Moonshot AI ดาวรุ่งในวงการ AI ของจีน ได้เปิดตัว Kimi K2 อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นใหม่ที่พัฒนาบนสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ที่ทันสมัย การประกาศครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพการทำงาน ส่งผลให้ Moonshot AI ก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI ระดับโลก
ความหมายของ คิมิ K2?
คิมิ K2ซึ่งประกาศโดย Moonshot AI (ปักกิ่ง) เมื่อวันที่ 11 กรกฎาคม 2025 เป็นโมเดล AI โอเพนซอร์สล่าสุดและใหญ่ที่สุดของบริษัท เป็นโมเดลขนาดยักษ์ที่มีพารามิเตอร์ 1 ล้านล้านตัว และพารามิเตอร์การเปิดใช้งาน 32 พันล้านตัว โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) บริษัทวางตำแหน่งโมเดลนี้ให้เป็นโมเดลที่เน้น "ปัญญาประดิษฐ์" และได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานเครื่องมือ การสร้างโค้ด และการดำเนินงานอัตโนมัติ โมเดลนี้โดดเด่นในด้านการสร้างโค้ด การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ และการควบคุมคุณภาพ (QA) บนพื้นฐานของความรู้ และที่สำคัญคือ ได้รับการปรับแต่งมาเป็นพิเศษเพื่อ **งาน “ตัวแทน”**หมายความว่าไม่เพียงแต่ตอบคำถามเท่านั้น แต่ยังสามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติได้อีกด้วย
Moonshot ได้เปิดซอร์สซอฟต์แวร์สองประเภทพร้อมกัน ได้แก่ “Kimi-K2-Base” (สำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา) และ “Kimi-K2-Instruct” (สำหรับแอปพลิเคชันแชทและเอเจนต์) นอกจากนี้ ยังมี API ให้ใช้งานแล้ว ซึ่งเน้นย้ำถึงความคล่องตัวที่สามารถแข่งขันกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ดั้งเดิมได้
- คิมิ-เค2-เบส:แบบจำลองพื้นฐานที่มุ่งเป้าไปที่การวิจัยและการปรับแต่งแบบกำหนดเอง
- คิมิ-เค2-อินสตัดท์:เวอร์ชันปรับแต่งคำแนะนำ เหมาะสำหรับการแชททั่วไปและแอปพลิเคชันตัวแทนน้ำหนักเบา
ความสามารถหลัก
- การดำเนินการงานหลายขั้นตอน
- การสร้างโค้ดและการแก้จุดบกพร่อง
- การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ
- การเรียกใช้เครื่องมืออัตโนมัติ
- การสนับสนุนการปรับใช้ภายในสถานที่/ท้องถิ่นที่แข็งแกร่ง
เป้าหมายของ Moonshot คือการส่งมอบอย่างเต็มรูปแบบ “ตัวแทนเปิด” แพลตฟอร์ม AI ที่ให้นักพัฒนาและนักวิจัยสร้างระบบที่สามารถเรียกใช้เครื่องมือภายนอกและดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้เชิงรุก
เหตุใด Moonshot AI จึงเปิดตัว คิมิ K2?
สภาพแวดล้อมทางการตลาดและโครงสร้างการแข่งขัน
ในประเทศจีน ขณะที่ DeepSeek, Baidu, Alibaba, Tencent และอื่นๆ แข่งขันกันอย่างเข้มข้น Moonshot เข้ามามีบทบาทชั่วคราวในด้านการวิเคราะห์และค้นหาข้อความขนาดกลางและยาวในปี 2024 อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก DeepSeek ซึ่งมีโมเดลต้นทุนต่ำเป็นอันดับแรก แพร่หลาย อันดับผู้ใช้งานแอป Kimi รายเดือนจึงลดลงจากสามอันดับแรกมาอยู่ที่อันดับเจ็ดในช่วงต้นปี 2025
ด้วยเหตุนี้ เพื่อดึงดูดความสนใจอีกครั้ง Moonshot จึงตัดสินใจใช้กลยุทธ์โอเพนซอร์สโมเดลที่สามารถใช้งานได้ในตลาดโลก บริษัทตั้งเป้าที่จะบรรลุทั้ง “ประสิทธิภาพและการเข้าถึง” โดยอ้างอิงกลยุทธ์ที่ Meta (LLaMA และอื่นๆ) นำมาใช้
ทำไมต้องเปิดแหล่งที่มา?
บริษัท AI รายใหญ่ของสหรัฐอเมริกา (OpenAI, Google ฯลฯ) มักจะดำเนินงานโมเดลล่าสุดของตนในลักษณะปิด ในขณะเดียวกัน ผู้เล่นรายใหญ่ของจีนก็ได้นำแนวทางโอเพนซอร์สมาใช้ และ Moonshot จะยังคงสานต่อแนวทางนี้ต่อไป โอเพนซอร์สมีข้อได้เปรียบในด้านความน่าเชื่อถือที่เพิ่มขึ้น การขยายระบบนิเวศของนักพัฒนา และการเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับแบรนด์ระดับสากล
อย่างไร คิมิ K2 ออกแบบเหรอ?
