Kimi K2, 2025'in en çok konuşulan açık ağırlık Uzman Karışımı (MoE) dil modellerinden biri olarak hızla öne çıktı ve araştırmacılara ve geliştiricilere bir trilyon parametreli mimariye benzersiz bir ücretsiz erişim sunuyor. Bu makalede, Kimi K2'yi özel kılan özellikleri inceleyecek, çeşitli ücretsiz erişim yöntemlerini ele alacak, topluluktaki en son gelişmeleri ve tartışmaları vurgulayacak ve Kimi K2'yi kendi iş akışlarınıza nasıl entegre edebileceğinizi göstereceğiz; üstelik tek kuruş bile harcamadan.
Kimi K2 nedir ve neden önemlidir?
Kimi K2, Moonshot AI tarafından geliştirilen, her geçişte 1 milyar aktif uzmanla toplam 32 trilyon parametreye sahip, son teknoloji bir MoE modelidir. MuonClip optimizasyon aracı kullanılarak 15.5 trilyon token üzerinde eğitilen bu model, bir zamanlar özel sistemlerin tekelinde olan gelişmiş akıl yürütme, kod sentezi ve aracı görevlerde mükemmel performans gösterir. Ağırlıkları tamamen açık ve indirilebilir olduğundan, sınır ötesi yapay zeka araştırmalarını demokratikleştirir ve yeterli donanıma sahip herkesin modeli ince ayar yapmasına, özelleştirmesine veya yeni uygulamalara genişletmesine olanak tanır.
Temsilci İstihbarat
Kimi-K2'nin "aracı" tasarımı, çok adımlı görevleri otonom olarak planlayıp yürütebileceği anlamına gelir; harici verileri toplar, araçları çağırır ve uzun etkileşimler boyunca bağlamı korur. Bu, onu basit sohbet robotlarının ötesine geçen yapay zeka asistanları oluşturmak için ideal hale getirir.
Performans özeti
Bağımsız değerlendirmeler, Kimi-K2'nin aşağıdaki temel ölçütlerde önde gelen açık kaynaklı ve tescilli modellerden daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir:
- Kodlama ve Muhakeme Ölçütleri: LiveCodeBench'te Kimi K2, %53.7'lik bir doğruluk oranına ulaşarak hem DeepSeek‑V3'ü (%46.9) hem de GPT‑4.1'i (%44.7) geride bıraktı.
- Matematiksel sebepler: MATH‑500 veri setinde Kimi K2 %97.4 puan alırken, GPT‑4.1 %92.4 puan aldı.
- Genel Temsilci Görevleri: SWE-bench Verified paketinde Kimi K2, %65.8 doğruluk oranına ulaşarak çoğu açık kaynaklı alternatifi geride bıraktı.
Kimi K2'ye resmi web arayüzü üzerinden ücretsiz olarak nasıl erişebilirsiniz?
Moonshot AI, https://kimi.com adresinde resmi bir sohbet kullanıcı arayüzü sunar. Burada herkes oturum açıp model açılır menüsünden "Kimi‑K2"yi seçebilir; ödeme bilgileri veya bekleme listeleri gerekmez. Kullanıcı arayüzü ağırlıklı olarak Çince olsa da, tarayıcınızın yerleşik çeviri araçlarından yararlanmak, İngilizce konuşanlar için tamamen kullanılabilir hale getirir.
Resmi Sohbet Kullanıcı Arayüzü
- https://kimi.com adresine gidin ve hesabınızı oluşturun veya hesabınıza giriş yapın.
- Arayüzü çevirmek için Google Translate'i (veya eşdeğerini) kullanın.
- Model seçimi menüsünden “Kimi‑K2”yi seçin.
- Herhangi bir sohbet arayüzünde olduğu gibi komutları girin.
Kullanım Özellikleri
- Sınırsız sorgu:Birçok ücretsiz demo'nun aksine, token kotası veya zaman kısıtlaması yoktur.
- Arama benzeri davranış: Arayüz, konuşma tarzından ziyade etkensel geri çağırma ve muhakemeyi vurguluyor.
Moonshot AI'nın resmi sitesinde ücretsiz kullanıcılara yönelik iki ana teklif bulacaksınız:
- Kimi‑K2‑Base:Araştırma için optimize edilmiş, ağırlıklara, API'lere ve topluluk destek kanallarına tam erişim sağlayan bir temel model.
- Kimi-K2-Talimat:Etkileşimli sohbet ve aracı görevler için özel olarak tasarlanmış, yerleşik araç çağırma yetenekleri de içeren, ince ayarlı bir sürüm.
