вибухових або зникаючих градієнтів. Оптимізатор також вимагає приблизно на 52% менше операцій з плаваючою комою (FLOP) порівняно з базовим оптимізатором AdamW.

Оцінка ефективності та орієнтири

Як Kimi K2 показує себе в тестах на продуктивність?

Kimi K2 одразу ж увійшла до десятки найкращих моделей штучного інтелекту у світі за рейтингом LMSys Textarena. Модель отримала вищий бал, ніж DeepSeek, ще один безкоштовний штучний інтелект, який привернув світову увагу наприкінці 2024 року завдяки своїй продуктивності та відсутності ліцензії.

Яких конкретних результатів у тестах досяг Кімі К2?

У SWE-bench Verified, вимогливому тесті з розробки програмного забезпечення, Kimi K2 досягла точності 65,8 відсотка. У Live Code Bench модель досягла 53,7 відсотка, випередивши DeepSeek-V3 з 46,9 відсотка та GPT-4.1 з 44,7 відсотка. У математичних завданнях K2 досягла 97,4 відсотка в MATH-500, порівняно з 92,4 відсотка у GPT-4.1.

У яких сферах Кімі К2 демонструє особливі сильні сторони?

Модель особливо добре показує себе в математичних та природничо-наукових завданнях. У таких бенчмарках, як AIME, GPQA-Diamond та MATH-500, вона досягає кращих результатів, ніж усі конкуренти. Kimi K2 також лідирує в багатомовних бенчмарках, таких як MMLU-Pro. Модель була спеціально розроблена для агентних застосунків, тобто вона може самостійно використовувати інструменти, організовувати завдання та навіть генерувати код і виявляти помилки.

Доступність та використання

Які версії Kimi K2 доступні?

Moonshot AI випустила два варіанти моделі. Kimi-K2-Base — це базова модель, призначена для дослідників та розробників, які хочуть мати повний контроль над тонким налаштуванням та індивідуальними рішеннями. Kimi-K2-Instruct — це версія, орієнтована на інструкції, оптимізована для загального чату та простих агентських застосунків.

Де я можу завантажити та використовувати Kimi K2?

Модель доступна безкоштовно через Hugging Face. Користувачі можуть завантажити ваги моделі та отримати доступ до моделі через API. Moonshot AI також надає API, сумісний з OpenAI/Anthropic, через platform.moonshot.ai.

Вимоги до обладнання та розгортання

Які вимоги до обладнання для Kimi K2?

Для комерційного використання потенційним клієнтам потрібно щонайменше 1 ТБ сховища для моделі та кластер з щонайменше 16 графічними процесорами Nvidia H20/H200. Ці вимоги виникають через величезний розмір моделі з трильйоном параметрів.

Що таке графічні процесори NVIDIA H200 і чому їх рекомендують?

NVIDIA H200 — це графічний процесор на базі тензорного ядра, спеціально розроблений для високопродуктивних обчислень та використання штучного інтелекту. Він базується на архітектурі Hopper та пропонує 141 гігабайт пам'яті HBM3e з пропускною здатністю 4,8 терабайта на секунду. H200 майже вдвічі перевищує потужність NVIDIA H100 для основних робочих навантажень штучного інтелекту, таких як висновок LLM.

Які варіанти розгортання доступні для Kimi K2?

Kimi K2 рекомендується для роботи на різних механізмах логічного висновку, включаючи vLLM, SGLang, KTransformers та TensorRT-LLM. Споживачі можуть використовувати дистильовані версії, що працюють на графічних процесорах Nvidia з 12 ГБ або більше пам'яті, поки чекають на дистильовані версії Kimi K2.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Порівняння з DeepSeek та іншими моделями

Чим Kimi K2 відрізняється від DeepSeek?

Обидві моделі походять з Китаю та доступні з відкритим вихідним кодом, але вони відрізняються своєю архітектурою та спрямованістю. DeepSeek R1 була навчена на спрощених чіпах Nvidia H800, а її розробка коштувала лише 5,6 мільйона доларів. Kimi K2, навпаки, використовує архітектуру MoE та була спеціально розроблена для агентного розвідувального аналізу.

