Новий «момент Sputnik»? Моделі AI: Чи прийде Кімі K3 найближчим часом? Чому Кімі К2 обирає галузь AI? – Зображення: xpert.digital
Кімі Банг: Ця модель AI з Китаю в 10 разів дешевша, ніж GPT-4, і так само розумна.
Китайський прорив | AI за бойовою ціною: коли технологія стає більш демократичною
Світ AI знаходиться під владою, а тригер має назву: Kimi K2. Ця нова мовна модель, розроблена Пекіном стартап -Moonshot AI, забезпечує справжній «Кімі Банг» у цій галузі і вже торгується як «Другий момент DeepSeek» – , яка реорганізує баланс сил у глобальному конкурсі AI. Але що робить Кімі К2 таким особливим? Саме вибухонебезпечне поєднання трьох руйнівних властивостей: радикальна відкритість через модифіковану спільно-ліцензію, вражаюча ефективність, яка має в орієнтирах з гігантами, такими як GPT-4, та ціновою моделлю, яка знижує західну конкуренцію за розміром.
Метафора "моменту спутнику" описує шок, який США пережили в 1957 році, коли Радянський Союз несподівано застрелив перший супутник – Sputnik 1 – у космос. Ця подія раптово дала зрозуміти, що його конкурент наздогнав у вирішальній галузі технологій. Результатом цього стала національний заклик пробудження, який призвів до масштабних інвестицій у науку та освіту та викликало "гонку в космос".
Переданий до ШІ, "Кімі Банг" означає подібний заклик пробудження для західного технологічного світу: китайська компанія не тільки розробила модель, яка може продовжувати продуктивність з провідним GPT-4, але й публікує її як модель з відкритим кодом і за частку витрат. Цей технологічний та економічний прорив ставить під сумнів попереднє домінування американських компаній, таких як OpenAai та сигналізує про початок нового, посиленого етапу конкуренції навколо глобального лідерства ШІ.
Цей прогрес вражає, що відкриті, вільно доступні моделі AI не лише технологічно наздоганяють, але й призначають нову епоху з точки зору ефективності витрат та доступності. Для стартапів, дослідників та компаній у всьому світі це означає революцію можливостей, тоді як усталені гравці, такі як OpenAai та антроп, знаходяться під великим тиском. Ми занурюємось глибоко в архітектуру, орієнтири та далекосяжні наслідки Кімі К2 і проаналізуємо, чи цей «момент AI Sputnik» з Китаю змінить майбутнє штучного інтелекту.
Kimi K2 поєднує три руйнівні властивості:
- Відкритість – Moonshot AI публікує файли моделі під модифікованою спільною ліцензією.
- Продуктивність – У таких орієнтирах, як MMLU-Pro, Kimi K2 перевищує моделі державних конкурентів та досягає результатів на рівні GPT-4.
- Витрати – API вимагає лише 0,15 дол.
Підходить для цього:
Хто розвиває Kimi K2 і що означає термін "Кімі Банч"?
Moonshot AI, заснований у Пекіні в 2023 році, зосереджується на надзвичайно великих голосових моделях і описує кожну велику публікацію версії внутрішньо як "вибух". Громада взяла на себе термін, коли Кімі К2 штурмував списки орієнтирів 11 липня 2025 року і привів графіки завантаження до обняття обличчя в рекордне час.
Яким був перший "момент DeepSeek"?
Вираз описує шок, коли DeepSeek R1 вперше досягла міркування ефективності власних систем як відкритої моделі в січні 2025 року. Аналітики порівняли цей крок з "моментом Sputnik" для AI з відкритим кодом.
Підходить для цього:
Чому ви говорите про другий момент Deepsek?
Kimi K2 повторює та підсилює розповідь: китайський стартап публікує вільно завантажувану LLM, яка може не тільки продовжувати, але й домінувати в окремих дисциплінах – але цього разу з архітектурою МО, фокусом на використання інструментів і знову знижують експлуатаційні витрати.
Як будується Кімі К2?
- Архітектура: трансформатор суміші експертів із загальними параметрами 1 трлн, 32 мільярди за висновок активуються.
- Вікно контексту: 128 K жетонів, оптимізовані на багато голову латентної станції (MLA).
- Оптимізатор: Muonclip зменшує навчальні нестабільності та половину арифметичних витрат на Адам.
- Перегляди інструменту: Контрольна точка інструменту містить структуру реалізованих схем викликів функцій.
Яке обладнання потребує самостійного господарства?
