Moonshot AI, en stigende stjerne i Kinas AI-landskap, har offisielt lansert Kimi K2, neste generasjons store språkmodell basert på en banebrytende Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur. Kunngjøringen markerer et betydelig sprang fremover innen ytelse, skalerbarhet og effektivitet, og plasserer Moonshot AI i forkant av global AI-innovasjon.
Hva er Kimi K2?
Kimi K2, annonsert av Moonshot AI (Beijing) 11. juli 2025, er selskapets nyeste og største åpen kildekode-modell for kunstig intelligens, en gigantisk modell med 1 billion parametere og 32 milliarder aktiveringsparametere som bruker Mixture-of-Experts (MoE)-arkitekturen. Selskapet posisjonerer dette som en modell som vektlegger «agentisk intelligens» og har designet den spesielt for verktøybruk, kodegenerering og autonom oppgaveutførelse. Den utmerker seg innen kodegenerering, matematisk resonnement og kunnskapsbasert kvalitetssikring, og – viktigst av alt – har blitt spesielt optimalisert for «agentiske» oppgaver, som betyr at den ikke bare svarer på spørsmål, men også kan fullføre arbeidsflyter i flere trinn autonomt.
Moonshot har samtidig lansert to typer programvare med åpen kildekode: «Kimi-K2-Base» (for forskere og utviklere) og «Kimi-K2-Instruct» (for chat- og agentapplikasjoner). API-er er nå også tilgjengelige, noe som understreker allsidigheten som kan konkurrere med tradisjonelle proprietære modeller.
- Kimi‑K2‑Base: den grunnleggende modellen, ment for forskning og tilpasset finjustering.
- Kimi‑K2‑Instruksjonen instruksjonstilpasset versjon, optimalisert for generell chat og lette agentapplikasjoner.
Nøkkelegenskaper
- Utførelse av oppgaver i flere trinn
- Kodegenerering og feilsøking
- Dataanalyse og visualisering
- Automatisk verktøyanrop
- Sterk støtte for lokal/lokal distribusjon
Moonshots mål er å levere en fullstendig «åpen agent» AI-plattform som lar utviklere og forskere bygge systemer som er i stand til å aktivere eksterne verktøy og proaktivt utføre komplekse oppgaver.
Hvorfor lanserte Moonshot AI Kimi K2?
Markedsmiljø og konkurransestruktur
I Kina, ettersom DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent og andre intensiverte konkurransen, hadde Moonshot midlertidig en tilstedeværelse innen analyse og søk av mellomlang og lang tekst i 2024. På grunn av spredningen av DeepSeek, som først hadde en lavkostmodell, falt imidlertid rangeringen av Kimi-appens månedlige aktive brukere fra topp tre til syvende plass tidlig i 2025.
For å tiltrekke seg oppmerksomhet igjen har Moonshot derfor besluttet å ta i bruk en strategi med åpen kildekode – en modell som kan brukes i det globale markedet. Selskapet tar sikte på å oppnå både «ytelse og tilgjengelighet», samtidig som de refererer til strategiene som Meta har tatt i bruk (LLaMA, etc.).
Hvorfor åpen kildekode?
Store amerikanske AI-selskaper (OpenAI, Google, osv.) har en tendens til å drive sine nyeste modeller på en lukket måte. I mellomtiden har store kinesiske aktører tatt i bruk åpen kildekode, og Moonshot vil fortsette denne trenden. Åpen kildekode har fordelene med økt pålitelighet, utvidelse av utviklerøkosystemet og styrking av internasjonal merkevaremakt.
Hvordan er Kimi K2 designet?
MoE-arkitektur
«Kimi K2» er en MoE-struktur med totalt 1 billion parametere. For hver inngang aktiveres et delsett på 32B, og 8 eksperter velges ut blant 384 eksperter. Dette muliggjør ekstremt effektive beregninger sammenlignet med antall parametere.
MuonClip-optimalisering
Moonshots proprietære teknologi «MuonClip» er en ny optimaliseringsmetode for å eliminere ustabilitet som er et problem i treningsmodeller på en billionskala. Dette unngår behovet for omtrening verdt millioner av dollar, og oppnår både treningsstabilitet og kostnadseffektivitet samtidig.
Oppgavedrevet selvveiledning
- Kimi‑K2 er ikke bare trent på statisk tekst: den øver på simulerte oppgaver (rapportskriving, kodekorrigering, diagramgenerering, nettsideoppretting).
- Den genererer sine egne treningsprøver og bruker en sekundær evaluatormodell for å score resultatene sine, og forbedrer iterativt evnene sine.
Autonom planlegging og verktøybruk
- Planlegger flertrinnsprosedyrer (f.eks. «analyser lønninger etter lokasjon → plott resultater → skriv kommentarer») og bestemmer hvilket verktøy eller API som skal kalles i hvert trinn, og fungerer som en kompakt intelligent agent.