Яку роль відіграє китайський ландшафт штучного інтелекту?

Китай став головним гравцем у розробці штучного інтелекту з відкритим кодом. У той час як американські технологічні гіганти, такі як OpenAI та Google, тримають свої найпотужніші моделі в таємниці, китайські компанії, такі як Baidu, Tencent, Alibaba та DeepSeek, обрали фреймворки з відкритим кодом. Ця стратегія служить кільком стратегічним цілям, включаючи розширення глобального впливу та сприяння співпраці спільноти.

Які поточні рейтинги на арені LMSys?

LMSys Arena надає платформу, де різні моделі штучного інтелекту порівнюються на основі оцінок користувачів. Різні моделі лідирують у різних категоріях: у обробці текстів Gemini випереджає GPT-5 та Claude Opus 4.1, тоді як GPT-5 домінує у сфері веб-розробки. У комп'ютерному зорі Gemini та GPT-4o ведуть близьку боротьбу.

Навчання та оптимізація

Як тренувався Кімі К2?

Через обмеженість даних для навчання, доступних для використання інструментів у реальних сценаріях, Kimi K2 навчали, використовуючи комбінацію реального та змодельованого середовищ. Крім того, було використано механізм самооцінки, який дозволив штучному інтелекту самостійно визначати під час навчання, чи виконувалися виконувані завдання належним чином.

Які інновації принесло навчання?

Kimi K2 було навчено з використанням 15,5 трильйонів токенів за допомогою оптимізатора MuonClip. Цей метод навчання запобігав нестабільності та робив навчання стабільнішим і менш дорогим. Такі перезавантаження зазвичай коштують компаніям, що займаються штучним інтелектом, мільйони, оскільки вони втрачають тижні обчислювального часу.

Області застосування та можливе використання

Для яких застосувань оптимізовано Kimi K2?

Штучний інтелект був розроблений для використання в агентах ШІ, що спеціалізуються на автономному вирішенні проблем, міркуваннях та розгортанні інструментів. Модель може вирішувати складні завдання та відповідати на високорівневі бізнес-питання. Вона включає багатоетапне виконання завдань, генерацію та налагодження коду, аналіз та візуалізацію даних, а також автоматичний виклик інструментів.

Які практичні застосування є?

Kimi K2 підходить для створення чат-ботів, помічників з кодування на основі штучного інтелекту та NLP-додатків. Модель може самостійно використовувати інструменти, організовувати завдання та навіть генерувати код і виявляти помилки. У неофіційному тесті Саймона Віллісона, в якому модель мала згенерувати SVG-зображення пелікана на велосипеді, Kimi K2 показала переконливі результати.

Економічні аспекти та ціноутворення

Які витрати пов'язані з Kimi K2?

Сама модель доступна безкоштовно, але Moonshot також пропонує доступ до API. Вона стягує $0,15 за мільйон вхідних токенів для кеш-попадань та $2,50 за мільйон вихідних токенів. Така цінова структура нижча за поточні ринкові ціни для порівнянних моделей ШІ.

Як стратегія відкритого коду впливає на ринок?

Рішення Moonshot AI зробити Kimi K2 з відкритим вихідним кодом відповідає загальній тенденції серед китайських розробників штучного інтелекту. Відкритий вихідний код розширює глобальний вплив і дозволяє розробникам і дослідникам у всьому світі отримати доступ до цієї технології. Це може стати серйозною альтернативою домінуючим власницьким моделям, таким як GPT від OpenAI та Claude від Anthropic.

Технічна реалізація та інтеграція

Як можна встановити Kimi K2 локально?

Інсталяція — це багатоетапний процес. Спочатку потрібно створити середовище Python, а потім встановити необхідні бібліотеки, такі як PyTorch, Transformers та Accelerate. Потім можна клонувати репозиторій моделі Hugging Face та завантажити модель за допомогою Transformers.

Які розширені варіанти розгортання доступні?

