Kimi K2: Das mächtigste Open-Source-Agentenmodell
Erinnern Sie sich an die Flut chinesischer Open-Source-Modelle, die die Genai-Industrie Anfang dieses Jahres gestört haben? Während Deepseek die meisten Schlagzeilen machte, war Kimi K1.5 einer der herausragenden Namen in der Liste. Und das Modell war ziemlich cool. Erfahren Sie alles darüber in unserem detaillierten Blog über Kim K1.5. 7 Monate später ist Moonshot mit seinem neuen Open-Source-Modell zurück, Kimi K2. Es liefert eine hochmoderne Leistung mit seinen Gesamtparametern von 1 Billionen und 32 Milliarden Aktivitäten der Experten (MEE). Lassen Sie uns mehr darüber erfahren!
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Kimi K2?
- Benchmark und Leistung
- Wie lernt Kimi K2 (vor der Ausbildung und nach dem Training)?
- Wie lernt Kimi K2, Tools (wie ein Entwickler) zu verwenden?
- Wie greife ich zu?
- Probieren Sie Kimi K2 online aus
- Verwenden Sie Kimi K2 über API
- Führen Sie Kimi K2 lokal oder auf Ihrem eigenen Server aus
- Aufgabe 1: Recherchieren und einen Bericht erstellen
- Aufgabe 2: Buchung Tickets buchen
- Abschluss
- Häufig gestellte Fragen
Was ist Kimi K2?
Wie oben erwähnt, ist Kimi K2 ein mächtiges neues Open-Source-Modell, das für komplexe Aufgaben erstellt wurde. Mit seiner fortschrittlichen Architektur und intelligenten Entscheidungsfähigkeiten reagiert es nicht nur auf Eingabeaufforderungen, sondern auch auf echte Maßnahmen. Von der Codierung bis zur Datenanalyse wurde für alle auf hohe KI-Tools zur Verfügung gestellt.
Es kommt in 2 Variationen:
- Kimi-K2-Base : Ein robustes Foundation-Modell, das ideal für Forscher und Entwickler, die eine vollständige Anpassungs- und Feinabstimmungsfunktionen wünschen.
- Kimi-K2-Instruktur : Ein postgebildetes, Anweisungsmodell für allgemeine Chat- und Reflex-Agentenaufgaben.
Benchmark und Leistung
Kimi K2 liefert in den folgenden Benchmarks hochmoderne und offene Ergebnisse der Open-Source-Ergebnisse:
- SWE-Bench verifiziert: 65,8% Eingriffe Genauigkeit
- SWE-Bench Mehrsprachiger: 47,3% (am besten unter getesteten Modellen)
- LivecodeBench V6: 53,7%
- Ojbench: 27,1%
- TAU2-Bench (gewichteter Durchschnitt): 66,1%
- Acebench (EN): 80,1%
- Aime 2025: 49,5%
- GPQA-Diamond: 75,1%
Diese Werte unterstreichen die Stärke von Kimi K2 in der Agentencodierung, des Werkzeuggebrauchs und der komplexen STEM-Aufgaben, die häufig proprietäre Modelle wie Claude und GPT-4 übertreffen oder übereinstimmen.
Sie wissen nicht, wie diese Benchmarks funktionieren? Schauen Sie in unserer detaillierten Anleitung zu Top LLM -Benchmarks.
Wie lernt Kimi K2 (vor der Ausbildung und nach dem Training)?
Stellen Sie sich vor, Sie unterrichten einen Roboter, indem Sie ihm eine riesige Bücherbibliothek füttern. Dies nennt man sich vor dem Training. Kimi K2 las 15,5 Billionen Token, im Grunde das Internet viele Male. Es versucht, das nächste Wort zu erraten, überprüft, ob es richtig war, und verbessert sich im Laufe der Zeit. Je mehr es liest, desto besser wird es.
Aber es gibt einen Haken, die von Menschen geschriebenen Daten sind begrenzt. Anstatt nur zu lesen, beginnt Kimi K2, Dinge alleine zu tun, um zu lernen. Dies wird nach dem Training bezeichnet. Es lernt aus Erfahrungen, die es für sich selbst schafft, wie Tools auszuprobieren oder Aufgaben zu lösen und zu beurteilen, wie gut es getan hat.
