Опубліковано: 13 липня 2025 р. / Оновлення з: 13 липня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Модель KI KIMI K2: Новий флагман з відкритим кодом з Китаю-іншого віху для відкритих систем KI: xpert.digital
Трильйонна модель параметра Kimi K2 відкладає для суверенного розвитку AI в Європі
Ще одна революція з відкритим кодом: Kimi K2 приносить AI світового класу в європейських центрах обробки даних
Кімі K2 виводить відкриту екосистему AI на новий рівень. Модель суміші-експертів з параметрами трильйонів забезпечує результати з власними важкими вага в реалістичному програмуванні, математиці та орієнтирах агентів із часткою витрат та повністю опублікованими вагами. Для розробників у Німеччині це відкриває можливість приймати самі високоефективні послуги AI, вбудувати існуючі процеси та розробляти нові продукти.
Підходить для цього:
Чому Kimi K2 - це більше, ніж наступна велика модель AI
У той час як західні лабораторії, такі як OpenAai та антроп, приховують свої найкращі моделі, що стоять за платними інтерфейсами, Monshot AI проводить інший курс: всі ваги публічно доступні під модифікованою спільною ліцензією. Цей крок не тільки робить можливим наукове відтворюваність, але й дозволяє малим та середнім компаніям будувати власний кластер для висновку або використовувати Kimi K2 у сценаріях Edge. Початок потрапляє в фазу, в якій Китай встановлюється як годинник руху LLM з відкритим кодом; Deepseek V3 вважався орієнтиром до червня, тепер Кімі К2 знову встановлює перехресну панель.
Архітектура та навчальний процес
Суміш-експерти на рівні запису
Кімі К2 ґрунтується на інноваційній експертній системі з 384 експертами, завдяки чому лише вісім експертів та глобальний "спільний експерт" є активними за жетон. Ця архітектура дозволяє двигуну висновку одночасно завантажувати лише 32 мільярди параметрів у оперативну пам’ять, що різко зменшує навантаження GPU. Хоча щільна модель параметрів на 70 мільярдів у повній точності вже вимагає двох графічних процесорів H100, Kimi K2 досягає порівнянної або навіть кращої якості, хоча він виконує лише третину ваг на одному графічному процесорі.
Порівняно з іншими моделями, очевидна ефективність Kimi K2: загалом 1000 мільярдів параметрів DeepSeek V3-база перевищує 671 мільярд параметрів і нижче орієнтовного значення GPT-4,1 з близько 1800 мільярдів параметрів. За допомогою Kimi K2 лише 32 мільярди параметрів за жетон залишаються активними, порівняно з 37 мільярдів на базі DeepSeek V3. Експертна система KIMI K2 використовує 384 експертів, вісім з яких відбираються, а DeepSeek V3-Base використовує 240 експертів з вісім обраних. Усі три моделі підтримують довжину контексту 128 тис. Жетонів.
Ця розробка показує, що Moonshot випускає публічну модель з параметрами трильйонів вперше і все ще залишається за 40 мільярдів ліміту параметрів на токен, що є значним прогресом у ефективності великих мовних моделей.
Muonclip - стабілізація на новому стандарті
Навчання супер сильних трансформаторів MOE часто страждає від вибуху логітів уваги. Таким чином, Moonshot поєднує в собі оптимізатор Muon, що ефективно, з фальшизацією "QK-Clip", який нормалізує матриці запитів та ключів після кожного кроку. За словами Moonshot, жоден пропайк не з'явився в 15,5 трлн. Результат - надзвичайно плавна крива навчання та модель, яка працює стабільною з першого випуску.
База даних
З 15,5 трлн жетонів Kimi K2 досягає обсягу даних моделей класу GPT-4. На додаток до класичного веб-тексту та коду, імітовані дзвінки інструментів та діалоги робочого процесу надходять у попередню підготовку до здатності до прив’язки до дії. На відміну від DeepSeek R1, компетентність агента не базується в першу чергу на підприємстві з ланцюгом, а на сценаріях навчання, в яких модель повинна була організувати кілька API.
