Kimi K2 Nedir? Nasıl Erişilir?

Kimi K2, en son teknoloji uzman mimarisini aracı görevler için özel eğitimle birleştirerek açık kaynaklı büyük dil modellerinde önemli bir sıçramayı temsil ediyor. Aşağıda, kökenlerini, tasarımını, performansını ve erişim ve kullanım için pratik hususları inceliyoruz.

Kimi K2 nedir?

Kimi K2, Moonshot AI tarafından geliştirilen bir trilyon parametreli uzman karışımı (MoE) dil modelidir. 32 milyar "etkinleştirilmiş" parametre (token başına kullanılanlar) ve toplam 1 trilyon uzman parametre sayısıyla, doğrusal çıkarım maliyetleri olmadan muazzam bir kapasite sağlar. Muon optimizasyonu üzerine inşa edilen Kimi K2, 15.5 trilyondan fazla token üzerinde eğitilerek, daha önce pratik olmadığı düşünülen ölçeklerde kararlılık elde edilmiştir. Model iki ana varyantta sunulmaktadır:

Kimi-K2-Talimat: Konuşma ve aracı uygulamaları için önceden ayarlanmış, diyalog sistemlerinde ve araç destekli iş akışlarında anında dağıtıma hazır.

Kimi‑K2‑Base: Araştırma, özel ince ayar ve düşük seviyeli deneyler için uygun bir temel model.

Mimarisi nasıl çalışıyor?

• Uzman Karışımı (MoE): Her katmanda, bir geçit mekanizması her bir belirteci işlemek üzere küçük bir uzman alt kümesi (8'ten 384'i) seçer ve bu sayede çıkarım için gereken hesaplamayı önemli ölçüde azaltırken aynı zamanda büyük bir bilgi tabanını korur.
• Özel Katmanlar: Toplam 61 katmanın yanı sıra tek bir yoğun katmandan oluşur, 64 adet dikkat başlığı ve MoE verimliliğine göre tasarlanmış gizli boyutlara sahiptir.
• Bağlam ve Kelime Bilgisi: Bağlam uzunluğunda 128 K'ya kadar belirteci ve 160 K belirteçli bir sözlüğü destekler, uzun biçimli anlayışı ve üretimi mümkün kılar.

Kimi K2 neden önemli?

Kimi K2, özellikle kodlama ve muhakeme kıyaslamalarında önde gelen tescilli modellerle aynı performansı sunarak açık kaynaklı yapay zekanın sınırlarını zorluyor.

Hangi ölçütler yeteneklerini ortaya koyuyor?

• LiveCodeBench v6: %1'lik bir geçme oranına ulaşarak açık kaynaklı modellere öncülük ediyor ve GPT-53.7 (4.1%) gibi kapalı sistemlerle rekabet ediyor.
• SWE-bench Doğrulandı: %65.8'lik puanla GPT-4.1'in %54.6'lık puanını geride bıraktı ve kamuya açık karşılaştırma testlerinde yalnızca Claude Sonnet 4'ün ardından ikinci sırada yer aldı.
• MultiPL‑E ve OJBench: Gerçek dünya programlama zorluklarında sağlam çok dilli kodlama yeteneği (%85.7 MultiPL‑E'de) ve güvenilir performans gösterir.
• Matematik-500: GPT-97.4'in %4.1'lük oranını geride bırakarak %92.4'lük bir orana ulaşıyor ve resmi matematiksel akıl yürütmedeki yeteneğini sergiliyor.

Aracılık görevleri için nasıl optimize edilmiştir?

Ham üretimin ötesinde, Kimi K2, harici araçları çağırmak, çok adımlı süreçlerde mantık yürütmek ve sorunları otonom olarak çözmek için sentetik araç kullanım senaryoları (Model Bağlam Protokolü (MCP) verileri) ile eğitildi. Bu, kod yürütmeyi, API etkileşimini ve iş akışı otomasyonunu sorunsuz bir şekilde düzenleyebildiği Cline gibi ortamlarda onu özellikle yetenekli kılıyor.