Utviklervennlig agentdistribusjon
- Fungerer rett ut av esken med enkle API-kall eller lokal inferens – ingen kompleks mellomvare eller orkestreringspipelines kreves.
Omfattende ferdighetssett
- Kodelese/skrive/feilsøke, refaktorering på tvers av filer, automatisert testing
- Mathalgebra, geometri, sannsynlighet, statistikk på nær GPT-4-nivå
- Dataanalysetabellarisk resonnement, diagrammer, interaktive rapporter
- Nettgenereringdirekte data-til-HTML/JS/side-utdata
- CLI-automatiseringfull støtte for terminalkommandoer med logikk for nye forsøk
Hva er ytelsen til Kimi K2?
Benchmark ytelse
- Overgår GPT-4.1 og Claude Sonnet i flere kodebenchmarks.
- Leser, endrer og feilsøker kodebaser med flere filer; kan automatisk portere prosjekter (f.eks. Flask → Rust) eller generere komplette webapper.
Videre oppnådde den en svært høy poengsum på 97.4 % i MATH-500 (matematikk-referanseindeksen), og demonstrerte også sine styrker i den «agentbaserte» verktøyutnyttelsesreferansen.
Balanse mellom ytelse og pris
Moonshot har introdusert priser som tar hensyn til OpenAI og Anthropic, med API-bruksavgifter på $0.15 per 1 million input-tokens og $2.50 per output-token. Det appellerer til bedriftskunder med en taktikk preget av lave kostnader og høy ytelse.
Hvordan kan Kimi K2 bli brukt?
bruk
- Host åpen kildekode-modell (Basere/Instruere) i ditt eget miljø. * Ring fra en app ved hjelp av API bruker OpenAI/Anthropic-kompatibel protokoll.
Modellsjekkpunkter er publisert på Hugging Face og andre nettsteder. vLLM, SGLang, KTransformers og TensorRT-LLM anbefales som inferensmotorer.
Enkelt brukseksempel
Chat fullført (Eksempel på instruksjonsmodell):
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
)
Verktøyoppringing er også mulig:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
Konfigurasjonen ovenfor tillater autonom bruk av verktøy under samtale.
Hvor kan jeg få Kimi K2?
- Modellen og koden er tilgjengelig fra GitHub repository.
- Kan også brukes på Moonshot-plattformen via API.
- Innpakning for ekstern infrastruktur som f.eks. Klemme ansiktet er også tilgjengelig, noe som gjør det enkelt å bygge et avansert utviklingsmiljø.
Hvor mye gjør Kimi K2 koste?
API-pris:
- 0.15 dollar per 1 million inngangstokener (cache-treff)
- 0.60 dollar per 1 million inngangstokener (cache-feil)
- 2.50 dollar per 1 million utdatatokener
Gratis for selvlagrende, men server- og GPU-kostnader er påkrevd. Kostnadsoptimalisering er mulig ved å velge en inferensmotor.
Konkurransedyktig miljøSammenlignet med OpenAI og Anthropic er den satt med vekt på overlegenhet når det gjelder ytelse kontra pris.
Hva vil endre seg med innføringen av Kimi K2?
1. Spredning av kostnadseffektiv storskala AI
Effekten av MuonClip, som undertrykker forekomsten av enorme opplæringskostnader, kan gjøre det mulig for vanlige brukere og små og mellomstore bedrifter å håndtere MoE-storskalamodeller.
2. Forbedring av kvaliteten gjennom utvidelse av økosystemet
Åpen kildekode lar forskere og utviklere fra hele verden delta og videreutvikle applikasjoner og forbedringer. Målet er å oppnå kumulative kvalitetsforbedringer gjennom delte datasett, forks og fellesskap.
3. Utvidelse av applikasjoner til sosial implementering
Kimi K2-Instructs «agent»-funksjon baner vei for svært praktiske AI-verktøy som ikke bare kan brukes til chat og søk, men også til automatisering, rapportgenerering, assistanse med programvareutvikling osv.
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)gjennom CometAPIFor å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledningfor detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Sammendrag: Is Kimi K2 et symbol på en ny æra innen kunstig intelligens?
Moonshot AIs «Kimi K2» er en modell som kombinerer elementene fra neste generasjons AI – åpen kildekode, storskala MoE, kostnadseffektiv opplæring og agentisering – i ett. Det er spesielt verdt å merke seg at den kan distribueres bredt til en lav pris, samtidig som den viser utmerket ytelse innen kodegenerering, matematikk og verktøyintegrasjonsoppgaver.
Denne strategien går utover å bare avsløre teknologi, og har potensial til å fremme dialog og samarbeid mellom forskere, utviklere og selskaper, og bli standarden for åpen kildekode-AI. Det kan også være en mulighet for Moonshot AI selv og kinesiske selskaper som helhet til å gjenvinne et fortrinn i internasjonal konkurranse.