Без квантування ваги становлять ≈1 ТБ. Потік у subreddit /r /localllama обчислює конфігурацію оперативної пам’яті процесора з 1,152 ГБ DDR5 та RTX 5090 за менше 10 000 доларів. Для продуктивних затримки рекомендують GPU Moonshot з Tensorrt-Llm або Vllm-back-end.
Як робить Кімі К2 у основних орієнтирах?
Moonshot повідомляє 87,8% на MMLU, 92,1% на GSM-8K та 26,3% проходять@1 на LiveCodeBech. VentureBeat підтверджує 65,8% на перевіреному SWEEN, з якою KIMI K2 перевищує багато власних систем.
Які моделі AI для порівняння?
Які моделі AI для порівняння? – Зображення: xpert.digital
У нинішньому ландшафті моделей AI існує вражаюча різноманітність систем, які характеризуються різними властивостями. Порівняльний огляд показує моделі різних постачальників, таких як Moonshot, DeepSeek, OpenAai та антроп, кожен з яких має власні функції архітектури та продуктивності.
Модель Kimi K2 Moonshot заснована на змішаній архітектурі експерта (МО) із загальною кількістю параметра 1 трлн, з яких 32 мільярди активних. Він пропонує контекстну сферу 128 000 символів і досягає чудових 87,8% в орієнтирі MMLU та 65,8% у рейтингу перевіреного SWEEN. Витрати становлять 0,15 долара за мільйон вхідних жетонів і 2,50 долара за мільйон випускних жетонів.
Модель DeepSeek R1-0528 показує подібні характеристики з архітектурою МО, 671 мільярда параметрів та 37 мільярдів активних параметрів. Він перевищує Kimi K2 з 90,8% у тесті MMLU, але має дещо вищу ціну в розмірі 0,55 долара за мільйон вхідних жетонів.
Моделі з OpenAai та антропічного, такі як GPT-4O, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 та попередній перегляд GPT-4.5, відрізняються від їх щільної архітектури, а іноді і не опубліковані номери параметрів. Значно більш високі ціни особливо вражають, особливо для моделі попереднього перегляду GPT-4,5 з 75 доларів за мільйон вхідних жетонів та 150 доларів за мільйон випускних жетонів.
Що особливо помітно в порівнянні?
- Kimi K2 досягає майже однакових балів MMLU, таких як GPT-4O, але потребує лише 32 B активних параметрів на відповідь.
- Deepseek R1 перемагає Kimi K2 на MMLU, але слабший в інженерних орієнтирах програмного забезпечення.
- З точки зору ціни, Kimi K2 є фактором 10 під GPT-4o та коефіцієнтом 5 під Сонет Клода 4.
Наскільки радикальна різниця в ціні?
Відмінності цін між різними моделями AI є чудовими та ілюструють різкий зсув у співвідношенні витрат. Зразок розрахунку на 1 мільйон жетонів показує значні цінові відмінності: хоча такі моделі, як Kimi K2 та Deepseek R1, дуже дешеві близько 2,65-2,74 долара за мільйон жетонів, ціни на GPT-4o-12,50 дол. Вартість GPT-4,5-112,50 долара за мільйон жетонів, особливо вражає. Цей розрахунок підкреслює, що коефіцієнт ефективності витрат все частіше рухається з Китаю на користь відкритих моделей MOE (суміш експертів), які значно дешевші, ніж встановлені західні моделі AI.
Який ефект це має на стартапи та дослідження?
Вигідні ціни на жетони дозволяють довше контекстні вікна та більше ітерацій за експеримент, що робить дослідження дешевшими. У той же час, високі західні ціни витісняють користувачів низьких маргінів у напрямку інфраструктури Kimi K2, наприклад, SiliconFlow або Groq.
Що означає Кімі Банг для трансатлантичної конкуренції?
За словами аналітиків Golem, Moonshot AI Openaai відкрито виявляється і змушує американські компанії ще більше прискорити цінові кроки. Експертні журнали порівнюють ефект з "серією Ki Sputnik" після того, як DeepSeek ініціював розповідь. Інвестори в Європі попереджають, що регуляторна інерція призводить до подальшої технологічної еміграції.
Як реагують лідери ринку?
У квітні 2025 року Openaai вперше оголосив свою власну модель відкритої ваги, щоб протистояти друку з відкритим кодом. Зараз Antropic пропонує агресивні знижки на кеш до 90%, але залишається позаду Kimi K2.
Чому Muonclip має вирішальне значення?
Moonshot та UCLA показують, що Muonclip мінімізує нестабільність у мільярд доларів і половину споживання пам'яті ADAMW. Це дозволяє 15,5 трлн. Навчання токенів без будь -якого перерви.
