Das mächtigste Open-Supply-Agentenmodell

Erinnern Sie sich an die Flut chinesischer Open-Supply-Modelle, die die Genai-Industrie Anfang dieses Jahres gestört haben? Während Deepseek die meisten Schlagzeilen machte, struggle Kimi K1.5 einer der herausragenden Namen in der Liste. Und das Modell struggle ziemlich cool. Erfahren Sie alles darüber in unserem detaillierten Weblog auf Kim K1.5. 7 Monate später ist Moonshot mit seinem neuen Open-Supply-Modell zurück, Kimi K2. Es liefert eine hochmoderne Leistung mit seinen Gesamtparametern von 1 Billionen und 32 Milliarden Aktivitäten der Experten (MEE). Lassen Sie uns mehr darüber erfahren!

Was ist Kimi K2?

Wie oben erwähnt, ist Kimi K2 ein mächtiges neues Open-Supply-Modell, das für komplexe Aufgaben erstellt wurde. Mit seiner fortschrittlichen Architektur und intelligenten Entscheidungsfähigkeiten reagiert es nicht nur auf Eingabeaufforderungen, sondern auch auf echte Maßnahmen. Von der Codierung bis zur Datenanalyse wurde für alle auf hohe KI-Instruments zur Verfügung gestellt.

Es kommt in 2 Variationen:

• Kimi-K2-Base: Ein robustes Basis-Modell, das very best für Forscher und Entwickler, die eine vollständige Anpassungs- und Feinabstimmungsfunktionen wünschen.
• Kimi-K2-Struktur: Ein nachgebildetes Modell für Anweisungen für allgemeine Chat- und Reflex-Agentenaufgaben.

Benchmark und Leistung

Kimi K2 liefert in den folgenden Benchmarks hochmoderne und offene Ergebnisse der Open-Supply-Ergebnisse:

• SWE-Bench verifiziert: 65,8% Eingriff Genauigkeit
• SWE-Bench Mehrsprachiger: 47,3% (am besten unter getesteten Modellen)
• LivecodeBench V6: 53,7%
• Ojbench: 27,1%
• Tau2-Bench (gewichteter Durchschnitt): 66,1%
• Acebench (en): 80,1%
• Aime 2025: 49,5%
• Gpqa diamond: 75,1%

Diese Werte unterstreichen die Stärke von Kimi K2 in der Agentencodierung, des Werkzeuggebrauchs und der komplexen STEM-Aufgaben, die häufig proprietäre Modelle wie Claude und GPT-4 übertreffen oder übereinstimmen.

Sie wissen nicht, wie diese Benchmarks funktionieren? Kasse unseren detaillierten Leitfaden zu High LLM -Benchmarks.

Wie lernt Kimi K2 (vor der Ausbildung und nach dem Coaching)?

Stellen Sie sich vor, Sie unterrichten einen Roboter, indem Sie ihm eine riesige Bücherbibliothek füttern. Dies nennt man sich vor dem Coaching. Kimi K2 las 15,5 Billionen Token, im Grunde das Web viele Male. Es versucht, das nächste Wort zu erraten, überprüft, ob es richtig struggle, und verbessert sich im Laufe der Zeit. Je mehr es liest, desto besser wird es.

Aber es gibt einen Haken, die von Menschen geschriebenen Daten sind begrenzt. Anstatt nur zu lesen, beginnt Kimi K2, Dinge alleine zu tun, um zu lernen. Dies wird nach dem Coaching bezeichnet. Es lernt aus Erfahrungen, die es für sich selbst schafft, wie Instruments auszuprobieren oder Aufgaben zu lösen und zu beurteilen, wie intestine es getan hat.

Um sicherzustellen, dass es nicht verwirrt wird, wenn sie große Datenmengen lernen, verwendet Kimi K2 einen speziellen Optimierer namens Muonclip. Stellen Sie sich das wie einen Trainingstrain vor, der alles im Gleichgewicht bringt. Andere Modelle „blasen“ manchmal während des Trainings, was bedeutet, dass ihre interne Mathematik zu extrem wird. Muonclip verhindert dies, indem die Teile, die wahrscheinlich außer Kontrolle geraten, sanft kontrolliert werden (Abfrage-/Schlüsselmatrizen), was alles reibungslos und zuverlässig hält.

Angenommen, Sie möchten, dass Ihr KI -Assistent einen Flug bucht oder Code schreibt. Dazu muss es wissen, wie man Instruments verwendet. Kimi K2 lernt dies durch Simulation.

So funktioniert es Schritt für Schritt:

• Beginnen Sie mit einem Ziel (wie der Beantwortung einer Frage).
• Erstellen Sie eine Domäne (Thema oder Umgebung).
• Fügen Sie echte oder simulierte Werkzeuge hinzu.
• Bauen Sie Hunderte von Agenten, die versuchen, Aufgaben mit den Werkzeugen zu erledigen.
• Simulieren Sie Benutzer, die mit diesen Agenten interagieren.
• Ein intelligenter KI -Richter überprüft seine Arbeit und filtert die schlechten.

