Kimi K2 ne düşünüyor ve nasıl erişilir?

Kimi K2 Thinking, Moonshot AI'nın Kimi K2 ailesinin yeni "düşünen" çeşididir: açıkça tasarlanmış, trilyon parametreli, seyrek Uzman Karışımı (MoE) modeli hareket ederken düşünmek — yani, derin düşünce zinciri muhakemesini güvenilir araç çağrıları, uzun vadeli planlama ve otomatik öz denetimlerle birleştirmek. Geniş ve seyrek bir omurga (toplamda ≈1T parametre, belirteç başına ~32B etkinleştirilmiş), yerel bir INT4 niceleme hattı ve ölçeklenebilir bir tasarım bir araya getiriyor. çıkarım zamanı Statik parametre sayısını artırmaktan ziyade akıl yürütme (daha fazla "düşünme jetonu" ve daha fazla araç çağırma turu).

Basitçe söylemek gerekirse: K2 Düşüncesi, modeli bir problem çözme aracı olarak ele alır. ajan Tek seferlik bir dil üreteci yerine. "Dil modeli"nden "düşünme modeli"ne geçiş, bu sürümü önemli kılan ve birçok uygulayıcının bunu açık kaynaklı etken yapay zekada bir dönüm noktası olarak nitelendirmesinin nedenidir.

Peki “Kimi K2 Düşüncesi” tam olarak nedir?

Mimari ve temel özellikler

K2 Düşüncesi, yaklaşık olarak seyrek bir MoE modeli (384 uzman, her belirteç için seçilen 8 uzman) olarak oluşturulmuştur. Toplam 1 trilyon parametre ve ~32B etkinleştirilmiş parametreler Çıkarım yoluyla. Hibrit mimari seçimler (MLA dikkat, SwiGLU aktivasyonları) kullanır ve teknik raporlarında açıklanan büyük token bütçeleri üzerinde Moonshot'ın Muon/MuonClip optimizasyon aracıyla eğitilmiştir. Düşünme varyantı, temel modeli eğitim sonrası niceleme (yerel INT4 desteği), 256k bağlam penceresi ve gerçek kullanım sırasında modelin dahili akıl yürütme izini ortaya çıkarmak ve sabitlemek için mühendislik ile genişletir.

"Düşünmek" pratikte ne anlama geliyor?

Buradaki "düşünme" bir mühendislik hedefidir: Modelin (1) uzun, yapılandırılmış iç akıl yürütme zincirleri (düşünce zinciri belirteçleri) oluşturmasını, (2) bu akıl yürütmenin bir parçası olarak harici araçları (arama, Python deneme ortamları, tarayıcılar, veritabanları) çağırmasını, (3) ara iddiaları değerlendirip kendi kendini doğrulamasını ve (4) tutarlılığı bozmadan bu tür birçok döngüde yinelemesini sağlamak. Moonshot'ın dokümantasyonu ve model kartı, K2 Düşüncesinin akıl yürütme ve fonksiyon çağrılarını iç içe geçirecek ve yüzlerce adımda istikrarlı aracı davranışı koruyacak şekilde açıkça eğitildiğini ve ayarlandığını göstermektedir.

Temel amaç nedir?

Geleneksel büyük ölçekli modellerin sınırlamaları şunlardır:

• Üretim süreci kısa görüşlüdür, çapraz adım mantığından yoksundur;
• Araç kullanımı sınırlıdır (genellikle yalnızca harici araçlar bir veya iki kez çağrılabilir);
• Karmaşık problemlerde kendi kendilerini düzeltemezler.

K2 Thinking'in temel tasarım hedefi bu üç sorunu çözmektir. Pratikte K2 Thinking, insan müdahalesi olmadan şunları yapabilir: 200-300 ardışık araç çağrısı gerçekleştirebilir; mantıksal olarak tutarlı yüzlerce akıl yürütme adımını sürdürebilir; bağlamsal öz denetim yoluyla karmaşık sorunları çözebilir.

