Moonshot AI, étoile montante de l'IA en Chine, a officiellement lancé Kimi K2, son modèle de langage étendu de nouvelle génération basé sur une architecture de pointe en mélange d'experts (MoE). Cette annonce marque une avancée significative en termes de performances, d'évolutivité et d'efficacité, positionnant Moonshot AI à l'avant-garde de l'innovation mondiale en IA.
Qu’est ce que Kimi K2?
Kimi K2, annoncé par Moonshot AI (Pékin) le 11 juillet 2025, est le dernier et le plus vaste modèle d'IA open source de l'entreprise. Ce modèle gigantesque, doté de 1 32 milliards de paramètres et de XNUMX milliards de paramètres d'activation, utilise l'architecture Mixture-of-Experts (MoE). L'entreprise le présente comme un modèle privilégiant l'intelligence agentique et l'a conçu spécifiquement pour l'utilisation d'outils, la génération de code et l'exécution autonome de tâches. Il excelle dans la génération de code, le raisonnement mathématique et l'assurance qualité basée sur les connaissances, et, surtout, a été spécifiquement optimisé pour tâches « agentiques », ce qui signifie qu'il ne se contente pas de répondre à des questions, mais peut également exécuter de manière autonome des flux de travail en plusieurs étapes.
Moonshot a simultanément ouvert deux types de logiciels : « Kimi-K2-Base » (pour les chercheurs et les développeurs) et « Kimi-K2-Instruct » (pour les applications de chat et d'agent). Des API sont également disponibles, soulignant la polyvalence de ce logiciel, capable de concurrencer les modèles propriétaires traditionnels.
- Kimi-K2-Base: le modèle fondateur, destiné à la recherche et au perfectionnement personnalisé.
- Kimi‑K2‑Instruct: une version optimisée pour les instructions, pour les applications de chat générales et d'agent léger.
Capacités clés
- Exécution de tâches en plusieurs étapes
- Génération et débogage de code
- Analyse et visualisation des données
- Invocation automatique d'outils
- Prise en charge solide du déploiement sur site/local
L'objectif de Moonshot est de fournir une solution entièrement « agent ouvert » Plateforme d'IA qui permet aux développeurs et aux chercheurs de créer des systèmes capables d'invoquer des outils externes et d'effectuer de manière proactive des tâches complexes.
Pourquoi Moonshot AI a-t-il été lancé ? Kimi K2?
Environnement du marché et structure concurrentielle
En Chine, alors que DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent et d'autres intensifiaient la concurrence, Moonshot était temporairement présent dans les domaines de l'analyse et de la recherche de textes moyens et longs en 2024. Cependant, en raison de la propagation de DeepSeek, qui avait d'abord un modèle à faible coût, le classement des utilisateurs actifs mensuels de l'application Kimi est passé du top trois à la septième place début 2025.
C'est pourquoi, pour attirer à nouveau l'attention, Moonshot a décidé d'adopter une stratégie d'open source, un modèle applicable au marché mondial. L'entreprise vise à allier performance et accessibilité, en s'inspirant des stratégies adoptées par Meta (LLaMA, etc.).
Pourquoi l'open source?
Les grandes entreprises américaines d'IA (OpenAI, Google, etc.) ont tendance à exploiter leurs derniers modèles de manière fermée. Parallèlement, les principaux acteurs chinois ont adopté l'open source, et Moonshot poursuivra cette tendance. L'open source présente les avantages d'une fiabilité accrue, d'un écosystème de développeurs en expansion et d'un renforcement de la notoriété internationale des marques.
Comment se fait- Kimi K2 conçu?
Architecture du ministère de l'Environnement
« Kimi K2 » est une structure MoE comportant 1 32 milliards de paramètres. Pour chaque entrée, un sous-ensemble de 8 B est activé et 384 experts sont sélectionnés parmi XNUMX. Cela permet des calculs extrêmement efficaces compte tenu du nombre de paramètres.
Optimiseur MuonClip
La technologie exclusive de Moonshot, « MuonClip », est une nouvelle méthode d'optimisation permettant d'éliminer l'instabilité, problématique dans les modèles d'entraînement à l'échelle d'un billion de dollars. Cela évite des réentraînements coûteux et assure à la fois stabilité de l'entraînement et rentabilité.
Auto-supervision axée sur les tâches
- Kimi‑K2 ne s'entraîne pas uniquement sur du texte statique : il s'exerce sur des tâches simulées (rédaction de rapports, correction de code, génération de graphiques, création de pages Web).
- Il génère ses propres échantillons de formation et utilise un modèle d'évaluation secondaire pour évaluer ses résultats, affinant ainsi de manière itérative ses capacités.
Planification autonome et utilisation des outils
- Planifie des procédures en plusieurs étapes (par exemple, « analyser les salaires par emplacement → tracer les résultats → rédiger un commentaire ») et décide quel outil ou API appeler à chaque étape, agissant comme un agent intelligent compact.
Déploiement d'agent convivial pour les développeurs
- Fonctionne immédiatement avec des appels d'API simples ou une inférence locale : aucun middleware complexe ni pipeline d'orchestration n'est requis.