Dies hilft Kimi K2, Tausende verschiedener Software-Use-Szenarien zu üben, bevor er einem echten Benutzer hilft.

Kimi K2 verwendet auch Verstärkungslernen. Es ist, als würde man lernen, ein Spiel zu spielen, bei dem man Punkte für gute Bewegungen bekommt. Bei Aufgaben wie Mathematik oder Codierung kann es prüfen, ob es richtig ist. Für Aufgaben wie das Schreiben oder Hilfe von Benutzern gibt es jedoch keine „richtige“ Antwort. Kimi K2 fungiert additionally als eigener Rezensent. Es beurteilt seine eigene Leistung, gibt sich Suggestions und lernt immer wieder daraus. Es verwendet auch klar korrekte Aufgaben (wie Mathematik), um zu verbessern, wie intestine es die unschärferen Punkte erzielen kann.

Wie greife ich zu?

Sie können zugreifen Kimi K2 In mehrfacher Hinsicht, je nachdem, ob Sie ein gelegentlicher Benutzer, ein Entwickler oder eine eigene Infrastruktur ausführen:

Probieren Sie Kimi K2 on-line aus

• Web site: https://www.kimi.com/
• Wählen Sie Kimi K2 aus dem Modellauswahl (normalerweise als „Kimi-K2“ oder „K2“ gezeigt).
• Keine Set up erforderlich; Fangen Sie einfach an, Aufgaben zu chatten oder hochzuladen

Verwenden Sie Kimi K2 über API

• Besuchen Sie die Moonshot -Plattform: https://platform.moonshot.cn
• Die API ist mit OpenAI/Anthropic -Formaten kompatibel
• Unterstützt die Verwendung von Instruments und agenten -Workflows
• Beinhaltet Endpunkte für Chat, Datei -Instruments und Agentenorchestrierung

Führen Sie Kimi K2 lokal oder auf Ihrem eigenen Server aus

• Modellgewichte: Open-Sourced on Github und/oder umarmtes Gesicht (bald)
• Empfohlene Inferenzmotoren:
  • vLLM
  • SGLang
  • KTransformers
  • TensorRT-LLM

Dies ist very best, wenn Sie Feinabstimmung, Forschung oder im Haus skalieren.

Im nächsten Abschnitt werde ich einige Aufgaben mit diesem Modell erledigen und Ihnen meine Einstellung zu dasselbe geben.

Aufgabe 1: Recherchieren und einen Bericht erstellen

Immediate: “Basierend auf den neuesten Traits in der generativen KI und der Agentic -KI geben Sie mir einen Bericht darüber, welche Fähigkeiten 2025 für Berufstätige in Advertising, Bankwesen, Social Media, Produktmanagement, Softwareentwicklung, Inhalten, HR und Fertigung related sein werden.“

Ausgabe:

Beobachtung:

Der Forschungsteil struggle intestine gemacht, und die im Bericht verwendete Sprache fühlte sich natürlich mit einer menschlichen Be aware zum Gesamtgespräch an. Es bemühte sich jedoch, die Ausgabe im PDF -Format zu erzeugen.

Aufgabe 2: Buchung Tickets buchen

Immediate: “Ich bin in Delhi ansässig und werde für die reisen Datahack Summit diesen August. Könnten Sie teilen, was Sie auf der Konferenz erwarten und mir auch helfen, die billigsten Flugoptionen zu finden?“

Ausgabe:

Beobachtung:

Die Veranstaltungsdetails waren korrekt und die angebotenen Lodge- und Fluginformationen waren genau richtig. Es struggle unglaublich hilfreich für die Planung der Reise. Das Beste daran? Es hat all das völlig kostenlos gemacht.

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Abschluss

Ich bin beeindruckt von der Artwork und Weise, wie Kimi K2 auf Anfragen reagiert – es fühlt sich quick so an, als würde man mit einem Menschen kommunizieren. Was es auszeichnet ManusGenspark, oder Openai -Betreiber Das erfordern bezahlte Abonnements. Die Antworten sind schnell und seine Fähigkeit, verschiedene Aufgaben zu erledigen, zeigt, dass es sich wirklich um ein mächtiges Agentenmodell handelt. Die Kombination von Schulungen, Werkzeugen und adaptiver Intelligenz ebnet den Weg für allgemeine KI-Systeme, die denken, handeln und sich anpassen.

Egal, ob Sie einen Codierungsagenten, Datenwissenschaft in der realen Welt erstellen oder die Schnittstelle der nächsten Technology erstellen, Kimi K2 bietet Ihnen die Möglichkeit, zu erstellen.

Probieren Sie es noch heute aus und lassen Sie mich Ihre Gedanken in den Kommentaren unten wissen.

Häufig gestellte Fragen

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