Moonshot AI, wschodząca gwiazda chińskiego rynku sztucznej inteligencji (AI), oficjalnie zaprezentowała Kimi K2, swój model języka programowania nowej generacji oparty na najnowocześniejszej architekturze Mixture-of-Experts (MoE). To ogłoszenie stanowi znaczący krok naprzód w zakresie wydajności, skalowalności i efektywności, plasując Moonshot AI w czołówce światowych innowacji w dziedzinie AI.
Czym jest Kimi K2?
Kimi K2, ogłoszony przez Moonshot AI (Pekin) 11 lipca 2025 r., to najnowszy i największy model AI o otwartym kodzie źródłowym firmy, gigantyczny model z 1 bilionem parametrów i 32 miliardami parametrów aktywacji, wykorzystujący architekturę Mixture-of-Experts (MoE). Firma pozycjonuje go jako model kładący nacisk na „inteligencję agentową” i zaprojektowała go specjalnie do wykorzystania narzędzi, generowania kodu i autonomicznego wykonywania zadań. Wyróżnia się on generowaniem kodu, rozumowaniem matematycznym i zapewnianiem jakości opartym na wiedzy, a co najważniejsze, został specjalnie zoptymalizowany pod kątem zadania „agencyjne”, co oznacza, że nie tylko odpowiada na pytania, ale także może samodzielnie wykonywać wieloetapowe przepływy pracy.
Firma Moonshot udostępniła jednocześnie dwa rodzaje oprogramowania: „Kimi-K2-Base” (dla badaczy i programistów) oraz „Kimi-K2-Instruct” (dla aplikacji czatowych i agentów). Dostępne są również interfejsy API, co podkreśla wszechstronność, która może konkurować z tradycyjnymi modelami zastrzeżonymi.
- Kimi‑K2‑Base:model podstawowy, przeznaczony do celów badawczych i dostrajania na zamówienie.
- Kimi‑K2‑Instruct:wersja dostosowana do instrukcji, zoptymalizowana pod kątem ogólnych aplikacji czatowych i lekkich aplikacji agentowych.
Kluczowe możliwości
- Wykonywanie zadań wieloetapowych
- Generowanie kodu i debugowanie
- Analiza i wizualizacja danych
- Automatyczne wywoływanie narzędzi
- Solidne wsparcie wdrażania lokalnego/na miejscu
Celem Moonshot jest dostarczenie w pełni „otwarty agent” Platforma AI umożliwiająca programistom i badaczom tworzenie systemów zdolnych do wywoływania zewnętrznych narzędzi i proaktywnego wykonywania złożonych zadań.
Dlaczego uruchomiono Moonshot AI Kimi K2?
Środowisko rynkowe i struktura konkurencyjna
W Chinach, gdy DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent i inne zaostrzyły konkurencję, Moonshot tymczasowo zaznaczył swoją obecność w dziedzinie analizy i wyszukiwania tekstu średniego i długiego w 2024 roku. Jednak ze względu na rozpowszechnienie się DeepSeek, który jako pierwszy miał model niskokosztowy, ranking miesięcznych aktywnych użytkowników aplikacji Kimi spadł z pierwszej trójki na siódme miejsce na początku 2025 roku.
Z tego powodu, aby ponownie przyciągnąć uwagę, Moonshot zdecydował się na przyjęcie strategii open source modelu, który może być wykorzystany na rynku globalnym. Firma dąży do osiągnięcia zarówno „wydajności, jak i dostępności”, odnosząc się do strategii przyjętych przez Meta (LLaMA itp.).
Dlaczego open source?
Duże amerykańskie firmy z branży sztucznej inteligencji (OpenAI, Google itp.) zazwyczaj korzystają ze swoich najnowszych modeli w sposób zamknięty. Tymczasem główni chińscy gracze obrali ścieżkę open source, a Moonshot będzie kontynuować ten trend. Open source ma zalety w postaci zwiększonej niezawodności, rozbudowy ekosystemu deweloperów i wzmocnienia międzynarodowej pozycji marki.
Jak jest Kimi K2 zaprojektowany?
Architektura MO
„Kimi K2” to struktura MoE o łącznej liczbie parametrów 1 biliona. Dla każdego wejścia aktywowany jest podzbiór 32 miliardów, a spośród 8 ekspertów wybieranych jest 384 ekspertów. Umożliwia to niezwykle wydajne obliczenia w porównaniu z liczbą parametrów.
Optymalizator MuonClip
Opatentowana technologia Moonshot „MuonClip” to nowa metoda optymalizacji, która eliminuje niestabilność, problem występujący w modelach treningowych o skali bilionowej. Pozwala to uniknąć konieczności ponownego trenowania, wartego miliony dolarów, a jednocześnie zapewnia stabilność i efektywność kosztową treningu.
Samodzielny nadzór oparty na zadaniach
- Kimi‑K2 nie jest przeznaczony wyłącznie do nauki tekstu statycznego: można w nim ćwiczyć zadania symulowane (pisanie raportów, poprawianie kodu, generowanie wykresów, tworzenie stron internetowych).
- Generuje własne próbki szkoleniowe i używa wtórnego modelu ewaluacyjnego do oceniania swoich wyników, iteracyjnie udoskonalając swoje możliwości.
Autonomiczne planowanie i korzystanie z narzędzi
- Planuje procedury składające się z wielu etapów (np. „analiza wynagrodzeń według lokalizacji → przedstawienie wyników na wykresie → napisanie komentarza”) i decyduje, które narzędzie lub API wywołać na każdym etapie, działając jak kompaktowy, inteligentny agent.