Her iki versiyona da kaydolduktan hemen sonra panonuzdan erişebilirsiniz; kullanım kotaları aylık olarak sıfırlanır.
Kimi K2'yi başka nerede ücretsiz olarak çevrimiçi deneyebilirsiniz?
Resmi sitenin ötesinde, topluluk odaklı çok sayıda demo, Kimi K2'yi farklı bağlamlarda denemenize olanak tanır.
Hugging Face Spaces Demo
Daha geliştirici odaklı bir ortam tercih edenler için Moonshot, Hugging Face Spaces'te ücretsiz bir demo sunuyor. "Kimi K2 Instruct" alanı, kullanıcıların komutlarla denemeler yapmasına ve doğrudan tarayıcıda yanıtlar almasına olanak tanıyor. Bu demoyu kullanmak için:
- Hugging Face'deki Kimi K2 Instruct Space'e gidin.
- Giriş yapın veya ücretsiz bir Hugging Face hesabı oluşturun.
- Açılır menüden “Kimi K2” modelini seçin.
- Herhangi bir ödeme yapmadan anında çıktıları görmek için komutları gönderin.
Açık Ağırlık Modeli İndirme
Açık ağırlıklı bir model olarak, Kimi K2'nin tüm parametre kümesi GitHub'da herkese açık olarak barındırılmaktadır. Araştırmacılar ve kuruluşlar şunları yapabilir:
- Eğitilen ağırlıkları elde etmek için GitHub deposunu klonlayın.
- Kimi K2'yi PyTorch veya TensorFlow kullanarak yerel çıkarım hatlarına entegre edin.
Bu seçenek, harici API'lere olan tüm bağımlılığı ortadan kaldırarak, yalnızca kullanıcının kendi hesaplama kaynaklarına tabi olmak üzere sınırsız ücretsiz kullanım olanağı sağlar.
Araştırmacı API Erişimi
Moonshot AI, akademik ve ticari olmayan araştırmalar için ücretsiz erişim sağlayan bir katmanla, Kimi K2 için düşük maliyetli bir API uç noktası sağlar. Başvuru sahipleri, araştırma amaçlarını belirten kısa bir formu doldurur. Onaylandıktan sonra, API anahtarı değerlendirmeler, prototipler ve küçük ölçekli deneyler için uygun cömert bir kota sağlar.
Kimi K2'yi yerel olarak maliyetsiz olarak nasıl çalıştırabilirsiniz?
Üst düzey GPU'lara erişimi olanlar için Moonshot AI, araştırmacıların modeli kendi kendilerine barındırmalarına olanak tanıyan tam Kimi K2 ağırlıklarını GitHub ve Hugging Face'te açık kaynaklı hale getirdi.
Ağırlıkları İndirme
- 1 trilyon parametreli kontrol noktasını https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2 adresindeki resmi depodan alın.
- Tam modeli barındırmak için en az 8 x A100 GPU'nuz (veya eşdeğeri) olduğundan emin olun.
Çıkarım Motorları
Kimi K2'yi vLLM, KTransformers veya TensorRT‑LLM gibi optimize edilmiş çalışma zamanlarını kullanarak dağıtın. Bu motorlar, istek başına yalnızca gerekli parametre alt kümelerini etkinleştirmek için uzman yönlendirme stratejilerini destekleyerek donanım yükünü en aza indirir.
Ücretsiz Erişimin Sınırlamaları Nelerdir?
Moonshot'ın ücretsiz teklifleri cömert olsa da, bazı pratik kısıtlamalar mevcuttur.
Oran Limitleri
- Uygulama ve Tarayıcı Arayüzü: Adil kullanımın sağlanması için oturum sayısı günde 100 istekle sınırlandırılabilir.
- Sarılma Yüz Demosu: Yoğun saatlerde taleplerin kısıtlanması, daha yavaş yanıt verilmesine veya geçici olarak askıya alınmasına neden olabilir.
- Araştırmacı API'si: İlk kotalar genellikle ayda 100 token'a kadar kapsar. Ek token'lar için ücretli bir plana yükseltme yapmanız gerekir.
Özellik Sınırlamaları
- Araç Entegrasyonu: Gelişmiş zincirleme ve araç çağrıları (örneğin, kod yürütme, web alma) ücretli katmanlarla sınırlandırılabilir.
