Apakah Kimi K2? Bagaimana untuk Mengaksesnya?

Kimi K2 mewakili lonjakan ketara dalam model bahasa besar sumber terbuka, menggabungkan seni bina campuran pakar terkini dengan latihan khusus untuk tugas agen. Di bawah, kami meneroka asal usul, reka bentuk, prestasi dan pertimbangan praktikal untuk akses dan penggunaannya.

Apakah Kimi K2?

Kimi K2 ialah model bahasa trilion-parameter campuran-pakar (MoE) yang dibangunkan oleh Moonshot AI. Ia menampilkan 32 bilion parameter "diaktifkan"—yang terlibat setiap token—dan jumlah kiraan parameter pakar sebanyak 1 trilion, membolehkan kapasiti besar tanpa kos inferens linear. Dibina pada pengoptimum Muon, Kimi K2 dilatih menggunakan lebih 15.5 trilion token, mencapai kestabilan pada skala yang sebelum ini dianggap tidak praktikal. Model ini ditawarkan dalam dua varian utama:

Kimi‑K2‑Arahan: Dipratala untuk aplikasi perbualan dan agen, sedia untuk penggunaan segera dalam sistem dialog dan aliran kerja yang didayakan alat.

Kimi‑K2‑Base: Model asas yang sesuai untuk penyelidikan, penalaan halus tersuai dan percubaan peringkat rendah.

Bagaimanakah seni binanya berfungsi?

• Campuran Pakar (KPM): Pada setiap lapisan, mekanisme gating memilih subset kecil pakar (8 daripada 384) untuk memproses setiap token, secara mendadak mengurangkan pengiraan untuk inferens sambil mengekalkan pangkalan pengetahuan yang besar.
• Lapisan khusus: Menggabungkan satu lapisan padat bersama 61 jumlah lapisan, dengan kepala perhatian berjumlah 64 dan dimensi tersembunyi disesuaikan untuk kecekapan KPM.
• Konteks dan Perbendaharaan Kata: Menyokong sehingga 128 K token dalam panjang konteks dan 160 K-token perbendaharaan kata, membolehkan pemahaman dan penjanaan bentuk panjang.

Kenapa Kimi K2 penting?

Kimi K2 mendorong sempadan AI sumber terbuka dengan menyampaikan prestasi setanding dengan model proprietari terkemuka, terutamanya dalam pengekodan dan penanda aras penaakulan.

Apakah tanda aras yang mempamerkan keupayaannya?

• LiveCodeBench v6: Mencapai kadar lulus@1 sebanyak 53.7%, menerajui model sumber terbuka dan menyaingi sistem tertutup seperti GPT‑4.1 (44.7%).
• SWE-bench Disahkan: Mendapat markah 65.8%, mengatasi prestasi GPT‑4.1 54.6% dan kedua selepas Claude Sonnet 4 dalam ujian perbandingan yang tersedia untuk umum.
• MultiPL‑E & OJBench: Menunjukkan keupayaan pengekodan berbilang bahasa yang teguh (85.7% pada MultiPL‑E) dan prestasi yang boleh dipercayai merentas cabaran pengaturcaraan dunia sebenar.
• Matematik-500: Mencapai 97.4%, mengatasi GPT-4.1 92.4%, mempamerkan kehebatannya dalam penaakulan matematik formal.

Bagaimanakah ia dioptimumkan untuk tugas agen?

Di luar penjanaan mentah, Kimi K2 telah dilatih dengan senario penggunaan alat sintetik—data Model Konteks Protokol (MCP)—untuk memanggil alat luaran, menaakul melalui proses berbilang langkah dan menyelesaikan masalah secara autonomi. Ini menjadikannya sangat mahir dalam persekitaran seperti Cline, di mana ia boleh mengatur pelaksanaan kod, interaksi API dan automasi aliran kerja dengan lancar .

Bagaimanakah saya boleh mengakses Kimi K2?

Pilihan akses merangkumi platform rasmi, pengedaran sumber terbuka dan integrasi pihak ketiga, memenuhi keperluan penyelidikan, pembangunan dan perusahaan.

Platform rasmi Moonshot AI

Moonshot AI menawarkan inferens yang dihoskan melalui platformnya, menyediakan akses API kependaman rendah kepada kedua-dua varian Kimi‑K2‑Base dan Kimi‑K2‑Instruct. Harga adalah berperingkat berdasarkan penggunaan pengiraan, dengan rancangan perusahaan termasuk sokongan keutamaan dan penempatan di premis. Pengguna boleh mendaftar di tapak web Moonshot AI dan mendapatkan kunci API untuk penyepaduan segera.

CometAPI

CometAPI telah pun menyepadukan K2 ke dalam penawarannya. Ia menggabungkan inferens K2 dengan infrastruktur GPU terurus, jaminan SLA dan peringkat harga berskala, membolehkan organisasi memilih antara penggunaan API pay‑as‑you‑go atau kapasiti tersimpan dengan diskaun volum .

CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda.

Pembangun boleh mengakses Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)melalui CometAPI. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan APIuntuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API.

Penyepaduan alat pihak ketiga

• Kline: IDE tertumpu kod popular yang menyokong Kimi K2 secara asli melalui cline:moonshotai/kimi-k2 pembekal, memberikan pembangun akses satu klik kepada sembang, penjanaan kod dan aliran kerja agen dalam editor mereka .
• Memeluk Ruang Muka: Demo yang dihoskan komuniti dan UI minimum membenarkan pengguna berinteraksi dengan model K2-Instruct terus dalam penyemak imbas. Akaun Memeluk Wajah diperlukan dan prestasi mungkin berbeza-beza berdasarkan sumber bahagian belakang yang dikongsi .