Детально базові послуги
Служби Benchmark показують детальні порівняння між трьома моделями AI в різних сферах відповідальності. У зоні програмування Кімі К2-Інстр. У тесті SWEELEN-тесту рівень успішності-65,8 відсотка, тоді як DeepSeek V3-38,8 відсотка, а GPT-4,1-54,6 відсотка. У LiveCodeBench V6, Kimi K2-Instr. На 53,7 відсотка, а потім DeepSeek V3 з 49,2 відсотка та GPT-4,1-44,7 відсотка. У з’єднанні інструментів у роздрібному тесті TAU2 із середніми чотирма спробами GPT-4.1 досягає найкращих показників з 74,8 відсотка, що передує Kimi K2-INSTR. З 70,6 відсотка та DeepSeek V3 - 69,1 відсотка. У категорії математики Math-500 з точною угодою, Kimi K2-INSTR. З 97,4 відсотками, а потім DeepSeek V3 з 94,0 відсотка та GPT-4,1 з 92,4 відсотка. У загальному тесті знань MMLU без періоду відображення GPT-4.1 робить 90,4 відсотка найкращим, уважно слідкуючи Кімі К2-ІНТР. З 89,5 відсотками, тоді як DeepSeek V3 утворює дно з 81,2 відсотка.
Інтерпретація результатів
- У реалістичних сценаріях кодування Kimi K2 явно знаходиться перед усіма попередніми моделями з відкритим кодом і перемагає GPT-4 .1 на SWEE-Bench перевірено.
- Математика та символічне мислення майже ідеальні; Модель також перевищує власні системи.
- Завдяки чистим світовим знанням, GPT-4 .1 все ще просто попереду, але відстань менша, ніж будь-коли.
Агентські навички у повсякденному житті
Багато ЛЛМ добре пояснюють, але не діють. Kimi K2 постійно навчався для виконання завдань автономно, включаючи дзвінки інструментів, версію коду та адаптацію файлів.
Приклад 1: Планування ділових подорожей
Модель демонструє запит ("Книжковий рейс, готель та таблиця для трьох людей у Берліні") на 17 дзвінків API: календар, агрегатор польотів, API поїздів, OpenTable, електронна пошта компанії, Google Heets без посібника з посібника.
Приклад 2: Аналіз даних
CSV з 50 000 набором зарплат читається, статистично оцінюється, графік, створений та зберігається як інтерактивна сторінка HTML. Весь ланцюг працює в одному спортзалі для чату.
Чому це важливо?
- Продуктивність: Відповідь моделі - це не просто текст, а виконувана дія.
- Надійність помилок: Завдяки навчанню RL на робочих процесах Kimi K2 вчиться інтерпретувати повідомлення про помилки та виправляти себе.
- Вартість: Автоматизований агент економить передачу людини та зменшує витрати на контекст, оскільки потрібно менше подорожей.
Ліцензія, витрати та оперативні наслідки
Ліцензія
Ваги підлягають ліцензії, що нагадує MIT. Лише для продуктів з понад 100 мільйонами щомісячних активних користувачів або понад 20 мільйонів доларів продажів на місяць вимагає видимої ноти "Kimi K2" у користувальницькому інтерфейсі. Це не має значення для більшості німецьких компаній.
API та власні ціни
API та ціни на власність демонструють чіткі відмінності між постачальниками. У той час як API Monshot обчислює 0,15 долара за вхідні жетони та 2,50 долара за випускних жетонів за мільйон, DeepSeek-API коштує 0,27 долара за вхід та 1,10 долара за продукцію. При середньому $ 10,00 за введення та 30,00 доларів США для випуску API GPT-4 O значно дорожче.
Ефективність витрат за допомогою технології МО є особливо чудовою: витрати на хмару стали надзвичайно конкурентоспроможними. Практичний приклад ілюструє це: розробник платить лише близько 0,005 доларів за 2000 токенів з Kimi K2, тоді як той самий чат з GPT-4 коштує чотири долари.
Апаратний профіль для внутрішньої роботи
- Повна модель (FP16): щонайменше 8 × H100 80 ГБ або 4 × B200.