Yeniden konumlandırma: dil modeli → düşünme modeli

K2 Düşünce projesi, alanda daha geniş bir stratejik değişimi göstermektedir: koşullu metin üretiminin ötesine geçerek aracı sorun çözücülerTemel amaç öncelikle karmaşıklığı veya bir sonraki jeton tahminini iyileştirmek değil, aşağıdakileri yapabilen modeller oluşturmaktır:

• Plan kendi çok adımlı stratejileri;
• Koordinat harici araçlar ve etkenler (arama, kod yürütme, bilgi tabanları);
• doğrulamak ara sonuçlar ve doğru hatalar;
• Sürdürmek uzun bağlamlar ve uzun araç zincirleri boyunca tutarlılık.

Bu yeniden çerçeveleme hem değerlendirmeyi (kıyaslamalar yalnızca metin kalitesini değil, süreçleri ve sonuçları da vurgular) hem de mühendisliği (araç yönlendirme, adım sayımı, öz eleştiri vb. yapılar) değiştirir.

Çalışma yöntemleri: düşünme modelleri nasıl çalışır?

Uygulamada K2 Düşünce, “düşünme modeli” yaklaşımını tipikleştiren birkaç çalışma yöntemini göstermektedir:

1. Kalıcı iç izler: Model, bağlam içerisinde tutulan ve daha sonra yeniden kullanılabilen veya denetlenebilen yapılandırılmış ara adımlar (akıl yürütme izleri) üretir.
2. Dinamik takım yönlendirme: K2, her bir dahili adıma bağlı olarak hangi aracı (arama, kod yorumlayıcısı, web tarayıcısı) çağıracağına ve ne zaman çağıracağına karar verir.
3. Test zamanı ölçeklemesi: Çıkarım sırasında sistem, “düşünme derinliğini” (daha fazla içsel akıl yürütme belirteci) genişletebilir ve çözümleri daha iyi keşfetmek için araç çağrılarının sayısını artırabilir.
4. Kendini doğrulama ve kurtarma: Model sonuçları açıkça kontrol eder, akılcılık testleri çalıştırır ve kontroller başarısız olduğunda yeniden planlama yapar.

Bu yöntemler, model mimarisini (MoE + uzun bağlam) sistem mühendisliğiyle (araç orkestrasyonu, güvenlik kontrolleri) birleştirir.

Kimi K2 Düşüncesini hangi teknolojik yenilikler mümkün kılıyor?

Kimi K2 Thinking'in Muhakeme mekanizması İç içe geçmiş düşünmeyi ve araç kullanımını destekler. K2 Thinking muhakeme döngüsü:

• Sorunu anlamak (ayrıştırmak ve özetlemek)
• Çok adımlı bir akıl yürütme planı (plan zinciri) oluşturma
• Harici araçların (kod, tarayıcı, matematik motoru) kullanılması
• Sonuçların doğrulanması ve revize edilmesi (doğrulama ve revize)
• Sonuç muhakemesi (sonuç muhakemesi)

Aşağıda, xx'teki akıl yürütme döngülerini mümkün kılan üç temel tekniği tanıtacağım.

1) Test Zamanı Ölçekleme

Ne olduğunu: Geleneksel "Ölçekleme Yasaları", eğitim sırasında parametre veya veri sayısını artırmaya odaklanır. K2 Thinking'in yeniliği şu noktalarda yatar: "Muhakeme aşaması" sırasında belirteç sayısını (yani düşünce derinliğini) dinamik olarak artırmak; Eş zamanlı olarak araç çağrılarının sayısını (yani eylem genişliğini) artırmak. Bu yönteme test zamanı ölçeklemesi denir ve temel varsayımı şudur: "Daha uzun bir muhakeme zinciri + daha etkileşimli araçlar = gerçek zekada niteliksel bir sıçrama."