- İnce Ayar: Tam ince ayar yetenekleri kurumsal müşterilere ayrılmıştır; ücretsiz kullanıcılar yalnızca temel ve talimatla ayarlanmış kontrol noktalarını kullanabilir.
Kimi K2'yi üçüncü taraf API'leri aracılığıyla nasıl kullanabilirim?
CometAPI ve benzeri API pazar yerleri, modeli botlara, uygulamalara veya CI kanallarına yerleştirmenize olanak tanıyan ücretsiz kullanım katmanlarıyla Kimi K2 uç noktalarını kullanıma sunar.
CometAPI API
- üzerinde ücretsiz bir hesap oluşturun Kuyrukluyıldız API'si ve API anahtarı oluştur.
- “Kimi K2 API” sağlayıcı sayfasına gidin ve model çağrısını alın.
- API anahtarınızı ve uç nokta URL'nizi kopyalayın.
- Kodunuzdan JSON formatında HTTP POST istekleri gönderin.
import requests
API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {YOUR_TOKEN}"}
payload = {
"model": "kimi-k2-0711-preview",
"messages": ,
"max_tokens": 200
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())
Bu, sağlayıcılar arasında aynı şekilde çalışır; sadece değiştirin API_URL ve YOUR_TOKEN.
CometAPI API çağrılarının fiyatlandırması oldukça rekabetçidir; yaklaşık olarak milyon giriş belirteci başına $0.11 ve milyon çıkış belirteci başına $1.99'dur; bu oran, Anthropic'in Claude Opus 15'ündeki $75/$4 ile karşılaştırıldığında oldukça yüksektir. Bu maliyet verimliliği, K2'yi bütçenizi zorlamadan büyük ölçekli dağıtımlar için uygun hale getirir.
Kimi K2'nin optimum performansını garantileyen en iyi uygulamalar nelerdir?
Kaynak tüketimini yönetirken K2'nin yeteneklerini en üst düzeye çıkarmak için hedefli istemleri, toplu istekleri ve uyarlanabilir yönlendirmeyi benimseyin.
Hızlı mühendislik
İstenilen biçimlendirmeyi, stili ve kısıtlamaları belirten özlü, bağlam açısından zengin istemler oluşturun. Örneğin:
"Siz bir Python uzmanısınız. Aşağıdaki fonksiyon için uç durumların kapsandığından emin olarak bir birim test paketi yazın."
Bu ayrıntı düzeyi, model "halüsinasyonlarını" azaltır ve çıktının alakalılığını artırır.
Hesaplamayı yönetme
Uzman anahtarlama yükünü en aza indirmek için ilgili çıkarımları toplu olarak gerçekleştirerek MoE mimarisinden yararlanın. API kullanırken, istemleri tek bir bağlantı altında gruplandırın ve ayarlayın. temperature ve max_tokens Yaratıcılığı maliyetle dengelemek için. Şirket içi dağıtımlar için GPU bellek kullanımını izleyin ve kritik olmayan bileşenleri (örneğin, belirteçleme) CPU iş parçacıklarına aktararak VRAM'ı boşaltın.
Kimi K2'nin MoE mimarisi esneklik sunuyor:
- Temel vs. TalimatGüvenliğin daha az kritik olduğu içerik üretimi için, daha yüksek hız sınırlarından yararlanmak üzere Temel varyantı kullanın. Yalnızca sıkı hizalama veya araç kullanımı gerekli olduğunda Talimat'a geçin.
- Kendinden Barındırılan Bağdaştırıcılar:Kendinden barındırılan kurulumlarda, belirli görevler için performansı korurken bellek alanını azaltmak için daha küçük uzman alt kümeleri yükleyebilir veya LoRA bağdaştırıcıları uygulayabilirsiniz.
Sonuç
Kimi K2, açık yapay zekada bir dönüm noktasını temsil ediyor: herkesin ücretsiz olarak erişebildiği trilyonlarca parametreli, aracı bir model. Resmi web kullanıcı arayüzü, Hugging Face ve DeepInfra'daki topluluk demoları, yerel kendi kendine barındırma ve ücretsiz API uç noktaları sayesinde, cüzdanınıza dokunmadan Kimi K2'yi denemenin sayısız yolu mevcut. En son teknik rapor, Qwen gibi yükselen rakiplere karşı hararetli tartışmalar ve Apidog MCP Sunucusu aracılığıyla güçlü entegrasyonlarla bir araya geldiğinde, Kimi K2'nin projeleriniz için sıfır maliyetle neler yapabileceğini keşfetmek için şimdi mükemmel bir zaman.