สถาปัตยกรรมโมอี
“Kimi K2” เป็นโครงสร้าง MoE ที่มีพารามิเตอร์รวม 1 ล้านล้านตัว สำหรับแต่ละอินพุต จะมีการเปิดใช้งานชุดย่อย 32B และเลือกผู้เชี่ยวชาญ 8 คนจากผู้เชี่ยวชาญ 384 คน ซึ่งทำให้การคำนวณมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อเทียบกับจำนวนพารามิเตอร์
ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ MuonClip
เทคโนโลยี “MuonClip” ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Moonshot คือวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบใหม่เพื่อขจัดปัญหาความไม่เสถียร ซึ่งเป็นปัญหาในการฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่เป็นล้านล้าน วิธีนี้ช่วยลดความจำเป็นในการฝึกฝนซ้ำ ซึ่งมีมูลค่าหลายล้านดอลลาร์ และยังช่วยให้การฝึกฝนมีเสถียรภาพและประหยัดต้นทุนไปพร้อมๆ กัน
การดูแลตนเองตามภารกิจ
- Kimi‑K2 ไม่เพียงแต่ได้รับการฝึกฝนกับข้อความคงที่เท่านั้น แต่ยังฝึกฝนกับงานจำลอง (การเขียนรายงาน การแก้ไขโค้ด การสร้างแผนภูมิ การสร้างหน้าเว็บ) อีกด้วย
- มันสร้างตัวอย่างการฝึกอบรมของตัวเองและใช้โมเดลผู้ประเมินรองเพื่อให้คะแนนผลลัพธ์ และปรับปรุงความสามารถอย่างต่อเนื่อง
การวางแผนอัตโนมัติและการใช้เครื่องมือ
- วางแผนขั้นตอนหลายขั้นตอน (เช่น "วิเคราะห์เงินเดือนตามสถานที่ → ผลลัพธ์ของพล็อต → เขียนคำอธิบาย") และตัดสินใจว่าจะเรียกเครื่องมือหรือ API ใดในแต่ละขั้นตอน โดยทำหน้าที่เหมือนตัวแทนอัจฉริยะแบบกะทัดรัด
การปรับใช้ตัวแทนที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา
- ใช้งานได้ทันทีด้วยการเรียก API หรือการอนุมานภายในที่เรียบง่าย ไม่จำเป็นต้องใช้มิดเดิลแวร์หรือไปป์ไลน์การประสานงานที่ซับซ้อน
ชุดทักษะที่ครอบคลุม
- รหัส: การอ่าน/เขียน/แก้ไขข้อบกพร่อง การรีแฟกเตอร์ข้ามไฟล์ การทดสอบอัตโนมัติ
- คณิตศาสตร์:พีชคณิต เรขาคณิต ความน่าจะเป็น สถิติศาสตร์ ในระดับใกล้เคียงกับ GPT‑4
- การวิเคราะห์ข้อมูล: การใช้เหตุผลแบบตาราง การทำแผนภูมิ รายงานแบบโต้ตอบ
- การสร้างเว็บ: เอาต์พุตข้อมูลโดยตรงไปยัง HTML/JS/หน้า
- ระบบอัตโนมัติ CLI: รองรับคำสั่งเทอร์มินัลเต็มรูปแบบพร้อมตรรกะการลองใหม่
ประสิทธิภาพของ คิมิ K2?
ประสิทธิภาพมาตรฐาน
- เหนือกว่า GPT‑4.1 และ Claude Sonnet ในการทดสอบโค้ดหลายรายการ
- อ่าน แก้ไข และแก้ไขโค้ดฐานไฟล์หลายไฟล์ สามารถพอร์ตโปรเจ็กต์ได้โดยอัตโนมัติ (เช่น Flask → Rust) หรือสร้างแอปเว็บเต็มรูปแบบ
นอกจากนี้ ยังทำคะแนนได้สูงถึง 97.4% ในการทดสอบ MATH-500 (เกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์) และยังแสดงให้เห็นจุดแข็งในเกณฑ์มาตรฐานการใช้เครื่องมือแบบ "ตามตัวแทน" อีกด้วย
ความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและราคา
Moonshot ได้เปิดตัวการกำหนดราคาที่คำนึงถึง OpenAI และ Anthropic โดยมีค่าธรรมเนียมการใช้งาน API ที่ 0.15 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็น และ 2.50 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุต กลยุทธ์นี้ดึงดูดลูกค้าองค์กรด้วยต้นทุนต่ำและประสิทธิภาพสูง
ทำอย่างไร คิมิ K2 นำไปใช้?