Neden önemlidir: K2 Thinking bunu açıkça optimize eder: Moonshot, "düşünme belirteçlerinin" ve araç çağrılarının sayısının/derinliğinin genişletilmesinin, aracı kıyaslamalarda ölçülebilir iyileştirmeler sağladığını ve modelin FLOP'larla eşleşen senaryolarda benzer veya daha büyük boyuttaki diğer modellerden daha iyi performans göstermesini sağladığını gösterir.

2) Araç Destekli Muhakeme

Ne olduğunu: K2 Thinking, araç şemalarını yerel olarak ayrıştırmak, bir aracı ne zaman çağıracağına bağımsız olarak karar vermek ve araç sonuçlarını devam eden akıl yürütme akışına dahil etmek üzere tasarlandı. Moonshot, modeli düşünce zincirini fonksiyon çağrılarıyla iç içe geçirecek şekilde eğitti ve ayarladı, ardından bu davranışı yüzlerce ardışık araç adımı boyunca stabilize etti.

Neden önemlidir: Bu kombinasyon (güvenilir ayrıştırma + kararlı dahili durum + API araçları) modelin tek bir oturumun parçası olarak web'de gezinmesini, kod çalıştırmasını ve çok aşamalı iş akışlarını düzenlemesini sağlar.

Model, kendi iç mimarisi içinde "görselleştirilmiş düşünce süreci" yürütme yörüngesini oluşturur: istem → muhakeme belirteçleri → araç çağrısı → gözlem → sonraki muhakeme → son cevap

3) Uzun Ufuklu Tutarlılık ve Öz Doğrulama

Ne olduğunu: Uzun vadeli tutarlılık, modelin birçok adımda ve çok uzun bağlamlarda tutarlı bir plan ve iç durum sürdürme becerisidir. Öz doğrulama, modelin ara çıktılarını proaktif olarak kontrol etmesi ve bir doğrulama başarısız olduğunda adımları yeniden çalıştırması veya gözden geçirmesi anlamına gelir. Uzun görevler genellikle modellerin kaymasına veya halüsinasyon görmesine neden olur. K2 Thinking, bu sorunu birden fazla teknikle ele alır: çok uzun bağlam pencereleri (256k), uzun CoT dizileri boyunca durumu koruyan eğitim stratejileri ve desteklenmeyen iddiaları tespit etmek için açık cümle düzeyinde sadakat/yargı modelleri.

Neden önemlidir: "Tekrarlayan Muhakeme Belleği" mekanizması, muhakeme durumunun kalıcılığını koruyarak ona insan benzeri "düşünme istikrarı" ve "bağlamsal özdenetim" özellikleri kazandırır. Görevler birçok aşamaya yayıldıkça (örneğin, araştırma projeleri, çok dosyalı kodlama görevleri, uzun editoryal süreçler), tek bir tutarlı iş parçacığının sürdürülmesi elzem hale gelir. Öz doğrulama, sessiz başarısızlıkları azaltır; makul ancak yanlış bir yanıt döndürmek yerine, model tutarsızlıkları tespit edebilir ve araçlara yeniden başvurabilir veya yeniden planlama yapabilir.

yetenekleri:

• Bağlamsal Tutarlılık: 10'den fazla belirteç arasında anlamsal sürekliliği korur;
• Hata Algılama ve Geri Alma: Erken düşünce süreçlerindeki mantıksal sapmaları belirler ve düzeltir;
• Kendi Kendini Doğrulama Döngüsü: Muhakeme tamamlandıktan sonra cevabın makul olup olmadığını otomatik olarak doğrular;
• Çoklu yol akıl yürütme birleştirme: Birden fazla mantıksal zincirden en uygun yolu seçer.

K2 Düşüncesinin dört temel yeteneği nelerdir?

