Kimi K2
Kimi K2は、最先端の専門家混合言語モデルであり、320億のアクティブ化されたパラメータと1兆の合計パラメータを備えており、フロンティア知識、推論、およびコーディングタスクで卓越したパフォーマンスを実現するために、エージェント機能を細心の注意を払って最適化されています。
https://moonshotai.github.io/Kimi-K2?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年07月15日
Kimi K2とは
Kimi K2は、Moonshot AIが開発した最新の大規模言語モデルであり、Kimi-K2-Base（微調整の制御を希望する研究者およびビルダー向けの基盤モデル）とKimi-K2-Instruct（汎用チャットおよびエージェントエクスペリエンス向けのポストトレーニング済みモデル）の2つのバージョンで提供されます。このモデルは、大規模なスケール（1兆のパラメータ）と高度なエージェントインテリジェンス機能を組み合わせた、オープンソースAIテクノロジーにおける重要な進歩を表しています。革新的なMuonClipオプティマイザーを使用して15.5Tトークンでトレーニングされており、知識ドメイン、数学、コーディング、およびツールベースのインタラクションにわたる複雑なタスクを処理できます。
Kimi K2の主な機能
Kimi K2は、Moonshot AIによって開発された、320億のアクティブパラメータと1兆の総パラメータを特徴とする、最先端のMixture-of-Experts言語モデルです。最先端の知識、数学、コーディング、およびエージェント機能に優れており、研究者および一般ユーザー向けに、ベースバージョンとインストラクションチューニングバージョンの両方を提供しています。このモデルは、情報を処理するだけでなく、ツール使用とコマンド実行を通じて積極的にタスクを実行する能力で際立っており、主要なプロプライエタリモデルに対して競争力のあるパフォーマンスを維持しています。
高度なMoEアーキテクチャ: 32Bのアクティブパラメータと1Tの総パラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャを利用し、パフォーマンスと効率の両方を最適化します
MuonClipオプティマイザ: トレーニングの安定性とトークン効率を向上させる新しいオプティマイザを備えており、トレーニングスパイクなしで15.5Tトークンでのプレトレーニングを成功させます
エージェントインテリジェンス: 大規模なエージェントデータ合成と一般的な強化学習を通じて、高度なツール使用機能を組み込み、自律的なタスク実行を可能にします
オープンソースのアクセシビリティ: 研究者と開発者向けに、ベース（Kimi-K2-Base）バージョンとインストラクションチューニング（Kimi-K2-Instruct）バージョンの両方を、完全なオープンソースアクセスで提供します
Kimi K2のユースケース
データ分析と可視化: 複数のツール呼び出しを伴う複雑なデータ分析タスクを実行し、給与分析の例で示されているように、統計的な洞察とインタラクティブな可視化を生成します
ソフトウェア開発: コーディングタスクを自動化し、レンダリングを管理し、テストケースを実行し、コードをデバッグしながら、SWE-benchのようなベンチマークで高いパフォーマンスを維持します
旅行の計画と予約: 検索、カレンダー、メール、フライト、宿泊施設の予約など、複数のツールを調整して、複雑な旅行の手配をオーケストレーションします
研究とドキュメンテーション: ウェブ検索、ブラウジング、コンテンツ作成機能を組み合わせて、包括的な分析とインタラクティブなウェブサイトを生成します
メリット
多くのベンチマークでプロプライエタリモデルに匹敵するか、それを超える強力なパフォーマンス
柔軟なデプロイメントオプションを備えた完全なオープンソースのアクセシビリティ
自律的なツール使用とタスク実行のための高度なエージェント機能
簡単な統合のための既存のAPI（OpenAI/Anthropic）との互換性
デメリット
複雑な推論タスクで過剰なトークンを生成する可能性があります
特定のタスクでツール使用を有効にすると、パフォーマンスが低下する可能性があります
限られたビジョン機能のサポート
ワンショットプロンプトは、エージェントフレームワークの使用と比較してパフォーマンスの低下を示します
Kimi K2の使い方
アクセス方法の選択: Kimi K2にアクセスするには、kimi.comのWebインターフェース、API、またはセルフホスティングの3つの方法があります。
Webインターフェースアクセス: kimi.comにアクセスし、利用可能なオプションからKimi K2モデルを選択します。これは無料で使用できますが、現在、MCP（モデルコンテキストプロトコル）機能が制限されており、ビジョン機能はありません。
API統合: platform.moonshot.aiにアクセスして、OpenAI/Anthropic互換のAPIインターフェースにアクセスします。これにより、Kimi K2を既存のアプリケーションに統合し、エージェントアプリケーションを構築するためのツール呼び出しAPIを調べることができます。
セルフホスティングの設定: Kimi K2をローカルで実行するには、vLLM、SGLang、KTransformers、またはTensorRT-LLMのいずれかの推論エンジンを選択します。github.com/MoonshotAI/Kimi-K2のGitHubリポジトリにあるデプロイメント手順に従ってください。
モデルバージョンの選択: Kimi-K2-Base（微調整およびカスタムソリューション用の基盤モデル）またはKimi-K2-Instruct（汎用チャットおよびエージェントタスク用のポストトレーニング済みモデル）のいずれかを選択します。
ツール統合: ツールとタスクの説明をKimi K2に提供します。モデルは、複雑なワークフロー仕様を必要とせずに、ツールの使用方法を自動的に理解し、タスクを実行します。
コマンドラインの使用: コマンドラインで使用する場合、Kimi K2は、環境を理解し、実行するアクションを自動的に決定することにより、ファイルを編集し、コマンドを実行できます。
タスクの実行: Kimi K2に、データ分析、Web開発、自動計画などの複雑な目的を達成するために、複数のツールとコマンドを背後で調整させます。
制限事項の監視: 現在の制限事項に注意してください。ハードな推論タスクでの潜在的なトークン生成の問題、ツールを使用するときのパフォーマンスの低下の可能性、完全なソフトウェアプロジェクトのワンショットプロンプトでの効果の低下などです。
Kimi K2のよくある質問
Kimi K2は、Moonshot AIによって開発された、320億のアクティブパラメータと1兆の総パラメータを持つ、最先端のMixture-of-Experts（MoE）言語モデルです。思考を必要としないモデルの中で、最先端の知識、数学、コーディング、およびエージェントタスクにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。
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