การใช้
- เจ้าของห้องพัก โมเดลโอเพ่นซอร์ส (ฐาน/สั่งการ) ในสภาพแวดล้อมของคุณเอง * โทรจากแอปโดยใช้ API โดยใช้โปรโตคอลที่เข้ากันได้กับ OpenAI/Anthropic
จุดตรวจสอบแบบจำลองได้รับการเผยแพร่บน Hugging Face และไซต์อื่นๆ แนะนำให้ใช้ vLLM, SGLang, KTransformers และ TensorRT-LLM เป็นเครื่องมืออนุมาน
ตัวอย่างการใช้งานแบบง่ายๆ
การสนทนาเสร็จสิ้น (ตัวอย่างแบบจำลองคำสั่ง):
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
)
การเรียกเครื่องมือ ก็เป็นไปได้เช่นกัน:
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
การกำหนดค่าข้างต้นช่วยให้สามารถใช้เครื่องมือโดยอัตโนมัติระหว่างการสนทนา
ได้ที่ไหน คิมิ K2?
- สามารถดูรุ่นและรหัสได้จาก พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub.
- ยังสามารถนำไปใช้กับ แพลตฟอร์มมูนช็อต ผ่านทาง API
- การห่อหุ้มสำหรับโครงสร้างพื้นฐานภายนอก เช่น กอดหน้า ยังมีให้ใช้งานเพื่อให้การสร้างสภาพแวดล้อมการพัฒนาขั้นสูงเป็นเรื่องง่าย
เท่าไหร่ คิมิ K2 ค่าใช้จ่าย?
ราคา API:
- $0.15 ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้าน (การเข้าถึงแคช)
- $0.60 ต่อโทเค็นอินพุต 1 M (แคชพลาด)
- $2.50 ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 M
ฟรีสำหรับ Self-โฮสติ้งแต่จำเป็นต้องมีต้นทุนเซิร์ฟเวอร์และ GPU การปรับต้นทุนให้เหมาะสมสามารถทำได้โดยการเลือกเอ็นจิ้นอนุมาน
บรรยากาศการแข่งขัน:เมื่อเทียบกับ OpenAI และ Anthropic แล้ว จะมีการเน้นที่ความเหนือกว่าในแง่ของประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับราคา
อะไรจะเปลี่ยนแปลงไปบ้างเมื่อมีการนำ คิมิ K2?
1. การแพร่กระจายของ AI ขนาดใหญ่ที่คุ้มต้นทุน
ผลของ MuonClip ซึ่งช่วยลดการเกิดต้นทุนการฝึกอบรมจำนวนมหาศาล อาจช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปและวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมสามารถจัดการกับโมเดล MoE ขนาดใหญ่ได้
2. การปรับปรุงคุณภาพผ่านการขยายตัวของระบบนิเวศ
โอเพนซอร์สช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาจากทั่วโลกสามารถมีส่วนร่วมและพัฒนาแอปพลิเคชันและการปรับปรุงต่างๆ ได้ เป้าหมายคือการบรรลุการพัฒนาคุณภาพแบบสะสมผ่านชุดข้อมูล การแบ่งส่วน และชุมชนที่ใช้ร่วมกัน
3. การขยายการประยุกต์ใช้ไปสู่การใช้งานทางสังคม
ฟังก์ชัน "ตัวแทน" ของ Kimi K2-Instruct จะช่วยนำทางไปสู่เครื่องมือ AI ที่ใช้งานได้จริงซึ่งไม่เพียงแต่ใช้ได้สำหรับการแชทและการค้นหาเท่านั้น แต่ยังใช้ได้สำหรับการทำงานอัตโนมัติ การสร้างรายงาน การช่วยเหลือในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ฯลฯ อีกด้วย
เริ่มต้นใช้งาน
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ คิมิ เค2 เอพีไอ(kimi-k2-0711-preview)ผ่าน โคเมทเอพีไอเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ APIสำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
สรุป: อิส คิมิ K2 สัญลักษณ์แห่งยุคใหม่ของ AI?
“Kimi K2” ของ Moonshot AI เป็นโมเดลที่ผสานรวมองค์ประกอบของ AI ยุคใหม่ ได้แก่ โอเพนซอร์ส กระทรวงศึกษาธิการขนาดใหญ่ การฝึกอบรมที่คุ้มค่า และเอเจนต์ไลเซชันเข้าไว้ด้วยกัน ที่น่าสนใจคือโมเดลนี้สามารถนำไปใช้งานได้อย่างแพร่หลายในราคาประหยัด พร้อมทั้งยังแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในงานด้านการสร้างโค้ด คณิตศาสตร์ และการผสานรวมเครื่องมือ
กลยุทธ์นี้ไม่ใช่แค่การเปิดเผยเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังมีศักยภาพในการส่งเสริมการสนทนาและความร่วมมือระหว่างนักวิจัย นักพัฒนา และบริษัทต่างๆ และกลายเป็นมาตรฐานสำหรับ AI แบบโอเพนซอร์ส นอกจากนี้ยังอาจเป็นโอกาสสำหรับ Moonshot AI เองและบริษัทจีนโดยรวมในการกลับมาได้เปรียบในการแข่งขันระดับนานาชาติอีกครั้ง