Kimi K2 дегеніміз не? Оған қалай қол жеткізуге болады?

Kimi K2 агенттік тапсырмалар үшін арнайы оқытумен заманауи сарапшылар архитектурасын үйлестіре отырып, ашық бастапқы ірі тіл үлгілеріндегі елеулі секірісті білдіреді. Төменде біз оның шығу тегі, дизайны, өнімділігі және қол жеткізу және пайдалану бойынша практикалық ойларды зерттейміз.

Kimi K2 дегеніміз не?

Kimi K2 - Moonshot AI әзірлеген триллион-параметрлі сарапшылардың (МЭ) тіл үлгісі. Ол 32 миллиард «белсендірілген» параметрлерді (әр токенге қосылатындар) және 1 триллион сарапшы параметрлерінің жалпы санын қамтиды, бұл сызықтық қорытынды шығындарынсыз ауқымды сыйымдылыққа мүмкіндік береді. Muon оңтайландырғышында құрастырылған Kimi K2 15.5 триллионнан астам таңбалауыш бойынша оқытылды, бұрын практикалық емес деп есептелген масштабта тұрақтылыққа қол жеткізді. Модель екі негізгі нұсқада ұсынылады:

Kimi‑K2‑Нұсқау: Сөйлесу және агенттік қолданбалар үшін алдын ала бапталған, диалогтық жүйелерде және құрал қосылған жұмыс процестерінде дереу қолдануға дайын.

Kimi‑K2‑негізі: Зерттеуге, теңшелетін дәл реттеуге және төмен деңгейлі эксперименттерге қолайлы негіз үлгісі.

Оның архитектурасы қалай жұмыс істейді?

• Сарапшылар қоспасы (МЭ): Әрбір деңгейде ысырма механизмі әрбір таңбалауышты өңдеу үшін сарапшылардың шағын жиынын (8-тің 384-і) таңдайды, бұл үлкен білім базасын сақтай отырып, қорытынды жасау үшін есептеуді айтарлықтай азайтады.
• Мамандандырылған қабаттар: 61 жалпы қабатпен қатар бір тығыз қабатты біріктіреді, олардың саны 64 болатын назар аударғыштары және ТМ тиімділігіне бейімделген жасырын өлшемдері.
• Мәтінмән және сөздік: Мәтінмән ұзындығы бойынша 128 К токенге дейін және 160 К-токен сөздік қорын қолдайды, бұл ұзақ пішінді түсінуге және жасауға мүмкіндік береді.

Kimi K2 неге маңызды?

Kimi K2 жетекші меншікті модельдермен, әсіресе кодтау және дәлелдеу көрсеткіштері бойынша өнімділікті қамтамасыз ету арқылы ашық бастапқы AI шекарасын алға жылжытады.

Қандай көрсеткіштер оның мүмкіндіктерін көрсетеді?

• LiveCodeBench v6: GPT‑1 (53.7%) сияқты ашық бастапқы үлгілер мен бәсекелес жабық жүйелерде жетекші 4.1% өту@44.7 көрсеткішіне жетеді.
• SWE-стендтік расталған: 65.8% ұпай жинап, GPT‑4.1 54.6%-дан асып түседі және жалпыға қолжетімді салыстыру сынақтарында Клод Соннет 4-тен кейінгі екінші орында.
• MultiPL‑E және OJBench: Мықты көптілді кодтау қабілетін (MultiPL‑E бойынша 85.7%) және нақты әлемдегі бағдарламалау қиындықтарында сенімді өнімділікті көрсетеді.
• Математика-500: 97.4%-ға жетіп, GPT-4.1-тің 92.4%-дан асып түседі, бұл оның формальды математикалық пайымдаудағы шеберлігін көрсетеді.

Ол агенттік тапсырмалар үшін қалай оңтайландырылған?

Шикізат өндіруден басқа, Kimi K2 сыртқы құралдарды шақыру, көп сатылы процестер арқылы дәлелдеу және мәселелерді автономды шешу үшін синтетикалық құралдарды пайдалану сценарийлерімен — Модель контекстік протоколы (MCP) деректерімен оқытылды. Бұл оны әсіресе Cline сияқты орталарда шебер етеді, мұнда ол кодтың орындалуын, API өзара әрекеттесуін және жұмыс үрдісін автоматтандыруды үздіксіз реттей алады.

