Moonshot AI, een rijzende ster in het Chinese AI-landschap, heeft Kimi K2 officieel gelanceerd, het volgende generatie grote taalmodel gebaseerd op een geavanceerde Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur. De aankondiging markeert een aanzienlijke sprong voorwaarts in prestaties, schaalbaarheid en efficiëntie, waarmee Moonshot AI een voortrekkersrol speelt in de wereldwijde AI-innovatie.
Wat is Kimi K2?
Kimi K2, aangekondigd door Moonshot AI (Beijing) op 11 juli 2025, is het nieuwste en grootste open source AI-model van het bedrijf, een gigantisch model met 1 biljoen parameters en 32 miljard activeringsparameters, gebaseerd op de Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur. Het bedrijf positioneert dit als een model dat de nadruk legt op "agentische intelligentie" en het specifiek heeft ontworpen voor toolgebruik, codegeneratie en autonome taakuitvoering. Het blinkt uit in codegeneratie, wiskundig redeneren en kennisgebaseerde QA, en – cruciaal – is specifiek geoptimaliseerd voor “agentische” taken, wat betekent dat het niet alleen vragen beantwoordt, maar ook autonoom workflows met meerdere stappen kan voltooien.
Moonshot heeft tegelijkertijd twee soorten software open source gemaakt: "Kimi-K2-Base" (voor onderzoekers en ontwikkelaars) en "Kimi-K2-Instruct" (voor chat- en agenttoepassingen). Er zijn nu ook API's beschikbaar, wat de veelzijdigheid benadrukt die kan concurreren met traditionele, bedrijfseigen modellen.
- Kimi-K2-basis: het fundamentele model, bedoeld voor onderzoek en maatwerkafstemming.
- Kimi‑K2‑Instruct: een op instructies afgestemde versie, geoptimaliseerd voor algemene chat- en lichtgewicht agenttoepassingen.
Belangrijkste mogelijkheden
- Uitvoering van taken in meerdere stappen
- Codegeneratie en debuggen
- Data-analyse en visualisatie
- Automatische gereedschapsaanroep
- Sterke ondersteuning voor on-premise/lokale implementatie
Het doel van Moonshot is om een volledig “open-agent” AI-platform waarmee ontwikkelaars en onderzoekers systemen kunnen bouwen die externe tools kunnen aanroepen en proactief complexe taken kunnen uitvoeren.
Waarom is Moonshot AI gelanceerd? Kimi K2?
Marktomgeving en concurrentiestructuur
In China, toen DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent en andere de concurrentie aanwakkerden, was Moonshot in 2024 tijdelijk aanwezig op het gebied van analyse en zoekopdrachten van middellange en lange teksten. Door de verspreiding van DeepSeek, dat aanvankelijk een low-costmodel hanteerde, daalde de rangschikking van de maandelijks actieve gebruikers van de Kimi-app echter begin 2025 van de top drie naar de zevende plaats.
Om deze reden heeft Moonshot, om opnieuw de aandacht te trekken, besloten een strategie te hanteren van open source, een model dat wereldwijd toepasbaar is. Het bedrijf streeft naar zowel "prestaties als toegankelijkheid", verwijzend naar de strategieën van Meta (LLaMA, enz.).
Waarom open source?
Grote Amerikaanse AI-bedrijven (OpenAI, Google, enz.) hanteren hun nieuwste modellen doorgaans op een gesloten manier. Ondertussen hebben grote Chinese spelers de open source-route omarmd, en Moonshot zal deze trend voortzetten. Open source biedt voordelen zoals een hogere betrouwbaarheid, een breder ecosysteem voor ontwikkelaars en een sterker internationaal merk.
Hoe is Kimi K2 ontworpen?
MoE-architectuur
"Kimi K2" is een MoE-structuur met in totaal 1 biljoen parameters. Voor elke input wordt een subset van 32B geactiveerd en worden 8 experts geselecteerd uit 384 experts. Dit maakt extreem efficiënte berekeningen mogelijk in vergelijking met het aantal parameters.
MuonClip-optimizer
Moonshot's gepatenteerde technologie "MuonClip" is een nieuwe optimalisatiemethode om instabiliteit te elimineren, een probleem dat zich voordoet bij het trainen van modellen op een schaal van een biljoen. Dit voorkomt de noodzaak tot miljoenen dollars aan hertraining en zorgt tegelijkertijd voor zowel trainingsstabiliteit als kostenefficiëntie.
Taakgestuurde zelfsupervisie
- Kimi‑K2 is niet alleen getraind met statische tekst: het oefent met gesimuleerde taken (rapporten schrijven, code repareren, grafieken genereren, webpagina's maken).
- Het genereert zijn eigen trainingsvoorbeelden en gebruikt een secundair evaluatiemodel om zijn uitkomsten te beoordelen, waardoor zijn mogelijkheden iteratief worden verfijnd.
Autonome planning en gereedschapsgebruik
- Plant procedures met meerdere stappen (bijvoorbeeld 'salarissen analyseren per locatie → resultaten uitzetten → commentaar schrijven') en beslist welke tool of API bij elke stap moet worden aangeroepen. De tool fungeert daarbij als een compacte, intelligente agent.