Derin ve Yapılandırılmış Muhakeme

K2 Thinking, açık ve çok aşamalı akıl yürütme izleri üretecek ve bunları sağlam sonuçlara ulaşmak için kullanacak şekilde ayarlanmıştır. Model, matematik ve titiz akıl yürütme kıstaslarında (GSM8K, AIME, IMO tarzı kıstaslar) güçlü puanlar elde eder ve araştırma düzeyinde problem çözme için temel bir gereklilik olan uzun diziler boyunca akıl yürütmeyi sağlam tutma becerisini sergiler. Humanity's Last Exam'daki mükemmel performansı (%44.9), uzman düzeyinde analitik yeteneklerini gösterir. Bulanık anlamsal açıklamalardan mantıksal çerçeveler çıkarabilir ve akıl yürütme grafikleri oluşturabilir.

Temel Özellikler:

• Sembolik Akıl Yürütmeyi Destekler: Matematiksel, mantıksal ve programlama yapılarını anlar ve bunlar üzerinde işlem yapar.
• Hipotez Test Etme Yeteneklerine Sahiptir: Spontane olarak hipotezler önerebilir ve doğrulayabilir.
• Çok Aşamalı Problem Ayrıştırma İşlemini Gerçekleştirebilir: Karmaşık hedefleri birden fazla alt göreve ayırır.

Aracı Arama

Tek bir alma adımı yerine, aracı arama, modelin bir arama stratejisi (ne aranacağını) planlamasını, bunu tekrarlanan web/araç çağrıları aracılığıyla yürütmesini, gelen sonuçları sentezlemesini ve sorguyu iyileştirmesini sağlar. K2 Thinking'in BrowseComp ve Seal-0 araçlarıyla etkinleştirilen puanları, bu yetenekte güçlü bir performansa işaret eder; model, durumsal planlama ile çok turlu web aramalarını sürdürmek üzere açıkça tasarlanmıştır.

Teknik öz:

• Arama modülü ve dil modeli kapalı bir döngü oluşturur: sorgu oluşturma → web sayfası alma → anlamsal filtreleme → akıl yürütme birleştirme.
• Model, arama stratejisini uyarlanabilir şekilde ayarlayabilir; örneğin, önce tanımları arayabilir, sonra verileri arayabilir ve son olarak hipotezleri doğrulayabilir.
• Esas itibariyle “bilgi alma + anlama + tartışma”nın bileşik bir zekâsıdır.

Temsilci Kodlama

Bu, yetenektir yaz, yürüt, test et ve yinele Bir muhakeme döngüsünün parçası olarak kod üzerinde çalışır. K2 Thinking, canlı kodlama ve kod doğrulama kıyaslamalarında rekabetçi sonuçlar yayınlar, araç çağrılarında Python araç zincirlerini destekler ve bir deneme ortamı çağırarak, hataları okuyarak ve tekrarlanan geçişlerde kodu onararak çok adımlı hata ayıklama döngüleri çalıştırabilir. EvalPlus/LiveCodeBench puanları bu güçlü yönlerini yansıtır. SWE-Bench Doğrulama testinde %71.3 puan alması, gerçek dünyadaki yazılım onarım görevlerinin %70'inden fazlasını doğru bir şekilde tamamlayabileceği anlamına gelir.

Ayrıca algoritma uygulama ve optimizasyon yeteneklerini sergileyerek LiveCodeBench V6 rekabet ortamında istikrarlı bir performans sergiliyor.

Teknik öz:

• “Anlamsal ayrıştırma + AST düzeyinde yeniden düzenleme + otomatik doğrulama” sürecini benimser;
• Kod yürütme ve test etme, yürütme katmanındaki araç çağrıları aracılığıyla gerçekleştirilir;
• Kodu anlamaktan → hataları teşhis etmeye → yamalar oluşturmaya → başarıyı doğrulamaya kadar kapalı devre otomatik bir geliştirme gerçekleştirir.