Для швидшого логічного висновку можна використовувати vLLM, який надає API, сумісний з OpenAI. SGLang та TensorRT-LLM також доступні як розширені опції для досвідчених користувачів. Ці рушії спеціально оптимізовані для ефективного виконання великих мовних моделей.

Регулювання та правові аспекти

Як Кімі К2 реагує на регулювання ШІ?

Згідно з Регламентом ЄС про штучний інтелект, моделі штучного інтелекту з відкритим кодом підлягають дещо іншим вимогам, ніж власницькі системи. Для GPAIM (моделей штучного інтелекту загального призначення) існує виняток щодо відкритого коду, який передбачає, що конкретні зобов'язання для постачальників не застосовуються, якщо модель надається за безкоштовною ліцензією з відкритим кодом.

Які існують вимоги до прозорості?

Постачальники GPAIM з відкритим кодом підлягають нижчим вимогам до прозорості, ніж власницькі моделі. Це може стимулювати розробників ШІ надавати моделі за ліцензіями з відкритим кодом, тим самим частково уникаючи більш суворих вимог до систем ШІ.

Майбутні перспективи та розвиток

Яке значення має Кімі К2 для розвитку штучного інтелекту?

Kimi K2 знаменує собою значний крок вперед у продуктивності, масштабованості та ефективності, позиціонуючи Moonshot AI на передовій світових інновацій у сфері штучного інтелекту. Модель вважається найпотужнішою відкритою моделлю, доступною на даний момент, і навіть перевершила власні моделі в багатьох бенчмарках.

Як розвивається конкуренція на китайській арені штучного інтелекту?

Зростання популярності DeepSeek та інших китайських моделей штучного інтелекту порушило галузь і змусило такі компанії, як Moonshot AI, переглянути свої стратегії. Moonshot AI усвідомила, що постійне досягнення найсучасніших результатів є її головним пріоритетом.

Виклики та обмеження

Які обмеження має Кімі К2?

Незважаючи на вражаючі можливості, Kimi K2 також має обмеження. Він може зіткнутися з труднощами при виконанні дуже складних завдань або погано визначених проблем. Крім того, вимоги до апаратного забезпечення для повноцінної роботи моделі є значними, що може обмежити його доступність для невеликих організацій.

Чим відрізняються вимоги для різних груп користувачів?

Хоча підприємствам потрібно щонайменше 16 графічних процесорів H20/H200 та 1 ТБ пам'яті, домашні користувачі можуть покладатися на дистильовані версії. Ці менші версії можуть працювати на графічних процесорах Nvidia з 12 ГБ або більше пам'яті, але поки що недоступні для Kimi K2.

Спільнота та екосистема

Як Kimi K2 сприймається спільнотою розробників?

Випуск моделі з відкритим вихідним кодом призвів до широкого впровадження в спільноті розробників. Розробники можуть використовувати модель для різних застосувань, від чат-ботів до складніших агентних систем. Її доступність через Hugging Face полегшує інтеграцію в існуючі робочі процеси.

Яку роль відіграє міжнародна співпраця?

Відкритий код Kimi K2 сприяє міжнародній співпраці в дослідженнях штучного інтелекту. Дослідники та розробники з усього світу можуть використовувати, змінювати та вдосконалювати модель, сприяючи розвитку всієї спільноти штучного інтелекту.

Модель Kimi K2 від Moonshot AI являє собою значний крок вперед у розробці штучного інтелекту з відкритим кодом. Завдяки своїй архітектурі з трильйонними параметрами, інноваційній оптимізації MuonClip та спеціалізації на агентному інтелекті, вона встановлює нові стандарти для доступних моделей ШІ. Її вільна доступність за модифікованою ліцензією MIT робить передові технології ШІ доступними для ширшої аудиторії та сприяє демократизації штучного інтелекту. Хоча вимоги до апаратного забезпечення для повноцінної роботи є значними, різні варіанти розгортання відкривають можливості для різних груп користувачів. Її висока продуктивність у різних бенчмарках, особливо порівняно з усталеними моделями, такими як DeepSeek, підкреслює якість та потенціал цієї китайської інновації у сфері ШІ.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній - Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus