Kimi K2を無料で使うには？3つの方法

Kimi K2は、2025年に最も話題となるオープンウェイトMixture-of-Experts（MoE）言語モデルの2つとして急速に台頭し、研究者や開発者に2兆パラメータのアーキテクチャへの前例のない無償アクセスを提供しています。この記事では、Kimi KXNUMXの特徴を探り、複数の無償アクセス方法を解説し、コミュニティにおける最新の開発状況と議論を取り上げ、Kimi KXNUMXを独自のワークフローに統合する方法を紹介します。すべて無料でご利用いただけます。

Kimi K2 とは何ですか? なぜ重要なのですか?

Kimi K2は、Moonshot AIが開発した最先端のMoEモデルです。合計1兆個のパラメータと、フォワードパスあたり32億のアクティブエキスパートを備えています。MuonClipオプティマイザーを用いて15.5兆トークンで学習されたKimi KXNUMXは、高度な推論、コード合成、そしてエージェントタスクといった、かつてはプロプライエタリシステムのみが扱えた機能において卓越した性能を発揮します。重みは完全にオープンでダウンロード可能であるため、最先端のAI研究を民主化し、十分なハードウェアを持つ誰もがモデルの微調整、カスタマイズ、あるいは新しいアプリケーションへの拡張を行うことができます。

エージェントインテリジェンス

Kimi-K2の「エージェント的」設計は、外部データの取得、ツールの呼び出し、長時間のインタラクションにおけるコンテキストの維持など、複数のステップから成るタスクを自律的に計画・実行できることを意味します。これにより、単純なチャットボットの枠を超えたAIアシスタントの構築に最適です。

業績ハイライト

独立した評価では、Kimi-K2 が主要なベンチマークにおいていくつかの主要なオープンソースおよび独自モデルよりも優れていることが示されています。

コーディングと推論のベンチマークLiveCodeBenchでは、Kimi K2は53.7%の精度を達成し、DeepSeek-V3（46.9%）とGPT-4.1（44.7%）を上回りました。
数学的推論MATH-500データセットでは、Kimi K2のスコアは97.4%でしたが、GPT-4.1は92.4%でした。
エージェントの一般的なタスクSWE-bench Verified スイートでは、Kimi K2 は 65.8% の精度を達成し、ほとんどのオープンソースの代替手段を上回りました。

公式ウェブインターフェース経由でKimi K2に無料でアクセスするにはどうすればいいですか?

Moonshot AIはhttps://kimi.comで公式チャットUIを提供しており、誰でもログインしてモデルのドロップダウンから「Kimi-K2」を選択できます。支払い情報や待機リストは必要ありません。UIは主に中国語で書かれていますが、ブラウザの翻訳ツールを活用すれば、英語話者でも完全に操作可能です。

公式チャットUI

https://kimi.com にアクセスし、アカウントを作成するかログインします。
インターフェースを翻訳するには、Google 翻訳 (または同等のもの) を使用します。
機種選択メニューから「Kimi-K2」を選択します。
他のチャットインターフェイスと同じようにプロンプトを入力します。

使用特性

無制限のクエリ: 多くの無料デモとは異なり、トークンの割り当てや時間制限はありません。
検索のような動作: インターフェースは、会話の楽しさよりも、エージェントによる検索と推論を重視します。

Moonshot AI の公式サイトでは、無料ユーザー向けに主に 2 つのサービスが提供されています。

キミ-K2-ベース: 研究用に最適化された基本モデル。重み、API、コミュニティサポートチャネルへのフルアクセスが可能です。
キミ-K2-インストラクト: 組み込みのツール呼び出し機能など、インタラクティブなチャットやエージェントタスク向けに微調整されたバージョンです。

どちらのバージョンも、サインアップ後すぐにダッシュボードからアクセスできます。使用量の制限は毎月リセットされます。

他にどこでKimi K2をオンラインで無料で試すことができますか?

公式サイト以外にも、コミュニティ主導のデモが複数用意されており、さまざまな状況で Kimi K2 を試すことができます。

ハギングフェイススペースデモ

より開発者中心の環境を好む方のために、MoonshotはHugging Face Spacesで無料デモを提供しています。「Kimi K2 Instruct」スペースでは、ユーザーはプロンプトを試用し、ブラウザ内で直接応答を受け取ることができます。このデモを使用するには、以下の手順に従ってください。

Hugging Face の Kimi K2 Instruct Space に移動します。
ログインするか、無料のHugging Faceアカウントを作成してください。
ドロップダウンから「Kimi K2」モデルを選択します。
プロンプトを送信すると、料金を支払うことなくすぐに出力が表示されます。

オープンウェイトモデルのダウンロード

オープンウェイトモデルであるKimi K2の完全なパラメータセットはGitHubで公開されています。研究者や組織は以下のことが可能です。

トレーニング済みの重みを取得するには、GitHub リポジトリを複製します。
PyTorch または TensorFlow を使用して、Kimi K2 をローカル推論パイプラインに統合します。
このオプションにより、外部 API への依存がなくなり、ユーザー自身のコンピューティングリソースに応じて無制限の無料使用が可能になります。

研究者APIアクセス

Moonshot AIは、Kimi K2向けの低価格APIエンドポイントを提供しています。学術研究および非営利研究向けに実質的に無料アクセスを提供するプランも用意されています。申請者は、研究目的を証明する簡単なフォームに記入します。承認されると、評価、プロトタイプ、小規模実験に適した十分な割り当て量のAPIキーが付与されます。

どうすればKimi K2をローカルでコストをかけずに実行できますか?

