Kimi K2: le modèle agentique open source le plus puissant

Rappelez-vous le flot de modèles chinois open source qui a perturbé l'industrie du Genai plus tôt cette année? Alors que Deepseek a fait la majeure partie des titres, Kimi K1.5 était l'un des noms importants de la liste. Et le modèle était assez cool. Apprenez tout à ce sujet dans notre blog détaillé sur Kim K1.5. 7 mois plus tard, Moonshot est de retour avec son nouveau modèle de source ouverte agentique: Kimi K2. Il offre une performance de pointe avec ses paramètres au total de 1 billion et 32 milliards d'architecture de mélange activé (MOE). Apprenez-en plus à ce sujet!

Table des matières

• Qu'est-ce que Kimi K2?
• Benchmark et performance
• Comment Kimi K2 apprend (pré-formation et post-formation)?
• Comment Kimi K2 apprend à utiliser des outils (comme un développeur)?
• Comment accéder?
  • Essayez Kimi K2 en ligne
  • Utilisez Kimi K2 via API
  • Exécutez Kimi K2 localement ou sur votre propre serveur
• Tâche 1: Recherchez et créez un rapport
• Tâche 2: Livre les billets de vol
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Kimi K2?

Comme mentionné ci-dessus, Kimi K2 est un nouveau modèle open source puissant conçu pour gérer les tâches complexes. Avec son architecture avancée et ses capacités de prise de décision intelligentes, elle ne répond pas seulement aux invites, elle prend de réelles mesures. Du codage à l'analyse des données, il est conçu pour rendre les outils d'IA de haut niveau à la disposition de tous.

Il est disponible en 2 variations:

• Kimi-K2-base : un modèle de fondation robuste idéal pour les chercheurs et les développeurs qui souhaitent une personnalisation complète et des capacités de réglage fin.
• Kimi-K2-Instruct : un modèle post-formé et suivi des instructions pour le chat à usage général et les tâches agentiques de qualité réflexe.

Benchmark et performance

Kimi K2 fournit des résultats de pointe à la pointe de la technologie et de l'ouverture dans les références suivantes:

• Swe-Bench vérifié: 65,8% de précision unique
• SWE-BENCH multilingue: 47,3% (les meilleurs parmi les modèles testés)
• LivecodeBench V6: 53,7%
• Ojbench: 27,1%
• Tau2-Bench (moyenne pondérée): 66,1%
• Acebench (en): 80,1%
• AIME 2025: 49,5%
• GPQA-Diamond: 75,1%

Ces scores mettent en évidence la force de Kimi K2 dans le codage agentique, l'utilisation des outils et les tâches de tige complexes, surpassant fréquemment ou correspondant à des modèles propriétaires tels que Claude et GPT-4.

Vous ne savez pas comment fonctionnent ces repères? Découvrez notre guide détaillé sur les repères LLM supérieurs.

Comment Kimi K2 apprend (pré-formation et post-formation)?

Imaginez enseigner un robot en lui nourrissant une bibliothèque géante de livres. C'est ce qu'on appelle la pré-formation. Kimi K2 a lu 15,5 billions de jetons, essentiellement sur Internet à plusieurs reprises. Il essaie de deviner le mot suivant, vérifie si c'était juste et s'améliore avec le temps. Plus il se lit, mieux c'est.

Mais il y a une prise de données, les données écrites par l'homme sont limitées. Donc, au lieu de lire seulement, Kimi K2 commence à faire des choses à part entière. C'est ce qu'on appelle la post-formation. Il apprend des expériences qu'il crée pour elle-même, comme essayer des outils ou résoudre des tâches et juger à quel point il a fait.

Pour s'assurer qu'il ne se confonde pas lors de l'apprentissage d'énormes quantités de données, Kimi K2 utilise un optimiseur spécial appelé MuONCLIP. Pensez-y comme un entraîneur de formation qui maintient tout équilibré. D'autres modèles «explosent» parfois pendant l'entraînement, ce qui signifie que leurs mathématiques internes deviennent trop extrêmes. MuONCLIP empêche cela en contrôlant doucement les pièces susceptibles de devenir incontrôlables (requête / matrices clés), en gardant tout en douceur et fiable.

Comment Kimi K2 apprend à utiliser des outils (comme un développeur)?

Disons que vous souhaitez que votre assistant AI réserve un vol ou écrivez du code. Pour ce faire, il doit savoir comment utiliser des outils. Kimi K2 l'apprend par simulation.

Voici comment cela fonctionne, étape par étape:

• Commencez par un objectif (comme répondre à une question).
• Créer un domaine (sujet ou environnement).
• Ajouter des outils réels ou simulés.
• Construisez des centaines d'agents qui essaient de terminer les tâches à l'aide des outils.
• Simuler les utilisateurs qui interagissent avec ces agents.
• Un juge d'IA intelligent vérifie leur travail et filtre les mauvais.

Cela aide Kimi K2 à pratiquer des milliers de scénarios d'utilisation d'outils différents avant d'aider un véritable utilisateur.