Kimi K2'ye nasıl ulaşabilirim?

Erişim seçenekleri resmi platformları, açık kaynaklı dağıtımları ve üçüncü taraf entegrasyonlarını kapsayarak araştırma, geliştirme ve kurumsal ihtiyaçlara hitap ediyor.

Resmi Moonshot AI platformu

Moonshot AI, platformu aracılığıyla barındırılan çıkarım sunarak hem Kimi‑K2‑Base hem de Kimi‑K2‑Instruct varyantlarına düşük gecikmeli API erişimi sağlar. Fiyatlandırma, işlem tüketimine göre kademeli olarak belirlenir ve kurumsal planlar öncelikli destek ve şirket içi dağıtımları içerir. Kullanıcılar Moonshot AI web sitesine kaydolabilir ve anında entegrasyon için API anahtarlarını alabilirler.

Kuyrukluyıldız API'si

CometAPI, K2'yi tekliflerine zaten entegre etti. K2 çıkarımını yönetilen GPU altyapısı, SLA garantileri ve ölçeklenebilir fiyatlandırma katmanlarıyla bir araya getirerek, kuruluşların kullandıkça öde API kullanımı veya hacim indirimleriyle ayrılmış kapasite arasında seçim yapmalarına olanak tanıyor.

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir.

Geliştiriciler erişebilir Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview)başından sonuna kadar Kuyrukluyıldız API'siBaşlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzuAyrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun.

Üçüncü taraf araç entegrasyonları

• Cline: Kimi K2'yi yerel olarak destekleyen popüler bir kod merkezli IDE cline:moonshotai/kimi-k2 Geliştiricilere editörleri içerisinde sohbet, kod oluşturma ve aracı iş akışlarına tek tıklamayla erişim sağlayan sağlayıcı.
• Sarılma Yüz Boşlukları: Topluluk tarafından barındırılan demolar ve minimal kullanıcı arayüzleri, kullanıcıların K2‑Instruct modelleriyle doğrudan tarayıcıda etkileşim kurmasına olanak tanır. Bir Hugging Face hesabı gereklidir ve performans, paylaşılan arka uç kaynaklarına bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Kimi K2'yi nasıl kullanırım?

Bir erişim yöntemi seçtikten sonra, sohbetten kod yürütmeye ve otonom aracılara kadar çeşitli görevler için K2'yi kullanabilirsiniz.

API veya platform SDK aracılığıyla

1. Kimlik doğrulama: API anahtarınızı Moonshot AI veya CometAPI'den alın.
2. İstemciyi Başlat: Resmi SDK'yı (Python/JavaScript) veya standart HTTP isteklerini kullanın.
3. Model Varyantını Seçin:

• Kimi‑K2‑Base ince ayar ve araştırma için.
• Kimi-K2-Talimat tak-çalıştır sohbet ve temsilciler için.
• CometAPI'nin modeli: kimi-k2-0711-preview

4. İstemleri Gönder: Optimize edilmiş talimat izleme davranışından yararlanmak için girişleri sohbet şablonuna göre biçimlendirin (sistem, kullanıcı, yardımcı rolleri).

llama.cpp ile yerel olarak çalıştırma

Çevrimdışı veya kendi kendine barındırılan kurulumlar için Unsloth nicemlemeli GGUF ağırlıklarını kullanın (245 bit dinamik nicemleme için 1.8 GB).

1. Ağırlıkları İndir: Moonshot AI GitHub veya Hugging Face deposundan.
2. llama.cpp'yi yükleyin: ~250 token/sn aktarım hızı için yeterli diske (≥ 250 GB) ve birleşik RAM+VRAM'e (≥ 5 GB) sahip olduğunuzdan emin olun.
3. Lansman Modeli: ./main --model kimi-k2-gguf.q8_0 --prompt "Your prompt here"
4. Ayarları Ayarla: Önerilen parametreleri kullanın (rope_freq_base, context_len) Unsloth rehberinde istikrarlı performans için belgelenmiştir.