Um sicherzustellen, dass es nicht verwirrt wird, wenn sie große Datenmengen lernen, verwendet Kimi K2 einen speziellen Optimierer namens Muonclip. Stellen Sie sich das wie einen Trainingstrain vor, der alles im Gleichgewicht bringt. Andere Modelle „blasen“ manchmal während des Trainings, was bedeutet, dass ihre interne Mathematik zu extrem wird. Muonclip verhindert dies, indem die Teile, die wahrscheinlich außer Kontrolle geraten, sanft kontrolliert werden (Abfrage-/Schlüsselmatrizen), was alles reibungslos und zuverlässig hält.
Wie lernt Kimi K2, Tools (wie ein Entwickler) zu verwenden?
Angenommen, Sie möchten, dass Ihr KI -Assistent einen Flug bucht oder Code schreibt. Dazu muss es wissen, wie man Tools verwendet. Kimi K2 lernt dies durch Simulation.
So funktioniert es Schritt für Schritt:
- Beginnen Sie mit einem Ziel (wie der Beantwortung einer Frage).
- Erstellen Sie eine Domäne (Thema oder Umgebung).
- Fügen Sie echte oder simulierte Werkzeuge hinzu.
- Bauen Sie Hunderte von Agenten, die versuchen, Aufgaben mit den Werkzeugen zu erledigen.
- Simulieren Sie Benutzer, die mit diesen Agenten interagieren.
- Ein intelligenter KI -Richter überprüft seine Arbeit und filtert die schlechten.
Dies hilft Kimi K2, Tausende verschiedener Tool-Use-Szenarien zu üben, bevor er einem echten Benutzer hilft.
Kimi K2 verwendet auch Verstärkungslernen. Es ist, als würde man lernen, ein Spiel zu spielen, bei dem man Punkte für gute Bewegungen bekommt. Bei Aufgaben wie Mathematik oder Codierung kann es prüfen, ob es richtig ist. Für Aufgaben wie das Schreiben oder Hilfe von Benutzern gibt es jedoch keine „richtige“ Antwort. Kimi K2 fungiert also als eigener Rezensent. Es beurteilt seine eigene Leistung, gibt sich Feedback und lernt immer wieder daraus. Es verwendet auch klar korrekte Aufgaben (wie Mathematik), um zu verbessern, wie gut es die unschärferen Punkte erzielen kann.
Wie greife ich zu?
Sie können auf verschiedene Weise auf Kimi K2 zugreifen, je nachdem, ob Sie ein Gelegenheitsbenutzer sind, ein Entwickler oder Ihre eigene Infrastruktur ausführen:
Probieren Sie Kimi K2 online aus
- Website: https://www.kimi.com/
- Wählen Sie Kimi K2 aus dem Modellauswahl (normalerweise als „Kimi-K2“ oder „K2“ gezeigt).
- Keine Installation erforderlich; Fangen Sie einfach an, Aufgaben zu chatten oder hochzuladen
Verwenden Sie Kimi K2 über API
- Besuchen Sie die Moonshot -Plattform: https://platform.moonshot.cn
- Die API ist mit OpenAI/Anthropic -Formaten kompatibel
- Unterstützt die Verwendung von Tools und agenten -Workflows
- Beinhaltet Endpunkte für Chat, Datei -Tools und Agentenorchestrierung
Führen Sie Kimi K2 lokal oder auf Ihrem eigenen Server aus
- Modellgewichte : Open-Sourced auf Github und/oder Umarmung (bald)
- Empfohlene Inferenzmotoren:
- vllm
- Sglang
- Ktransformers
- Tensorrt-Llm
Dies ist ideal, wenn Sie Feinabstimmung, Forschung oder im Haus skalieren.
Im nächsten Abschnitt werde ich einige Aufgaben mit diesem Modell erledigen und Ihnen meine Einstellung zu dasselbe geben.
