Moonshot AI, восходящая звезда китайского рынка искусственного интеллекта, официально представил Kimi K2 — модель нового поколения для больших языков, основанную на передовой архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Это заявление знаменует собой значительный скачок в производительности, масштабируемости и эффективности, выводя Moonshot AI на передовые позиции в области глобальных инноваций в области искусственного интеллекта.
Что такое Кими К2?
Кими К2, анонсированная Moonshot AI (Пекин) 11 июля 2025 года, является новейшей и крупнейшей моделью искусственного интеллекта с открытым исходным кодом компании, гигантской моделью с 1 триллионом параметров и 32 миллиардами параметров активации, использующей архитектуру Mixture-of-Experts (MoE). Компания позиционирует её как модель, которая делает акцент на «агентном интеллекте» и разработана специально для использования инструментов, генерации кода и автономного выполнения задач. Она превосходно справляется с генерацией кода, математическими рассуждениями и контролем качества на основе знаний, и, что особенно важно, специально оптимизирована для «агентские» задачи, то есть он не просто отвечает на вопросы, но и может автономно выполнять многоэтапные рабочие процессы.
Moonshot одновременно открыл исходный код двух типов программного обеспечения: «Kimi-K2-Base» (для исследователей и разработчиков) и «Kimi-K2-Instruct» (для чатов и агентских приложений). Также доступны API, что подчёркивает универсальность, позволяющую конкурировать с традиционными проприетарными моделями.
- Кими‑К2‑База: базовая модель, предназначенная для исследований и индивидуальной настройки.
- Кими‑К2‑Инструкт: версия с оптимизированными инструкциями, предназначенная для общего чата и легких агентских приложений.
Ключевые возможности
- Многошаговое выполнение задачи
- Генерация кода и отладка
- Анализ данных и визуализация
- Автоматический вызов инструмента
- Мощная поддержка локального развертывания
Цель Moonshot — предоставить полностью «открытый агент» Платформа ИИ, которая позволяет разработчикам и исследователям создавать системы, способные вызывать внешние инструменты и проактивно выполнять сложные задачи.
Почему был запущен Moonshot AI? Кими К2?
Рыночная среда и конкурентная структура
В Китае, поскольку DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent и другие усилили конкуренцию, Moonshot временно присутствовал в областях анализа и поиска средних и длинных текстов в 2024 году. Однако из-за распространения DeepSeek, который изначально имел недорогую модель, рейтинг ежемесячно активных пользователей приложения Kimi упал с первой тройки на седьмое место в начале 2025 года.
По этой причине, чтобы вновь привлечь внимание, Moonshot решила использовать стратегию открытого исходного кода – модели, пригодной для использования на глобальном рынке. Компания стремится достичь как «производительности, так и доступности», ссылаясь на стратегии, принятые Meta (LLaMA и др.).
Почему с открытым исходным кодом?
Крупнейшие американские компании в области искусственного интеллекта (OpenAI, Google и др.) склонны использовать свои новейшие модели в закрытом режиме. Тем временем, крупные китайские игроки перешли на открытый исходный код, и Moonshot продолжит эту тенденцию. Открытый исходный код обладает такими преимуществами, как повышенная надёжность, расширение экосистемы разработчиков и укрепление международного бренда.
Как Кими К2 спроектирован?
МО архитектуры
«Kimi K2» — это структура MoE с общим числом параметров в 1 триллион. Для каждого входа активируется подмножество из 32B, и из 8 экспертов выбираются 384. Это обеспечивает чрезвычайно эффективные вычисления с учётом количества параметров.
Оптимизатор MuonClip
Запатентованная технология Moonshot «MuonClip» — это новый метод оптимизации, устраняющий нестабильность, которая является проблемой при обучении моделей в триллионных масштабах. Это позволяет избежать необходимости в переобучении стоимостью в миллионы долларов и одновременно обеспечивает как стабильность обучения, так и экономическую эффективность.
Самоконтроль, ориентированный на выполнение задач
- Kimi‑K2 обучается не только работе со статическим текстом: он практикуется на моделируемых задачах (написание отчетов, исправление кода, создание диаграмм, создание веб-страниц).
- Он генерирует собственные обучающие образцы и использует вторичную оценочную модель для оценки своих результатов, итеративно совершенствуя свои возможности.
Автономное планирование и использование инструментов
- Планирует многошаговые процедуры (например, «проанализировать зарплаты по местоположению → отобразить результаты → написать комментарий») и решает, какой инструмент или API вызывать на каждом этапе, действуя как компактный интеллектуальный агент.