Temsilci Yazım

Yaratıcı düzyazının ötesinde, etken yazım, harici araştırma, alıntı, tablo oluşturma ve yinelemeli iyileştirme (örneğin, taslak oluşturma → bilgi kontrolü → gözden geçirme) gerektirebilen yapılandırılmış, hedef odaklı bir belge üretimidir. K2 Thinking'in uzun bağlamı ve araç düzenlemesi, onu çok aşamalı yazım iş akışları (araştırma özetleri, yönetmelik özetleri, çok bölümlü içerik) için oldukça uygun hale getirir. Modelin Arena tarzı testlerdeki açık uçlu başarı oranları ve uzun biçimli yazım metrikleri bu iddiayı desteklemektedir.

Teknik öz:

• Aracı düşünce planlamasını kullanarak otomatik olarak metin segmentleri üretir;
• Muhakeme belirteçleri aracılığıyla metin mantığını dahili olarak kontrol eder;
• “Çoklu modlu yazma”yı başarmak için arama, hesaplama ve grafik oluşturma gibi araçları aynı anda kullanabilir.

K2 Düşünceyi bugün nasıl kullanabilirsiniz?

Erişim modları

K2 Thinking, açık kaynaklı bir sürüm (model ağırlıkları ve kontrol noktaları) ve platform uç noktaları ve topluluk merkezleri (Hugging Face, Moonshot platformu) aracılığıyla sunulmaktadır. Yeterli bilgi işlem kapasiteniz varsa kendi sunucunuzda barındırabilir veya Kuyrukluyıldız API'siDaha hızlı katılım için API/barındırılan kullanıcı arayüzü. Ayrıca bir reasoning_content Etkinleştirildiğinde arayana dahili düşünce belirteçlerini yüzeye çıkaran alan.

Kullanım için pratik ipuçları

• Aracı yapı taşlarıyla başlayın: Öncelikle küçük bir deterministik araç kümesini ortaya çıkarın (arama, Python deneme ortamı ve güvenilir bir veri tabanı). Modelin çağrıları ayrıştırabilmesi/doğrulayabilmesi için net araç şemaları sağlayın.
• Test zamanı hesaplamasını ayarla: Zor problemlerin çözümü için daha uzun düşünme bütçelerine ve daha fazla araç çağırma turuna izin verin; kalitenin gecikme/maliyete göre nasıl iyileştiğini ölçün. Moonshot, birincil kaldıraç olarak test zamanı ölçeklemesini savunuyor.
• Maliyet verimliliği için INT4 modlarını kullanın: K2 Thinking, anlamlı hızlanmalar sunan INT4 nicelemesini destekler; ancak görevlerinizde uç durum davranışını doğrular.
• Yüzeysel muhakeme içeriğini dikkatlice inceleyin: Dahili zincirleri açığa çıkarmak hata ayıklamaya yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda ham model hatalarına maruz kalmayı da artırır. Dahili akıl yürütmeyi şu şekilde ele alın: tanı Yetkili değil; otomatik doğrulama ile eşleştirin.

Sonuç

Kimi K2 Thinking, yapay zekanın bir sonraki dönemine yönelik bilinçli olarak tasarlanmış bir cevaptır: sadece daha büyük modeller değil, aynı zamanda düşünen, hareket eden ve doğrulayan ajanlarMoE ölçeklendirme, test zamanı hesaplama stratejileri, yerel düşük hassasiyetli çıkarım ve açık araç düzenlemesini bir araya getirerek sürdürülebilir, çok adımlı problem çözmeyi mümkün kılar. Çok adımlı problem çözmeye ihtiyaç duyan ve aracı sistemleri entegre etme, deneme ortamına alma ve izleme konusunda mühendislik disiplinine sahip ekipler için K2 Thinking, önemli ve kullanışlı bir ileri adımdır; aynı zamanda endüstri ve toplumun giderek daha yetenekli, eylem odaklı yapay zekayı nasıl yöneteceği konusunda önemli bir testtir.

Geliştiriciler erişebilir Kimi K2 Düşünme API'si CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!