Ontwikkelaarsvriendelijke agent-implementatie
- Werkt direct met eenvoudige API-aanroepen of lokale inferentie. Er zijn geen complexe middleware of orkestratiepijplijnen vereist.
Uitgebreide vaardighedenset
- Code: lezen/schrijven/debuggen, cross-file refactoring, geautomatiseerd testen
- Math: algebra, meetkunde, waarschijnlijkheid, statistiek op bijna-GPT-4 niveau
- Data-analyse: tabelredenering, diagrammen, interactieve rapporten
- Webgeneratie: directe data-naar-HTML/JS/pagina-uitvoer
- CLI-automatisering: volledige terminalopdrachtondersteuning met herhaallogica
Wat is de prestatie van Kimi K2?
Benchmarkprestaties
- Overtreft GPT‑4.1 en Claude Sonnet in meerdere codebenchmarks.
- Leest, wijzigt en debugt codebases met meerdere bestanden; kan automatisch projecten porteren (bijv. Flask → Rust) of volledige web-apps genereren.
Bovendien behaalde het een zeer hoge score van 97.4% in de MATH-500 (wiskundebenchmark) en toonde het ook zijn sterke punten in de benchmark voor het gebruik van 'agent-gebaseerde' tools.
Evenwicht tussen prestatie en prijs
Moonshot heeft een prijsstelling geïntroduceerd die rekening houdt met OpenAI en Anthropic, met API-gebruikskosten van $ 0.15 per 1 miljoen inputtokens en $ 2.50 per outputtoken. Het is aantrekkelijk voor zakelijke klanten dankzij de combinatie van lage kosten en hoge prestaties.
Hoe kan Kimi K2 worden gebruikt?
Gebruik
- gastheer open source-model (Base/Instruct) in uw eigen omgeving. * Bellen vanuit een app met API gebruikmakend van een OpenAI/Anthropic-compatibel protocol.
Modelcontrolepunten worden gepubliceerd op Hugging Face en andere sites. vLLM, SGLang, KTransformers en TensorRT-LLM worden aanbevolen als inferentie-engines.
Eenvoudig gebruiksvoorbeeld
Chatvoltooiing (Voorbeeld van een instructiemodel):
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
)
Tool-aanroep is ook mogelijk:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
De bovenstaande configuratie maakt autonoom gebruik van tools tijdens een gesprek mogelijk.
Waar kan ik ... krijgen Kimi K2?
- Het model en de code zijn verkrijgbaar bij de GitHub-repository.
- Kan ook gebruikt worden op de Moonshot-platform via API.
- Wrapping voor externe infrastructuur zoals Gezicht knuffelen is ook beschikbaar, waarmee u eenvoudig een geavanceerde ontwikkelomgeving kunt bouwen.
Hoeveel doet Kimi K2 kosten?
API-prijs:
- $0.15 per 1 M invoertokens (cachehit)
- $0.60 per 1 M invoertokens (cachemiss)
- $2.50 per 1 miljoen output-tokens
Gratis voor self-hosting, maar er zijn server- en GPU-kosten nodig. Kostenoptimalisatie is mogelijk door een inferentie-engine te selecteren.
Competitieve omgeving:Vergeleken met OpenAI en Anthropic ligt de nadruk op superioriteit qua prestatie versus prijs.
Wat verandert er met de introductie van Kimi K2?
1. Verspreiding van kostenefficiënte grootschalige AI
Dankzij MuonClip, dat de enorme trainingskosten voorkomt, kunnen algemene gebruikers en kleine en middelgrote ondernemingen wellicht met grootschalige MoE-modellen aan de slag.
2. Kwaliteitsverbetering door uitbreiding van het ecosysteem
Open sourcing stelt onderzoekers en ontwikkelaars van over de hele wereld in staat om deel te nemen en applicaties en verbeteringen te ontwikkelen. Het doel is om cumulatieve kwaliteitsverbeteringen te bereiken via gedeelde datasets, forks en communities.
3. Toepassingen uitbreiden naar sociale implementatie
De "agent"-functie van Kimi K2-Instruct maakt de weg vrij voor zeer praktische AI-tools die niet alleen voor chatten en zoeken kunnen worden gebruikt, maar ook voor automatisering, rapportgeneratie, ondersteuning bij softwareontwikkeling, enzovoort.
Beginnen
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)door KomeetAPIOm te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gidsvoor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Samenvatting: Is Kimi K2 een symbool van een nieuw tijdperk van AI?
"Kimi K2" van Moonshot AI is een model dat de elementen van next-generation AI – open source, grootschalige MoE, kosteneffectieve training en agentisatie – in één combineert. Het is met name opmerkelijk dat het breed verspreid kan worden tegen een lage prijs en tegelijkertijd uitstekende prestaties levert op het gebied van codegeneratie, wiskunde en toolintegratie.
Deze strategie gaat verder dan alleen het openbaar maken van technologie en heeft de potentie om dialoog en samenwerking tussen onderzoekers, ontwikkelaars en bedrijven te bevorderen en de standaard voor open source AI te worden. Het kan ook een kans zijn voor Moonshot AI zelf en Chinese bedrijven als geheel om een voorsprong te herwinnen in de internationale concurrentie.