Aufgabe 1: Recherchieren und einen Bericht erstellen
Eingabeaufforderung: „ Basierend auf den neuesten Trends in der generativen KI und der Agentic -KI geben Sie mir einen Bericht darüber, welche Fähigkeiten 2025 für Berufstätige in Marketing, Bankwesen, Social Media, Produktmanagement, Softwareentwicklung, Inhalten, HR und Fertigung relevant sein werden. “
Ausgabe:
Beobachtung:
Der Forschungsteil war gut gemacht, und die im Bericht verwendete Sprache fühlte sich natürlich mit einer menschlichen Note zum Gesamtgespräch an. Es bemühte sich jedoch, die Ausgabe im PDF -Format zu erzeugen.
Aufgabe 2: Buchung Tickets buchen
Eingabeaufforderung: „ Ich bin in Delhi ansässig und werde diesen August für den Datahack Summit reisen. Können Sie teilen, was Sie auf der Konferenz erwarten und mir auch helfen, die günstigsten Flugoptionen zu finden? “
Ausgabe:
Beobachtung:
Die Veranstaltungsdetails waren korrekt und die angebotenen Hotel- und Fluginformationen waren genau richtig. Es war unglaublich hilfreich für die Planung der Reise. Das Beste daran? Es hat all das völlig kostenlos gemacht.
Lesen Sie auch: Top 5 allgemeine KI -Agenten, die Ihr Leben einfach machen können!
Abschluss
Ich bin beeindruckt von der Art und Weise, wie Kimi K2 auf Anfragen reagiert - es fühlt sich fast so an, als würde man mit einem Menschen kommunizieren. Was es auszeichnet, ist, dass die meisten seiner erweiterten Funktionen kostenlos erhältlich sind, im Gegensatz zu anderen Plattformen wie Manus, Genspark oder OpenAIs Betreiber, für die bezahlte Abonnements erforderlich sind. Die Antworten sind schnell und seine Fähigkeit, verschiedene Aufgaben zu erledigen, zeigt, dass es sich wirklich um ein mächtiges Agentenmodell handelt. Die Kombination von Schulungen, Werkzeugen und adaptiver Intelligenz ebnet den Weg für allgemeine KI-Systeme, die denken, handeln und sich anpassen.
Egal, ob Sie einen Codierungsagenten, Datenwissenschaft in der realen Welt erstellen oder die Schnittstelle der nächsten Generation erstellen, Kimi K2 bietet Ihnen die Möglichkeit, zu erstellen.
Probieren Sie es noch heute aus und lassen Sie mich Ihre Gedanken in den Kommentaren unten wissen.
Häufig gestellte Fragen
F1: Was unterscheidet Kimi K2 von anderen Open-Source-Modellen?A. Kimi K2 zeichnet sich nach seinen agierenden Fähigkeiten aus, was bedeutet, dass Aktionen mit Tools ergriffen und nicht nur Text generieren können. Es ist auch eines der wenigen Modelle mit einer Architektur der Experten und einer Open-Source-Verfügbarkeit.
F2: Kann ich Kimi K2 kostenlos verwenden?Ja, viele der Funktionen von Kimi K2 sind im Gegensatz zu anderen Plattformen, die für ähnliche Funktionen berechnen, kostenlos zur Verfügung.
F3: Was können Entwickler mit Kimi K2 tun?Entwickler können Kimi K2 mit der API in ihre Apps integrieren, auf lokaler Hardware ausführen oder das Basismodell für benutzerdefinierte Aufgaben fein abteilen. Es ist mit großen Inferenzmotoren wie VllM und Tensorrt-LlM kompatibel.
F4: Verwendet Kimi K2 Tools und codierende Aufgaben?Absolut. Kimi K2 kann Shell -Befehle ausführen, Code bearbeiten und bereitstellen, interaktive Websites erstellen und sogar mit Game Engines arbeiten. Es ist sowohl für die Tool -Interaktion als auch für die Softwareentwicklung optimiert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKimi K2: Das mächtigste Open-Source-Agentenmodell. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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