Удобное для разработчиков развертывание агента
- Готово к работе с простыми вызовами API или локальным выводом — не требуется сложного промежуточного программного обеспечения или оркестровочных конвейеров.
Комплексный набор навыков
- Code: чтение/запись/отладка, межфайловый рефакторинг, автоматизированное тестирование
- Математики: алгебра, геометрия, вероятность, статистика на уровне, близком к GPT‑4
- Анализ данных: табличное обоснование, построение диаграмм, интерактивные отчеты
- Веб-генерация: прямой вывод данных в HTML/JS/страницу
- CLI-автоматизация: полная поддержка команд терминала с логикой повтора
Какова производительность? Кими К2?
Тестовая производительность
- Превосходит GPT‑4.1 и Claude Sonnet по нескольким показателям производительности кода.
- Читает, изменяет и отлаживает многофайловые кодовые базы; может автоматически портировать проекты (например, Flask → Rust) или генерировать полноценные веб-приложения.
Кроме того, он показал очень высокий результат в 97.4% в тесте MATH-500 (математический тест), а также продемонстрировал свои сильные стороны в тесте использования «агентских» инструментов.
Баланс между производительностью и ценой
Moonshot ввёл ценообразование, учитывающее OpenAI и Anthropic, с комиссией за использование API в размере 0.15 доллара США за 1 млн входящих токенов и 2.50 доллара США за исходящий токен. Сервис привлекает корпоративных клиентов своей тактикой низкой стоимости и высокой производительности.
Чем мы можем Кими К2 использоваться?
Применение
- Хозяин модель с открытым исходным кодом (Base/Instruct) в вашей собственной среде. * Вызов из приложения с помощью API с использованием протокола, совместимого с OpenAI/Anthropic.
Контрольные точки модели опубликованы на Hugging Face и других сайтах. В качестве механизмов вывода рекомендуются vLLM, SGLang, KTransformers и TensorRT-LLM.
Простой пример использования
Завершение чата (Пример модели Instruct):
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
)
Вызов инструмента Также возможно:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
Приведенная выше конфигурация позволяет использовать инструмент автономно во время разговора.
Где я могу получить Кими К2?
- Модель и код доступны на сайте Репозиторий GitHub.
- Может также использоваться на Платформа Moonshot через API.
- Упаковка для внешней инфраструктуры, такой как Обнимая лицо также доступен, что упрощает создание расширенной среды разработки.
Сколько стоит Кими К2 Стоимость?
цена API:
- $0.15 за 1 млн входных токенов (кэш-попадание)
- $0.60 за 1 млн входных токенов (промах кэша)
- $2.50 за 1 млн выходных токенов
Бесплатно для самодостаточным, но требуются затраты на сервер и видеокарту. Оптимизация затрат возможна за счёт выбора механизма вывода.
Конкурентная среда: По сравнению с OpenAI и Anthropic, здесь упор делается на превосходство в плане производительности и цены.
Что изменится с введением Кими К2?
1. Распространение экономически эффективных крупномасштабных ИИ
Эффект MuonClip, который подавляет возникновение огромных затрат на обучение, может позволить обычным пользователям, а также малым и средним предприятиям работать с крупномасштабными моделями MoE.
2. Повышение качества за счет расширения экосистемы
Открытый исходный код позволяет исследователям и разработчикам со всего мира участвовать в разработке приложений и усовершенствований. Цель — добиться совокупного повышения качества за счёт общих наборов данных, форков и сообществ.
3. Расширение приложений до социальной реализации
Функция «агента» Kimi K2-Instruct открывает путь к созданию весьма практичных инструментов ИИ, которые можно использовать не только для чата и поиска, но и для автоматизации, создания отчетов, помощи в разработке программного обеспечения и т. д.
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.
Разработчики могут получить доступ Кими К2 API(kimi-k2-0711-preview)через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководстводля получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Резюме: есть Кими К2 символ новой эры ИИ?
«Kimi K2» от Moonshot AI — это модель, объединяющая в себе элементы ИИ нового поколения: открытый исходный код, масштабируемую MoE, экономичное обучение и агентизацию. В частности, стоит отметить, что она может широко распространяться по низкой цене, демонстрируя при этом отличную производительность в задачах генерации кода, математических вычислений и интеграции инструментов.
Эта стратегия выходит за рамки простого раскрытия информации о технологиях и может способствовать развитию диалога и сотрудничества между исследователями, разработчиками и компаниями, а также стать стандартом для ИИ с открытым исходным кодом. Это также может стать возможностью для самой Moonshot AI и китайских компаний в целом восстановить преимущество в международной конкуренции.