Bagaimanakah cara saya menggunakan Kimi K2?

Sebaik sahaja anda telah memilih kaedah akses, anda boleh menggunakan K2 untuk pelbagai tugas—daripada sembang kepada pelaksanaan kod kepada ejen autonomi.

Melalui API atau platform SDK

1. Sahkan: Dapatkan kunci API anda daripada Moonshot AI atau CometAPI.
2. Mulakan Pelanggan: Gunakan SDK rasmi (Python/JavaScript) atau permintaan HTTP standard.
3. Pilih Varian Model:

• Kimi‑K2‑Base untuk penalaan halus dan penyelidikan.
• Kimi‑K2‑Arahan untuk sembang plug-and-play dan ejen.
• Model CometAPI: kimi-k2-0711-preview

4. Hantar Gesaan: Format input setiap templat sembang (sistem, pengguna, peranan pembantu) untuk memanfaatkan tingkah laku mengikut arahan yang dioptimumkan. .

Berjalan secara tempatan dengan llama.cpp

Untuk persediaan luar talian atau dihoskan sendiri, gunakan pemberat GGUF terkuantiti Unsloth (245 GB untuk kuantiti dinamik 1.8‑bit).

1. Muat Turun Berat: Daripada repositori Moonshot AI GitHub atau Hugging Face.
2. Pasang llama.cpp: Pastikan anda mempunyai cakera yang mencukupi (≥ 250 GB) dan gabungan RAM+VRAM (≥ 250 GB) untuk ~5 token/s pemprosesan.
3. Model Pelancaran: ./main --model kimi-k2-gguf.q8_0 --prompt "Your prompt here"
4. Laraskan Tetapan: Gunakan parameter yang disyorkan (rope_freq_base, context_len) didokumenkan dalam panduan Unsloth untuk prestasi yang stabil.

Integrasi dengan alat pembangunan

• Pemalam IDE: Beberapa pemalam komuniti mendayakan K2 dalam Kod VS, Neovim dan JetBrains IDE. Konfigurasi biasanya melibatkan penetapan titik akhir API dan ID model dalam tetapan.
• Rangka Kerja Automasi: Manfaatkan teras agen K2 dengan rangka kerja seperti LangChain atau Haystack kepada gesaan rantai, panggilan API dan langkah pelaksanaan kod ke dalam automasi yang kompleks.

Apakah kes penggunaan biasa untuk Kimi K2?

Kombinasi skala K2, latihan agen dan akses terbuka menjadikannya serba boleh merentas domain.

Bantuan pengekodan

Daripada penjanaan boilerplate dan pemfaktoran semula kepada pembetulan pepijat dan pemprofilan prestasi, tanda aras pengekodan SOTA K2 diterjemahkan kepada keuntungan produktiviti dunia sebenar—selalunya mengatasi alternatif dalam kebolehbacaan dan kesederhanaan.

Pengetahuan dan penaakulan

Dengan panjang konteks 128 K, K2 mengendalikan dokumen panjang, Soal Jawab berbilang dokumen dan penaakulan rantaian pemikiran. Seni bina MoE memastikan pengekalan pengetahuan yang pelbagai tanpa melupakan bencana.

Aliran kerja agen

K2 cemerlang dalam mengatur tugas berbilang langkah—mengambil data, menggunakan API, mengemas kini pangkalan kod dan meringkaskan hasil—menjadikannya sesuai untuk pembantu autonomi dalam sokongan pelanggan, analisis data dan DevOps.

Bagaimanakah Kimi K2 Berbanding dengan Model Sumber Terbuka Lain?

Walaupun keluaran terbuka DeepSeek V3 dan Meta telah mendominasi tajuk berita lebih awal pada tahun 2025, Kimi K2 membezakan dirinya melalui:

Perisikan Agen

Kimi K2 direka secara eksplisit untuk aliran kerja "agentik"—mengautomatikkan tugas melalui panggilan alat, arahan shell, automasi web dan penyepaduan API. Set data latihan yang dipertingkatkan sendiri termasuk contoh panggilan alat yang pelbagai, membolehkan penyepaduan yang lancar dengan sistem dunia sebenar.

Kecekapan Kos

Pada kira-kira 80–90% kos inferens setiap token lebih rendah berbanding model seperti Claude Sonnet 4, Kimi K2 menawarkan prestasi gred perusahaan tanpa penetapan harga blokbuster, memangkinkan penggunaan pantas dalam kalangan pembangun yang sensitif harga.

Lesen dan Kebolehcapaian

Tidak seperti keluaran sumber terbuka tertentu yang dibebani oleh lesen terhad, Kimi K2 tersedia di bawah lesen permisif yang membenarkan penggunaan komersil, karya terbitan dan penggunaan tempatan, selaras dengan etos sumber terbuka Moonshot AI.

• Dengan menyatukan reka bentuk MoE yang canggih, latihan ejen yang ketat dan ketersediaan sumber terbuka, Kimi K2 memperkasakan pembangun dan penyelidik untuk membina aplikasi pintar dan autonomi tanpa kos yang tinggi atau ekosistem tertutup. Sama ada anda menulis kod, mencipta aliran kerja berbilang langkah yang kompleks atau bereksperimen dengan penaakulan berskala besar, K2 menawarkan asas yang serba boleh dan berprestasi tinggi.