Яку роль відіграє суміш-експерти?
Мо активує лише одну підмножину спеціалізованих експертів на маркер. Це скорочує час обчислень та споживання електроенергії, тоді як загальна кількість параметрів залишається високою. З іншого боку, GPT-4O та Клод використовують щільні архітектури і повинні обчислити всі ваги того, які витрати.
Що включає модифіковані спільні ліцензії?
Це дозволяє комерційно використовувати, передавати та субліцентно, але зобов’язаний посилатися на джерело та ліцензію. Це означає, що KIMI K2 може використовуватися в умовах, які особливо відповідають вимогам захисту даних.
Чи є темні сторони?
Дослідники критикують, що Кімі К2 глянула історичні події в історії Китаю і, таким чином, має упередженість. Також боїться, що відкритість полегшує небажані програми, наприклад, автоматизована дезінформація.
Агентний інтелект: Чи є Кімі К2 крок до автономних агентів AI?
Так. Moonshot навчив чітко використання інструменту та функціонування, щоб Кімі К2 міг оркеструвати самостійно. VentureBeat підкреслює навички агента як унікальну точку продажу. Це відрізняє Kimi K2 від DeepSeek R1, який в першу чергу виявляє міркування, але робить використання інструменту залежним від рамки агента.
Інтеграція в робочі процеси: Як інтегрувати Kimi K2 у існуючі трубопроводи OpenAI?
Moonshot пропонує сумісні з OpenAI кінцеві точки, завдяки чому запитувана температура масштабується внутрішньо до 0,6. Розробники повинні лише обмінюватися базовою URL -адресою і можуть використовувати такі інструменти, як Langchain або Llamaindex без будь -яких змін.
Які найкращі практики існують для дзвінка інструменту?
- Функції, передані як схема JSON.
- Температура утримуйте 0,6, щоб примусити детерміновані дзвінки інструменту.
- Перевірте результати з підказкою рефлексії, щоб мінімізувати галюцинації.
Який провайдер хмара приймав Kimi K2?
Siliconflow, феєрверки AI та Groq пропонують оплату затоки з пропускною здатністю до 100 к ТПМ.
Як Європа може наздогнати?
Аналітики вимагають "AI Gigafactory" на основі моделі США для підготовки власних моделей з сприятливим джерелом живлення. До цього часу Європа могла покладатися на відкриті моделі, такі як Kimi K2, і сконцентруватися на вертикальних фінетунах.
Які конкретні поля застосування приносять користь спочатку?
- Допомога з коду: KIMI-DEV-72B використовує дані KIMI-K2 і досягає 60,4% SWEEN.
- Аналіз документів: 128 K Вікно контексту дозволяє довгий думку.
- Трубопроводи даних: Низька затримка 0,54 S Перший жетон робить чат-боти в реальному часі реалістичними.
Які основні ризики?
- Упередженість та цензура в критичних темах.
- Відтік даних через загальнодоступні API.
- Витрати на апаратні засоби на висновок на премію все ще високі, незважаючи на Мо.
Чи буде Kimi K2 назавжди пресувати західні ціни?
Ціновий тиск вже застосовується: OpenAI знижував GPT-4O три рази менше ніж за дванадцять місяців. Клод піддається попередніми тарифами за допомогою механізмів кешу. Аналітики бачать Кімі К2 як каталізатор "гонки в дно" за цінами на токен, подібно до AWS, що сформували хмарний ринок 2010 року.
Чи прийде Кімі К3 скоро?
Moonshot називає мультимодальні світові моделі та самодосконалені архітектури як наступні віхи. Витоки інсайдерів говорять про контекстне вікно до 512 K жетонів та оптимізації Пегаса. Однак компанія офіційно не коментує дорожню карту.
Що залишається з "другого моменту DeepSeek"?
Kimi K2 доводить, що відкриті моделі можуть не тільки йти в курсі, але й домінувати в плані ціни. Рух влади, сприяє інноваціям і змушує всіх постачальників зробити більшу прозорість. Для компаній створюється нова база витрат, багате випробувальне поле для дослідників, а для регуляторів тиск, щоб не відставати від швидкості відкритого розвитку.
Таким чином, Kimi Bang відзначає оболонку: ті, хто поєднує відкритість та ефективність, в майбутньому встановлюють стандарти економіки ШІ.
Підходить для цього:
Ваша трансформація AI, інтеграція AI та експерт з питань індустрії платформ AI
☑ 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.