ハイエンド GPU にアクセスできるユーザー向けに、Moonshot AI は GitHub と Hugging Face で Kimi K2 の重み全体をオープンソース化し、研究者がモデルをセルフホストできるようにしています。

重みのダウンロード

公式リポジトリ https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K1 から 2 兆パラメータのチェックポイントを取得します。
完全なモデルをホストするには、少なくとも 8 個の A100 GPU (または同等のもの) があることを確認してください。

推論エンジン

Kimi K2は、vLLM、KTransformers、TensorRT-LLMなどの最適化されたランタイムを使用してデプロイできます。これらのエンジンは、リクエストごとに必要なパラメータのサブセットのみをアクティブ化するエキスパートルーティング戦略をサポートし、ハードウェアのオーバーヘッドを最小限に抑えます。

無料アクセスの制限は何ですか?

Moonshot の無料サービスは充実していますが、いくつかの実際的な制約が適用されます。

レート制限

アプリとブラウザのインターフェース: 公平な使用を確保するために、セッションは 100 日あたり XNUMX リクエストに制限される場合があります。
ハグフェイスデモ: ピーク時にはリクエストが抑制され、応答が遅くなったり、一時的に停止したりする可能性があります。
研究者API: 初期クォータは通常、月間最大100万トークンまでカバーされます。追加のトークンをご利用いただくには、有料プランへのアップグレードが必要です。

機能の制限

ツールの統合: 高度なチェーンとツール呼び出し (コード実行、Web 取得など) は有料レベルに制限される場合があります。
微調整: 完全な微調整機能はエンタープライズ顧客向けに予約されており、無料ユーザーは基本チェックポイントと命令調整チェックポイントのみを使用できます。

サードパーティの API 経由で Kimi K2 を使用するにはどうすればよいですか?

CometAPI や同様の API マーケットプレイスは、ボット、アプリ、または CI パイプラインにモデルを埋め込むことができる無料の使用レベルを備えた Kimi K2 エンドポイントを公開しています。

コメットAPI API

で無料アカウントを作成するコメットAPI および APIキーを作成する.
"キミK2 API” プロバイダーページにアクセスしてモデル呼び出しを取得します。
API キーとエンドポイント URL をコピーします。
コードから JSON 形式で HTTP POST リクエストを発行します。

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {YOUR_TOKEN}"}
payload = {
  "model": "kimi-k2-0711-preview",
  "messages": ,
  "max_tokens": 200
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

これはプロバイダ間で同じように動作します。 API_URL および YOUR_TOKEN.

CometAPI API 呼び出しの料金設定は非常に競争力があり、入力トークン 0.11 万個あたり約 $1.99、出力トークン 15 万個あたり $75 です。これは、Anthropic の Claude Opus 4 の $2/$XNUMX と比べても遜色ありません。このコスト効率の良さにより、KXNUMX は大規模な導入にも適しており、費用を抑えることができます。

最適な Kimi K2 パフォーマンスを確保するベストプラクティスは何ですか?

リソース消費を管理しながら K2 の機能を最大限に活用するには、ターゲットプロンプト、バッチリクエスト、アダプティブルーティングを採用します。

迅速なエンジニアリング

必要な書式、スタイル、制約を指定する、簡潔でコンテキストに富んだプロンプトを作成します。例:

「あなたはPythonのエキスパートです。次の関数のユニットテストスイートを作成し、エッジケースを確実にカバーしてください。」
このレベルの詳細により、モデルの「幻覚」が軽減され、出力の関連性が向上します。

計算の管理

MoEアーキテクチャを活用し、関連する推論をバッチ処理することで、エキスパート切り替えのオーバーヘッドを最小限に抑えます。APIを使用する場合は、プロンプトを単一の接続にグループ化し、調整します。 temperature および max_tokens 創造性とコストのバランスをとるために。オンプレミス展開では、GPUメモリ使用量を監視し、重要でないコンポーネント（トークン化など）をCPUスレッドにオフロードしてVRAMを解放します。

Kimi K2 の MoE アーキテクチャは柔軟性を提供します。

ベース vs. 指示: 安全性がそれほど重要でないコンテンツ生成では、Baseバリアントを使用することで、より高いレート制限のメリットを享受できます。厳密なアライメントやツールの使用が必要な場合にのみ、Instructバリアントに切り替えてください。
セルフホストアダプター: セルフホスト型のセットアップでは、小さなエキスパートサブセットをロードしたり、LoRA アダプターを適用したりして、特定のタスクのパフォーマンスを維持しながらメモリフットプリントを削減できます。

結論

Kimi K2は、オープンAIにおける画期的な出来事を象徴しています。2兆パラメータのエージェントモデルを誰でも無料で利用できるのです。公式Web UI、Hugging FaceとDeepInfraのコミュニティデモ、ローカルセルフホスティング、無料APIエンドポイントなど、お財布に負担をかけずにKimi K2を試す方法は豊富にあります。最新の技術レポート、Qwenのような新興勢力との活発な議論、そしてApidog MCP Serverを介した強力な統合機能も相まって、今こそKimi KXNUMXがあなたのプロジェクトにどのような可能性をもたらすかを、費用をかけずに探求する絶好の機会です。