Ensemble complet de compétences
- Code: lecture/écriture/débogage, refactorisations inter-fichiers, tests automatisés
- Mathématique: algèbre, géométrie, probabilités, statistiques à un niveau proche de GPT-4
- Historique:raisonnement tabulaire, graphiques, rapports interactifs
- Génération Web: conversion directe des données en sorties HTML/JS/pages
- Automatisation de l'interface de ligne de commande: prise en charge complète des commandes de terminal avec logique de nouvelle tentative
Quelle est la performance de Kimi K2?
Performances de référence
- Surpasse GPT-4.1 et Claude Sonnet dans plusieurs tests de code.
- Lit, modifie et débogue des bases de code multi-fichiers ; peut automatiquement porter des projets (par exemple, Flask → Rust) ou générer des applications Web complètes.
De plus, il a obtenu un score très élevé de 97.4 % au MATH-500 (test de référence en mathématiques) et a également démontré ses points forts dans le test de référence d'utilisation d'outils « basés sur des agents ».
Équilibre entre performance et prix
Moonshot a introduit une tarification prenant en compte OpenAI et Anthropic, avec des frais d'utilisation d'API de 0.15 $ par million de jetons d'entrée et de 1 $ par jeton de sortie. Cette solution s'adresse aux entreprises qui privilégient les coûts et les performances.
Comment Kimi K2 être utilisé?
Utilisation
- Hôte modèle open source (Base/Instruire) dans votre propre environnement. * Appeler depuis une application en utilisant API en utilisant le protocole compatible OpenAI/Anthropic.
Les points de contrôle du modèle sont publiés sur Hugging Face et d'autres sites. vLLM, SGLang, KTransformers et TensorRT-LLM sont recommandés comme moteurs d'inférence.
Exemple d'utilisation simple
Fin du chat (Exemple de modèle d'instruction) :
client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-instruct",
messages=[{"role":"system","content":"You are Kimi..."},
{"role":"user","content":"Introduce yourself"}],
temperature=0.6,
max_tokens=256
)
Appel d'outil est également possible :
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
La configuration ci-dessus permet une utilisation autonome de l'outil pendant la conversation.
Où puis-je avoir Kimi K2?
- Le modèle et le code sont disponibles auprès du GitHub référentiel.
- Peut également être utilisé sur le Plateforme Moonshot via API.
- Emballage pour infrastructures externes telles que Étreindre le visage est également disponible, ce qui facilite la création d'un environnement de développement avancé.
Combien Kimi K2 Coût?
Prix de l'API:
- 0.15 $ pour 1 M de jetons d'entrée (accès au cache)
- 0.60 $ pour 1 M de jetons d'entrée (échec du cache)
- 2.50 $ pour 1 M de jetons de sortie
Gratuit pour auto-hébergement, mais des coûts de serveur et de GPU sont nécessaires. L'optimisation des coûts est possible en sélectionnant un moteur d'inférence.
Environnement compétitif:Par rapport à OpenAI et Anthropic, il est défini en mettant l'accent sur la supériorité en termes de performances par rapport au prix.
Qu'est-ce qui va changer avec l'introduction de Kimi K2?
1. Diffusion d'une IA rentable à grande échelle
L'effet de MuonClip, qui supprime l'apparition d'énormes coûts de formation, peut permettre aux utilisateurs généraux et aux petites et moyennes entreprises de gérer des modèles MoE à grande échelle.
2. Améliorer la qualité grâce à l'expansion de l'écosystème
L'open source permet aux chercheurs et développeurs du monde entier de participer et de faire progresser les applications et les améliorations. L'objectif est d'obtenir des améliorations cumulatives de la qualité grâce au partage d'ensembles de données, de forks et de communautés.
3. Élargir les applications à la mise en œuvre sociale
La fonction « agent » de Kimi K2-Instruct ouvre la voie à des outils d'IA très pratiques qui peuvent être utilisés non seulement pour le chat et la recherche, mais également pour l'automatisation, la génération de rapports, l'assistance au développement de logiciels, etc.
Pour commencer
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder API Kimi K2(kimi-k2-0711-preview)à travers API CometPour commencer, explorez les capacités du modèle dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'APIPour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Résumé : Est Kimi K2 un symbole d'une nouvelle ère de l'IA ?
Le modèle « Kimi K2 » de Moonshot AI combine les éléments de l'IA de nouvelle génération : open source, méthode d'apprentissage automatique à grande échelle, formation économique et agentisation. Il est particulièrement remarquable qu'il puisse être largement distribué à faible coût tout en affichant d'excellentes performances en génération de code, en mathématiques et en intégration d'outils.
Cette stratégie va au-delà de la simple divulgation de technologies et pourrait favoriser le dialogue et la collaboration entre chercheurs, développeurs et entreprises, et devenir la référence en matière d'IA open source. Elle pourrait également offrir à Moonshot AI et aux entreprises chinoises dans leur ensemble l'occasion de reprendre un avantage concurrentiel international.