- 4-бітне квантування: працює стабільно на 2 × H100 або 2 × Apple M3 Ultra 512 GB.
- Висновок Двигун: VLLM, SGLANG та TENSORRT-LLM підтримують KIMI K2.
Практичні поля застосування в Європі
- Промисловість 4.0: Автоматизовані плани технічного обслуговування, діагнози помилок та замовлення на запчастини можуть бути змодельовані як потік агента.
- Середні підприємства: Місцеві чатні боти Постачальник та запити клієнтів у режимі реального часу без надсилання даних на сервери США.
- Охорона здоров'я: Клініки використовують Kimi K2 для листів лікаря з кодування, розрахунок випадків ДРГ та координації призначення-все в приміщеннях.
- Дослідження та викладання: Університети приймають модель в кластерах HPC, щоб забезпечити студентам безкоштовні експерименти з останніми LLM.
- Влада: Громадські установи отримують користь від відкритих джерел ваг, оскільки вимоги до захисту даних ускладнюють використання власних хмарних моделей.
Найкращі практики для продуктивної роботи
Різні перевірені практики встановили себе для продуктивної роботи систем AI. У випадку помічників чату температуру слід встановити на 0,2 до 0,3, щоб забезпечити фактичні відповіді, тоді як верхнє значення P має бути максимум 0,8. Для генерації коду важливо чітко визначити підказку системи, наприклад, за допомогою інструкції "Ви є точним помічником Python" та реалізувати надійні тести. У випадку викликів інструментів схема JSON повинна бути суворо вказана так, що функції форматів моделі правильно викликають дзвінки. Трубопроводи з ганчірами найкраще працюють з розміром шматка 800 жетонів та повторним запуском з перехресним енджером, таким як BGE-RERANK-L перед пошуком. Для безпеки важливо виконувати вихідні команди в пісочниці, наприклад, у VM Firecracker, щоб мінімізувати ризики для ін'єкцій.
Підходить для цього:
Виклики та обмеження
Слід пам’яті
Хоча лише 32 параметри B активні, маршрутизатор повинен утримувати всі експертні ваги. Тому чистий висновок процесора є нереальним.
Залежність інструменту
Неправильно визначені інструменти призводять до нескінченних петлі; Надійна обробка помилок є обов'язковою.
Галюцинації
У випадку абсолютно невідомого API, модель функції можуть вигадувати. Необхідний суворий валідатор.
Застереження про ліцензію
Зі сильним зростанням користувачів, брендингове зобов'язання може бути обговорено.
Етика та експортне управління
Відкритість також робить потенційно неналежні програми; Компанії відповідають за системи фільтрів.
Відкритий код як інноваційний двигун
Крок Moonshot AI показує, що відкриті моделі проходять не лише за власними альтернативами, але й домінують у певних полях. У Китаї екосистема створюється з університетів, стартапів та хмарних постачальників, які прискорюють розвиток із спільними дослідженнями та агресивними цінами.
Для Європи є подвійна перевага:
- Технологічний доступ без постачальника-замикання та під європейським суверенітетом даних.
- Тиск витрат комерційних постачальників, якого можна очікувати в середньострокових справедливих цінах із порівнянними показниками.
У довгостроковій перспективі можна очікувати, що з’являться інші моделі Trillion-Moe, можливо, також мультимодальні. Якщо Moonshot слідує за тенденцією, можна було б відкрити бачення або розширення аудіо. Нижче, тоді конкуренція за найкращого «відкритого агента» стає центральним рушієм економіки AI.
Немає більш дорогих API Black Box: Kimi K2 демократизував розвиток AI
Kimi K2 відзначає поворотну точку: він поєднує в собі найвищу продуктивність, здатність діяти та відкривати ваги в одній упаковці. Для розробників, дослідників та компаній в Європі це означає реальну свободу вибору: замість того, щоб покладатися на дорогі API Black Box, ви можете працювати, адаптувати та інтегрувати доступну, потужну основу AI. Кожен, хто набирає досвід роботи з робочими процесами агентів та інфраструктурою Мо на ранній стадії, створює стійку конкурентну перевагу на європейському ринку.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