Kimi K2-ге қалай кіруге болады?

Қатынас опциялары зерттеу, әзірлеу және кәсіпорын қажеттіліктерін қанағаттандыратын ресми платформаларды, ашық бастапқы таратуларды және үшінші тарап интеграцияларын қамтиды.

Ресми Moonshot AI платформасы

Moonshot AI платформасы арқылы хосттық қорытындыны ұсынады, бұл Kimi‑K2‑Base және Kimi‑K2‑Instruct нұсқаларына төмен кідіріспен API қолжетімділігін қамтамасыз етеді. Баға деңгейі бірінші кезектегі қолдауды және жергілікті орналастыруды қамтитын кәсіпорын жоспарларымен бірге есептеу тұтынуына негізделген. Пайдаланушылар Moonshot AI веб-сайтында тіркеліп, дереу біріктіру үшін API кілттерін ала алады.

CometAPI

CometAPI қазірдің өзінде K2-ні өз ұсыныстарына біріктірді. Ол K2 анықтамасын басқарылатын GPU инфрақұрылымымен, SLA кепілдіктерімен және масштабталатын баға деңгейлерімен біріктіреді, бұл ұйымдарға API пайдалануы бойынша төлеу немесе көлемдік жеңілдіктермен резервтелген сыйымдылық арасында таңдау жасауға мүмкіндік береді.

CometAPI – OpenAI GPT сериялары, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno және т.б. сияқты жетекші провайдерлердің 500-ден астам AI үлгілерін бір, әзірлеушілерге ыңғайлы интерфейске біріктіретін бірыңғай API платформасы. Тұрақты аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді.

Әзірлеушілер қол жеткізе алады Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)арқылы CometAPI. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығыегжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз.

Үшінші тарап құралдарының интеграциялары

• Клайн: арқылы Kimi K2-ге қолдау көрсететін танымал кодқа негізделген IDE cline:moonshotai/kimi-k2 провайдер, әзірлеушілерге чатқа, кодты құруға және олардың редакторындағы агенттік жұмыс процестеріне бір рет басу арқылы қол жеткізуге мүмкіндік береді.
• Құшақтау бет кеңістіктері: Қауымдастықта орналастырылған демонстрациялар және минималды пайдаланушы интерфейстері пайдаланушыларға K2‑Instruct үлгілерімен тікелей шолғышта әрекеттесуге мүмкіндік береді. Hugging Face есептік жазбасы қажет және өнімділік ортақ сервер ресурстарына байланысты өзгеруі мүмкін.

Kimi K2 қалай қолданамын?

Қол жеткізу әдісін таңдағаннан кейін, K2 қолданбасын әртүрлі тапсырмалар үшін пайдалана аласыз — чаттан кодты орындауға дейін автономды агенттерге дейін.

API немесе SDK платформасы арқылы

1. Аутентификация: API кілтін Moonshot AI немесе CometAPI-дан шығарып алыңыз.
2. Клиентті инициализациялау: Ресми SDK (Python/JavaScript) немесе стандартты HTTP сұрауларын пайдаланыңыз.
3. Модель нұсқасын таңдаңыз:

• Kimi‑K2‑негізі дәл реттеу және зерттеу үшін.
• Kimi‑K2‑Нұсқау қосу және ойнату чаты мен агенттері үшін.
• CometAPI моделі: kimi-k2-0711-preview

4. Сұрауларды жіберу: Оңтайландырылған нұсқауларға сәйкес әрекетті пайдалану үшін чат үлгісіне (жүйе, пайдаланушы, көмекші рөлдері) сәйкес кірістерді пішімдеңіз. .

llama.cpp арқылы жергілікті түрде іске қосу

Офлайн немесе өздігінен орналастырылған орнатулар үшін Unsloth-квантталған GGUF салмақтарын пайдаланыңыз (245-биттік динамикалық квант үшін 1.8 ГБ).

1. Жүктеп алу салмағы: Moonshot AI GitHub немесе Hugging Face репозиторийінен.
2. llama.cpp орнатыңыз: ~250 таңбалауыш/с өткізу қабілеті үшін жеткілікті диск (≥ 250 ГБ) және біріктірілген RAM+VRAM (≥ 5 ГБ) бар екеніне көз жеткізіңіз.
3. Іске қосу үлгісі: ./main --model kimi-k2-gguf.q8_0 --prompt "Your prompt here"
4. Параметрлерді реттеу: Ұсынылған параметрлерді пайдаланыңыз (rope_freq_base, context_len) тұрақты өнімділік үшін Unsloth нұсқаулығында құжатталған.

