Какие существуют версии Kimi K2?

Существуют две версии: Kimi-K2-Base (базовая модель для исследователей и разработчиков, которым нужен контроль для точной настройки) и Kimi-K2-Instruct (модель, прошедшая предварительное обучение, для чата общего назначения и агентного взаимодействия).

Как я могу получить доступ к Kimi K2 или использовать ее?

Вы можете получить доступ к Kimi K2 тремя способами: 1) Попробуйте ее бесплатно на kimi.com, 2) Используйте ее через API через платформу Kimi, которая предлагает интерфейс, совместимый с OpenAI/Anthropic, 3) Разверните ее самостоятельно, используя механизмы логического вывода, такие как vLLM, SGLang, KTransformers или TensorRT-LLM.

Что делает Kimi K2 уникальной?

Kimi K2 выделяется своими агентными возможностями и эффективным обучением. Она использует оптимизатор MuonClip для стабильного обучения, включает в себя крупномасштабный синтез агентных данных для обучения использованию инструментов и реализует общее обучение с подкреплением, которое обрабатывает как проверяемые, так и непроверяемые задачи.

Каковы текущие ограничения Kimi K2?

У Kimi K2 есть несколько ограничений: 1) Она может генерировать избыточные токены при обработке сложных задач рассуждения или нечетких определений инструментов, 2) Производительность может снизиться в определенных задачах при включении использования инструментов, 3) Подсказки с одним кадром показывают ухудшение производительности по сравнению с использованием K2 в рамках агентной структуры, 4) Функции зрения в настоящее время не поддерживаются.

Как Kimi K2 соотносится с другими моделями?

Согласно результатам тестов, Kimi K2 соответствует или превосходит последние модели с открытым исходным кодом и проприетарные модели в различных задачах, особенно преуспевая в задачах, требующих интенсивных знаний и рассуждений, понимании естественного языка, математике, науках, генерации кода и использовании агентных инструментов.

Kimi K2

WebsiteAppFreemiumLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

Kimi K2 — это современная языковая модель Mixture-of-Experts с 32 миллиардами активированных параметров и 1 триллионом общих параметров, тщательно оптимизированная для агентных возможностей для достижения исключительной производительности в передовых задачах знаний, рассуждений и кодирования.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://moonshotai.github.io/Kimi-K2?ref=producthunt&utm_source=aipure

Обзор
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:15/07/2025

Что такое Kimi K2

Kimi K2 — это новейшая большая языковая модель, разработанная Moonshot AI, предлагаемая в двух версиях: Kimi-K2-Base в качестве базовой модели для исследователей и разработчиков, которым нужен контроль над точной настройкой, и Kimi-K2-Instruct в качестве модели, прошедшей постобработку, для чата общего назначения и агентных возможностей. Модель представляет собой значительный прогресс в технологии искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, сочетая в себе огромный масштаб (1 триллион параметров) со сложными возможностями агентного интеллекта. Она была обучена с использованием инновационного оптимизатора MuonClip на 15,5T токенах, что позволяет ей справляться со сложными задачами в различных областях знаний, математике, кодировании и взаимодействии на основе инструментов.

Ключевые особенности Kimi K2

Kimi K2 — это современная языковая модель Mixture-of-Experts, содержащая 32 миллиарда активированных параметров и 1 триллион общих параметров, разработанная Moonshot AI. Она превосходно справляется с передовыми знаниями, математикой, кодированием и агентными возможностями, предлагая базовую и настроенную версии для исследователей и обычных пользователей. Модель выделяется своей способностью не просто обрабатывать информацию, а активно выполнять задачи с помощью инструментов и выполнения команд, сохраняя при этом конкурентоспособную производительность по сравнению с ведущими проприетарными моделями.