Kimi K2 utilise également l'apprentissage du renforcement. C'est comme apprendre à jouer à un jeu où vous obtenez des points pour de bons mouvements. Pour des tâches comme les mathématiques ou le codage, il peut vérifier si c'est juste. Mais pour des tâches comme l'écriture ou l'aide aux utilisateurs, il n'y a pas de réponse «correcte». Kimi K2 agit donc comme son propre critique. Il juge ses propres performances, se donne des commentaires et continue d'apprendre à cela. Il utilise également des tâches clairement correctes (comme les mathématiques) pour améliorer la façon dont il peut marquer les marquer les plus flous.

Comment accéder?

Vous pouvez accéder à Kimi K2 de plusieurs manières, selon que vous êtes un utilisateur occasionnel, un développeur ou une gestion de votre propre infrastructure:

Essayez Kimi K2 en ligne

• Site Web: https://www.kimi.com/
• Choisissez Kimi K2 dans le sélecteur de modèle (généralement illustré comme «Kimi-K2» ou «K2»)
• Aucune installation requise; Commencez simplement à discuter ou à télécharger des tâches

Utilisez Kimi K2 via API

• Visitez la plate-forme Moonshot: https://platform.moonshot.cn
• L'API est compatible avec les formats Openai / anthropiques
• Prend en charge l'utilisation des outils et les flux de travail agentiques
• Comprend des points de terminaison pour le chat, les outils de fichiers et l'orchestration d'agent

Exécutez Kimi K2 localement ou sur votre propre serveur

• Poids du modèle : open source sur github et / ou visage étreint (bientôt)
• Moteurs d'inférence recommandés:
  • vllm
  • Sglang
  • Ktransformateurs
  • Tensorrt-llm

Ceci est idéal si vous avez affiné, faire des recherches ou une mise à l'échelle en interne.

Dans la section suivante, je vais effectuer des tâches en utilisant ce modèle et vous donner mon point de vue.

Tâche 1: Recherchez et créez un rapport

Invite: « Sur la base des dernières tendances de l'IA générative et de l'IA d'agence, donnez-moi un rapport sur les compétences qui seront pertinentes en 2025 pour les professionnels du travail dans le marketing, les services bancaires, les médias sociaux, la gestion des produits, le développement de logiciels, le contenu, les RH et la fabrication. »

Sortir:

Observation:

La partie de recherche a été bien faite, et la langue utilisée dans le rapport était naturelle, avec une touche humaine à la conversation globale. Cependant, il a eu du mal à générer la sortie au format PDF.

Tâche 2: Livre les billets de vol

Invite: " Je suis basé à Delhi et je voyagerai pour le sommet de Datahack en août. Pourriez-vous partager à quoi vous attendre à la conférence, et aussi m'aider à trouver les options de vol les moins chères? "

Sortir:

Observation:

Les détails de l'événement étaient exacts et les informations sur l'hôtel et le vol fournies étaient parfaites. C'était incroyablement utile pour planifier le voyage. La meilleure partie? Cela a fait tout cela entièrement gratuit.

Lisez également: les 5 meilleurs agents d'IA généraux qui peuvent vous faciliter la vie!

Conclusion

«Je suis impressionné par la façon dont Kimi K2 répond aux requêtes - cela a presque envie de communiquer avec un humain. Ce qui le distingue, c'est que la plupart de ses fonctionnalités avancées sont disponibles gratuitement, contrairement à d'autres plates-formes comme Manus, Genspark ou l'opérateur d'Openai qui nécessitent des abonnements payants. Les réponses sont rapides et sa capacité à gérer diverses tâches montre qu'il s'agit vraiment d'un modèle agentique puissant. En combinant une formation à grande échelle, une utilisation des outils et une intelligence adaptative, il ouvre la voie à des systèmes d'IA généraux qui pensent, agissent et s'adaptent.

Que vous construisiez un agent de codage, que vous fassiez la science des données du monde réel ou que vous créiez l'interface de nouvelle génération, Kimi K2 vous donne le pouvoir de créer.

Essayez-le aujourd'hui et faites-moi savoir vos réflexions dans les commentaires ci-dessous.

Questions fréquemment posées

A. Kimi K2 se distingue par ses capacités agentiques, ce qui signifie qu'elle peut prendre des mesures à l'aide d'outils, pas seulement générer du texte. C'est également l'un des rares modèles avec une architecture de mélange d'Experts et une disponibilité open source.

Oui, de nombreuses fonctionnalités de Kimi K2 sont disponibles gratuitement via son site Web et son application, contrairement à d'autres plateformes qui facturent des capacités similaires.

Les développeurs peuvent intégrer Kimi K2 dans leurs applications à l'aide de l'API, l'exécuter sur le matériel local ou affiner le modèle de base pour les tâches personnalisées. Il est compatible avec des moteurs d'inférence majeurs comme VLLM et Tensorrt-llm.

Absolument. Kimi K2 peut exécuter des commandes shell, modifier et déployer du code, créer des sites Web interactifs et même travailler avec des moteurs de jeu. Il est optimisé à la fois pour l'interaction des outils et le développement de logiciels.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!