Wdrażanie agentów przyjazne dla deweloperów
- Działa od razu po instalacji, przy użyciu prostych wywołań API lub wnioskowania lokalnego — nie wymaga skomplikowanego oprogramowania pośredniczącego ani potoków orkiestracji.
Kompleksowy zestaw umiejętności
- Code: odczyt/zapis/debugowanie, refaktoryzacja międzyplikowa, automatyczne testowanie
- matematyka: algebra, geometria, prawdopodobieństwo, statystyka na poziomie bliskim GPT‑4
- Analiza danych: rozumowanie tabelaryczne, tworzenie wykresów, raporty interaktywne
- Generacja sieci: bezpośrednie dane wyjściowe do HTML/JS/strony
- Automatyzacja CLI:pełna obsługa poleceń terminala z logiką ponawiania prób
Jaka jest wydajność Kimi K2?
Wydajność wzorcowa
- W wielu testach kodu przewyższa GPT‑4.1 i Claude Sonnet.
- Odczytuje, modyfikuje i debuguje wieloplikowe bazy kodu; może automatycznie przenosić projekty (np. z Flask do Rust) lub generować pełne aplikacje internetowe.
Ponadto osiągnął bardzo wysoki wynik 97.4% w teście MATH-500 (test porównawczy matematyki) i wykazał się także swoją mocną stroną w teście wykorzystania narzędzi „opartych na agentach”.
Równowaga między wydajnością a ceną
Moonshot wprowadził cennik uwzględniający OpenAI i Anthropic, z opłatami za korzystanie z API wynoszącymi 0.15 USD za milion tokenów wejściowych i 1 USD za token wyjściowy. Oferta jest atrakcyjna dla klientów korporacyjnych, którzy cenią sobie niskie koszty i wysoką wydajność.
Jak można Kimi K2 być użytym?
Stosowanie
- Gospodarz model open source (Baza/Instrukcja) w Twoim własnym środowisku. * Połączenie z aplikacji za pomocą API korzystając z protokołu zgodnego z OpenAI/Anthropic.
Punkty kontrolne modelu są publikowane na stronach Hugging Face i innych. Jako silniki wnioskowania zaleca się vLLM, SGLang, KTransformers i TensorRT-LLM.
Prosty przykład użycia
Zakończenie czatu (Przykład modelu instrukcji):
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
)
Narzędzie wywoływania możliwe jest również:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
Powyższa konfiguracja pozwala na autonomiczne korzystanie z narzędzi podczas rozmowy.
Gdzie mogę dostać Kimi K2?
- Model i kod są dostępne na stronie Repozytorium GitHub.
- Można go również stosować na Platforma Moonshot poprzez API.
- Opakowanie dla infrastruktury zewnętrznej, takiej jak Przytulanie Twarzy jest również dostępny i ułatwia budowę zaawansowanego środowiska programistycznego.
Ile Kimi K2 koszt?
Cena API:
- 0.15 USD za 1 mln tokenów wejściowych (trafienie w pamięć podręczną)
- $0.60 za 1 M tokenów wejściowych (brak pamięci podręcznej)
- 2.50 USD za 1 mln tokenów wyjściowych
Darmowy dla self-gospodarzem, ale wymagane są koszty serwera i GPU. Optymalizacja kosztów jest możliwa poprzez wybór silnika wnioskowania.
Konkurencyjne środowisko:W porównaniu do OpenAI i Anthropic, położono nacisk na przewagę pod względem wydajności w stosunku do ceny.
Co się zmieni wraz z wprowadzeniem Kimi K2?
1. Rozpowszechnianie się ekonomicznej sztucznej inteligencji na dużą skalę
Efekt MuonClip, który ogranicza powstawanie ogromnych kosztów szkoleniowych, może umożliwić zwykłym użytkownikom oraz małym i średnim przedsiębiorstwom obsługę modeli MoE na dużą skalę.
2. Poprawa jakości poprzez rozbudowę ekosystemu
Otwarte oprogramowanie pozwala badaczom i programistom z całego świata uczestniczyć w rozwoju aplikacji i udoskonalaniu ich. Celem jest osiągnięcie skumulowanej poprawy jakości poprzez współdzielone zbiory danych, forki i społeczności.
3. Rozszerzanie zastosowań na implementację społeczną
Funkcja „agenta” Kimi K2-Instruct otwiera drogę do niezwykle praktycznych narzędzi AI, które można wykorzystywać nie tylko do czatów i wyszukiwania, ale także do automatyzacji, generowania raportów, pomocy w tworzeniu oprogramowania itd.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)Poprzez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po APIaby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Podsumowanie: Czy Kimi K2 symbol nowej ery sztucznej inteligencji?
„Kimi K2” firmy Moonshot AI to model łączący w sobie elementy sztucznej inteligencji nowej generacji – open source, szeroko zakrojone mechanizmy doskonałość (MoE), ekonomiczne szkolenia i agentyzację. W szczególności warto zauważyć, że można go szeroko rozpowszechniać w niskiej cenie, a jednocześnie charakteryzuje się doskonałą wydajnością w generowaniu kodu, obliczeniach matematycznych i zadaniach integracji narzędzi.
Ta strategia wykracza poza samo ujawnianie technologii i ma potencjał promowania dialogu i współpracy między badaczami, programistami i firmami, stając się standardem dla otwartej sztucznej inteligencji. Może być również szansą dla samej firmy Moonshot AI i chińskich firm jako całości na odzyskanie przewagi w międzynarodowej konkurencji.