Әзірлеу құралдарымен интеграциялар

• IDE плагиндері: Бірнеше қауымдастық плагиндері VS Code, Neovim және JetBrains IDE-де K2 мүмкіндігін қосады. Конфигурация әдетте параметрлерде API соңғы нүктесін және үлгі идентификаторын көрсетуді қамтиды.
• Автоматтандыру негіздері: LangChain немесе Haystack сияқты құрылымдары бар K2 агенттік ядросын тізбекті шақырулар, API қоңыраулары және күрделі автоматтандыруға кодты орындау қадамдары үшін пайдаланыңыз.

Kimi K2 үшін әдеттегі пайдалану жағдайлары қандай?

K2 ауқымының, агенттік оқытудың және ашық қолжетімділіктің үйлесімі оны домендерде жан-жақты етеді.

Кодтау бойынша көмек

K2-нің SOTA кодтау эталондары нақты жұмыс өнімділігін арттыруға, яғни оқуға қабілеттілік пен қарапайымдылыққа қарағанда жиі баламалардан асып түсетін, қателерді түзету мен өнімділікті профильдеуге дейін генерациялау мен рефакторингке дейін.

Білім және пайымдау

128 К мәтінмәндік ұзындығымен K2 ұзақ құжаттарды, көп құжатты сұрақ-жауапты және ой тізбегінің дәлелдеулерін өңдейді. Оның ҚОҚ архитектурасы апатты ұмытпай, әртүрлі білімді сақтауды қамтамасыз етеді.

Агенттік жұмыс процестері

K2 көп сатылы тапсырмаларды басқаруда (деректерді алуда, API интерфейстерін шақыруда, кодтық базаларды жаңартуда және нәтижелерді қорытындылауда) жақсы жұмыс істейді, бұл оны тұтынушыларды қолдау, деректерді талдау және DevOps қызметтеріндегі автономды көмекшілер үшін өте қолайлы етеді.

Kimi K2 басқа ашық бастапқы модельдермен қалай салыстырады?

DeepSeek-тің V3 және Meta-ның соңғы ашық шығарылымдары 2025 жылдың басында тақырыптарда басым болғанымен, Kimi K2 өзін келесілер арқылы ерекшеленеді:

Агенттік барлау

Kimi K2 «агенттік» жұмыс процестеріне – құралдарды шақырулар, қабық командалары, веб-автоматтандыру және API интеграциялары арқылы тапсырмаларды автоматтандыруға арналған. Оның өздігінен ойнайтын кеңейтілген жаттығу деректер жинағы нақты әлем жүйелерімен үздіксіз интеграцияға мүмкіндік беретін әртүрлі құралдарды шақыру мысалдарын қамтиды.

Шығын тиімділігі

Claude Sonnet 80 сияқты модельдермен салыстырғанда таңбалауыштың бағасы шамамен 90-4% төмен, Kimi K2 блокбастер бағасынсыз кәсіпорын деңгейіндегі өнімділікті ұсынады, бұл бағаға сезімтал әзірлеушілер арасында жылдам қабылдауды катализдейді.

Лицензиялар және қол жетімділік

Шектеулі лицензиялармен жүктелген кейбір ашық бастапқы шығарылымдардан айырмашылығы, Kimi K2 Moonshot AI ашық бастапқы этикасына сәйкес коммерциялық пайдалануға, туынды жұмыстарға және жергілікті орналастыруға мүмкіндік беретін рұқсат беретін лицензия бойынша қол жетімді.

• Ең озық ТМ дизайнын, қатаң агенттік оқытуды және ашық көздің қолжетімділігін біріктіре отырып, Kimi K2 әзірлеушілер мен зерттеушілерге тыйым салмайтын шығындарсыз немесе жабық экожүйелерсіз интеллектуалды, автономды қолданбаларды құруға мүмкіндік береді. Код жазып жатсаңыз да, күрделі көп сатылы жұмыс процестерін жасайсыз ба немесе кең ауқымды дәлелдермен тәжірибе жасасаңыз да, K2 жан-жақты, жоғары өнімді негізді ұсынады.