Продвинутая архитектура MoE: Использует архитектуру Mixture-of-Experts с 32 миллиардами активированных параметров и 1 триллионом общих параметров, оптимизируя как производительность, так и эффективность

Оптимизатор MuonClip: Имеет новый оптимизатор, который улучшает стабильность обучения и эффективность токенов, обеспечивая успешное предварительное обучение на 15,5 триллионах токенов без скачков обучения

Агентный интеллект: Включает в себя сложные возможности использования инструментов посредством крупномасштабного синтеза агентных данных и общего обучения с подкреплением, что позволяет автономно выполнять задачи

Доступность открытого исходного кода: Предлагает базовую (Kimi-K2-Base) и настроенную (Kimi-K2-Instruct) версии с полным открытым исходным кодом для исследователей и разработчиков

Варианты использования Kimi K2

Анализ и визуализация данных: Выполняет сложные задачи анализа данных с использованием нескольких вызовов инструментов, генерируя статистические данные и интерактивные визуализации, как показано в примере анализа заработной платы

Разработка программного обеспечения: Автоматизирует задачи кодирования, управляет рендерингом, запускает тестовые примеры и отлаживает код, сохраняя при этом высокую производительность в тестах, таких как SWE-bench

Планирование и бронирование путешествий: Организует сложные планы поездок, координируя несколько инструментов, включая поиск, календарь, электронную почту, бронирование авиабилетов и проживания

Исследования и документация: Создает всесторонние анализы и интерактивные веб-сайты, сочетая веб-поиск, просмотр и возможности создания контента

Преимущества

Высокая производительность, соответствующая или превосходящая проприетарные модели во многих тестах

Полная доступность открытого исходного кода с гибкими возможностями развертывания

Расширенные агентные возможности для автономного использования инструментов и выполнения задач

Совместимость с существующими API (OpenAI/Anthropic) для простой интеграции

Недостатки

Может генерировать избыточные токены при выполнении сложных задач рассуждения

Производительность может снизиться при включении использования инструментов для определенных задач

Ограниченная поддержка функций зрения

Однократное подсказывание демонстрирует ухудшение производительности по сравнению с использованием агентной структуры

Как использовать Kimi K2

Выберите способ доступа: Есть 3 способа получить доступ к Kimi K2: через веб-интерфейс на kimi.com, через API или путем самостоятельного хостинга

Доступ через веб-интерфейс: Перейдите на kimi.com и выберите модель Kimi K2 из доступных вариантов. Это бесплатно, но в настоящее время имеет ограниченные функции MCP (Model Context Protocol) и не имеет возможностей визуализации

Интеграция API: Посетите platform.moonshot.ai, чтобы получить доступ к API-интерфейсу, совместимому с OpenAI/Anthropic. Это позволит вам интегрировать Kimi K2 в существующие приложения и изучить API вызова инструментов для создания агентных приложений

Настройка самостоятельного хостинга: Чтобы запустить Kimi K2 локально, выберите один из этих механизмов вывода: vLLM, SGLang, KTransformers или TensorRT-LLM. Следуйте инструкциям по развертыванию в репозитории GitHub по адресу github.com/MoonshotAI/Kimi-K2

Выберите версию модели: Выберите между Kimi-K2-Base (базовая модель для точной настройки и пользовательских решений) или Kimi-K2-Instruct (модель, прошедшая постобработку, для чата общего назначения и агентных задач)

Интеграция инструментов: Предоставьте свои инструменты и описание задачи Kimi K2. Модель автоматически поймет, как использовать инструменты, и выполнит задачу, не требуя сложных спецификаций рабочего процесса

Использование командной строки: При использовании через командную строку Kimi K2 может редактировать файлы и выполнять команды, понимая вашу среду и автоматически решая, какие действия предпринять

Выполнение задачи: Позвольте Kimi K2 организовывать несколько инструментов и команд за кулисами для достижения сложных целей, таких как анализ данных, веб-разработка или автоматизированное планирование

Контролируйте ограничения: Помните о текущих ограничениях: потенциальные проблемы с генерацией токенов при решении сложных задач, возможное снижение производительности при включенном использовании инструментов и снижение эффективности при однократном запросе для полных программных проектов

Часто задаваемые вопросы о Kimi K2

Kimi K2 — это современная языковая модель Mixture-of-Experts (MoE) с 32 миллиардами активированных параметров и 1 триллионом общих параметров, разработанная Moonshot AI. Она демонстрирует исключительную производительность в передовых знаниях, математике, программировании и агентных задачах среди моделей, не использующих мышление.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Kimi K2

Athena AI

FreemiumAI Productivity Tools Large Language Models (LLMs)

Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.

Aguru AI

Free TrialMonitor & Log Management Large Language Models (LLMs)

Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.

GOAT AI

FreemiumSummarizer Large Language Models (LLMs)

GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.

GiGOS

Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.

Kimi K2