
Kimi K2
Kimi K2 adalah model bahasa Mixture-of-ExpertsState-of-the-art dengan 32 miliar parameter yang diaktifkan dan 1 triliun total parameter, yang dioptimalkan dengan cermat untuk kemampuan agentik untuk mencapai kinerja luar biasa di seluruh pengetahuan perbatasan, penalaran, dan tugas pengkodean.
https://moonshotai.github.io/Kimi-K2?ref=producthunt&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Jul 15, 2025
Apa itu Kimi K2
Kimi K2 adalah model bahasa besar terbaru yang dikembangkan oleh Moonshot AI, yang ditawarkan dalam dua versi: Kimi-K2-Base sebagai model dasar untuk peneliti dan pembangun yang menginginkan kontrol fine-tuning, dan Kimi-K2-Instruct sebagai model pasca-pelatihan untuk obrolan serbaguna dan pengalaman agentik. Model ini mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi AI open-source, menggabungkan skala besar (1 triliun parameter) dengan kemampuan kecerdasan agentik yang canggih. Model ini telah dilatih menggunakan pengoptimal MuonClip yang inovatif pada 15.5T token, memungkinkannya untuk menangani tugas-tugas kompleks di seluruh domain pengetahuan, matematika, pengkodean, dan interaksi berbasis alat.
Fitur Utama Kimi K2
Kimi K2 adalah model bahasa Mixture-of-Experts (MoE) canggih yang menampilkan 32 miliar parameter aktif dan 1 triliun total parameter, yang dikembangkan oleh Moonshot AI. Model ini unggul dalam pengetahuan mutakhir, matematika, pengkodean, dan kemampuan agentik, menawarkan versi dasar dan versi yang disesuaikan dengan instruksi untuk peneliti dan pengguna umum. Model ini menonjol karena kemampuannya untuk tidak hanya memproses informasi tetapi juga secara aktif menjalankan tugas melalui penggunaan alat dan eksekusi perintah, sambil mempertahankan kinerja yang kompetitif terhadap model-model berpemilik terkemuka.
Arsitektur MoE Tingkat Lanjut: Menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts dengan 32 miliar parameter aktif dan 1 triliun total parameter, mengoptimalkan kinerja dan efisiensi
Pengoptimal MuonClip: Menampilkan pengoptimal baru yang meningkatkan stabilitas pelatihan dan efisiensi token, memungkinkan pra-pelatihan yang berhasil pada 15,5 triliun token tanpa lonjakan pelatihan
Kecerdasan Agentik: Menggabungkan kemampuan penggunaan alat yang canggih melalui sintesis data agentik skala besar dan pembelajaran penguatan umum, memungkinkan eksekusi tugas otonom
Aksesibilitas Sumber Terbuka: Menawarkan versi dasar (Kimi-K2-Base) dan versi yang disesuaikan dengan instruksi (Kimi-K2-Instruct) dengan akses sumber terbuka penuh untuk peneliti dan pengembang
Kasus Penggunaan Kimi K2
Analisis dan Visualisasi Data: Melakukan tugas analisis data kompleks dengan beberapa panggilan alat, menghasilkan wawasan statistik dan visualisasi interaktif, seperti yang ditunjukkan dalam contoh analisis gaji
Pengembangan Perangkat Lunak: Mengotomatiskan tugas pengkodean, mengelola rendering, menjalankan kasus uji, dan men-debug kode sambil mempertahankan kinerja tinggi pada tolok ukur seperti SWE-bench
Perencanaan dan Pemesanan Perjalanan: Mengatur pengaturan perjalanan yang kompleks dengan mengoordinasikan beberapa alat termasuk pencarian, kalender, email, penerbangan, dan pemesanan akomodasi
Penelitian dan Dokumentasi: Menghasilkan analisis komprehensif dan situs web interaktif dengan menggabungkan pencarian web, penjelajahan, dan kemampuan pembuatan konten