Geliştirme araçlarıyla entegrasyonlar

• IDE Eklentileri: Çeşitli topluluk eklentileri, VS Code, Neovim ve JetBrains IDE'lerinde K2'yi etkinleştirir. Yapılandırma genellikle ayarlarda API uç noktası ve model kimliğinin belirtilmesini içerir.
• Otomasyon Çerçeveleri: LangChain veya Haystack gibi çerçevelerle K2'nin aracı çekirdeğini kullanarak karmaşık otomasyonlara komut istemlerini, API çağrılarını ve kod yürütme adımlarını zincirleyin.

Kimi K2'nin tipik kullanım durumları nelerdir?

K2'nin ölçeklenebilirlik, aracılık eğitimi ve açık erişim kombinasyonu onu farklı alanlarda çok yönlü kılıyor.

Kodlama yardımı

K2'nin SOTA kodlama kıyaslamaları, standart kod oluşturma ve yeniden düzenlemeden hata düzeltmeye ve performans profili oluşturmaya kadar gerçek dünyada üretkenlik kazanımlarına dönüşür ve çoğu zaman okunabilirlik ve basitlik açısından alternatiflerden daha iyi performans gösterir.

Bilgi ve muhakeme

128 bin bağlam uzunluğuna sahip K2, uzun belgeleri, çok belgeli soru-cevapları ve düşünce zinciri akıl yürütmelerini yönetir. MoE mimarisi, çeşitli bilgilerin felaketle sonuçlanan bir unutkanlık olmadan saklanmasını sağlar.

Aracı iş akışları

K2, veri alma, API'leri çağırma, kod tabanlarını güncelleme ve sonuçları özetleme gibi çok adımlı görevleri düzenlemede mükemmeldir; bu da onu müşteri desteği, veri analizi ve DevOps'taki otonom asistanlar için ideal hale getirir.

Kimi K2 Diğer Açık Kaynaklı Modellerle Nasıl Karşılaştırılır?

DeepSeek'in V3 ve Meta'nın son açık sürümleri 2025'in başlarında manşetlere taşınırken, Kimi K2 şu şekilde kendini farklılaştırıyor:

Temsilci İstihbarat

Kimi K2, araç çağrıları, kabuk komutları, web otomasyonu ve API entegrasyonları aracılığıyla görevleri otomatikleştiren "aracı" iş akışları için özel olarak tasarlanmıştır. Kendi kendine oynanabilen eğitim veri kümesi, çeşitli araç çağrısı örnekleri içerir ve gerçek dünya sistemleriyle sorunsuz entegrasyon sağlar.

Maliyet Verimliliği

Claude Sonnet 80 gibi modellere kıyasla yaklaşık %90-4 daha düşük token başına çıkarım maliyetiyle Kimi K2, yüksek fiyatlandırma olmadan kurumsal düzeyde performans sunarak fiyata duyarlı geliştiriciler arasında hızlı bir benimsemeyi hızlandırıyor.

Lisanslar ve Erişilebilirlik

Kısıtlayıcı lisanslarla kısıtlanmış bazı açık kaynaklı sürümlerin aksine, Kimi K2, ticari kullanım, türev çalışmalar ve yerel dağıtımlara izin veren, Moonshot AI'nın açık kaynaklı felsefesiyle uyumlu, izin verici bir lisans altında sunulmaktadır.

• Kimi K2, son teknoloji MoE tasarımını, titiz aracı eğitimini ve açık kaynaklı erişilebilirliği bir araya getirerek, geliştiricilerin ve araştırmacıların yüksek maliyetler veya kapalı ekosistemler olmadan akıllı ve otonom uygulamalar geliştirmelerini sağlar. İster kod yazıyor, ister karmaşık, çok adımlı iş akışları tasarlıyor veya büyük ölçekli akıl yürütmelerle deneyler yapıyor olun, K2 çok yönlü ve yüksek performanslı bir temel sunar.