Kelebihan
Kinerja kuat yang sesuai atau melebihi model berpemilik di banyak tolok ukur
Aksesibilitas sumber terbuka penuh dengan opsi penerapan yang fleksibel
Kemampuan agentik tingkat lanjut untuk penggunaan alat otonom dan eksekusi tugas
Kompatibel dengan API yang ada (OpenAI/Anthropic) untuk integrasi yang mudah
Kekurangan
Dapat menghasilkan token berlebihan pada tugas penalaran yang kompleks
Kinerja dapat menurun ketika penggunaan alat diaktifkan untuk tugas-tugas tertentu
Dukungan fitur visi terbatas
Prompting satu bidikan menunjukkan penurunan kinerja dibandingkan dengan penggunaan kerangka kerja agentik
Cara Menggunakan Kimi K2
Pilih Metode Akses: Ada 3 cara untuk mengakses Kimi K2: melalui antarmuka web di kimi.com, melalui API, atau dengan self-hosting
Akses Antarmuka Web: Buka kimi.com dan pilih model Kimi K2 dari opsi yang tersedia. Ini gratis untuk digunakan tetapi saat ini memiliki fitur MCP (Model Context Protocol) yang terbatas dan tidak ada kemampuan visi
Integrasi API: Kunjungi platform.moonshot.ai untuk mengakses antarmuka API yang kompatibel dengan OpenAI/Anthropic. Ini memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan Kimi K2 ke dalam aplikasi yang ada dan menjelajahi API panggilan alat untuk membangun aplikasi agen
Pengaturan Self-Hosting: Untuk menjalankan Kimi K2 secara lokal, pilih salah satu dari mesin inferensi ini: vLLM, SGLang, KTransformers, atau TensorRT-LLM. Ikuti petunjuk penerapan di repositori GitHub di github.com/MoonshotAI/Kimi-K2
Pilih Versi Model: Pilih antara Kimi-K2-Base (model dasar untuk fine-tuning dan solusi khusus) atau Kimi-K2-Instruct (model pasca-pelatihan untuk obrolan serbaguna dan tugas agentik)
Integrasi Alat: Berikan alat dan deskripsi tugas Anda ke Kimi K2. Model ini akan secara otomatis memahami cara menggunakan alat dan menjalankan tugas tanpa memerlukan spesifikasi alur kerja yang kompleks
Penggunaan Baris Perintah: Saat menggunakan melalui baris perintah, Kimi K2 dapat mengedit file dan menjalankan perintah dengan memahami lingkungan Anda dan secara otomatis memutuskan tindakan apa yang harus diambil
Eksekusi Tugas: Biarkan Kimi K2 mengatur beberapa alat dan perintah di belakang layar untuk mencapai tujuan kompleks seperti analisis data, pengembangan web, atau perencanaan otomatis
Pantau Batasan: Waspadai batasan saat ini: potensi masalah pembuatan token dengan tugas penalaran yang sulit, kemungkinan penurunan kinerja dengan penggunaan alat yang diaktifkan, dan pengurangan efektivitas dengan one-shot prompting untuk proyek perangkat lunak lengkap
FAQ Kimi K2
Kimi K2 adalah model bahasa Mixture-of-Experts (MoE) canggih dengan 32 miliar parameter aktif dan 1 triliun total parameter, yang dikembangkan oleh Moonshot AI. Model ini mencapai kinerja luar biasa dalam pengetahuan perbatasan, matematika, pengkodean, dan tugas-tugas keagenan di antara model-model non-pemikiran.
Artikel Populer

SweetAI Chat vs Secret Desires: Pembuat Partner AI Mana yang Tepat untuk Anda?
Jul 10, 2025

Cara Membuat Video Hewan AI Viral di Tahun 2025: Panduan Langkah demi Langkah
Jul 3, 2025

Alternatif SweetAI Chat Terbaik di 2025: Perbandingan Platform Obrolan AI Girlfriend & NSFW Terbaik
Jun 30, 2025

Cara Membuat Video AI ASMR Viral dalam 5 Menit (Tanpa Mikrofon, Tanpa Kamera) | 2025
Jun 23, 2025