Kimi K2osado por Moonshot Ai en julio de 2025, es un código amplio especialmente diseñado Mezcla de expertos (MOE) Maniquí: 1 billón de parámetros totales, con 32 mil millones de parámetros activos por token. Está entrenado usando la personalización Muijar optimizador en 15.5 billones de tokens, logrando un entrenamiento estable a esta escalera sin precedentes sin las inestabilidades típicas observadas en los modelos extremista grandes.
A diferencia de los chatbots tradicionales, K2 está diseñado específicamente para flujos de trabajo de agente. Presenta nativo Protocolo de contexto maniquí (MCP) Soporte y fue capacitado en interacciones de herramientas múltiples simuladas, permitiéndole descomponer las tareas de forma autónoma, ejecutar secuencias de herramientas, escribir y depurar código, analizar datos y orquestar flujos de trabajo, todo con una supervisión humana mínima.
¿Por qué el agente sobre la conversación?
Mientras que modelos avanzados como GPT-4 y Claude 4 sonnet Excel en el razonamiento del verbo, Kimi K2 se mueve de razonamiento a bono. No solo argumenta, se ejecuta. El cambio central radica en habilitar flujos de trabajo del mundo auténtico:
- Ejecución de código autónomo
- Exploración de datos con gráficos e interfaces
- Expansión de aplicaciones web de extremo a extremo
- Orquestación de más de 17 herramientas por sesión sin entrada humana
La capacitación de K2 incorporó millones de diálogos sintéticos, cada uno clasificado por un evaluador basado en LLM. Estos diálogos simulan escenarios realistas de uso de herramientas, dando a K2 un borde práctico en la selección de herramientas y la ejecución de múltiples pasos.
Innovaciones de bloque y capacitación
El diseño técnico de K2 demuestra varios rudimentos novedosos:
- Diseño de transformador de moe: 384 expertos con enrutamiento a 8 expertos activos por token, más 1 hábil compartido para el contexto universal. El maniquí utiliza 64 cabezales de atención y admite una ventana de contexto de 128k-token.
- Optimizador muonclip: Una traducción modificada de Muon que estabiliza el entrenamiento a escalera. Usa Clippting QK Para restringir las puntuaciones de atención reescalando matrices Q/K, evitando efectivamente la inestabilidad en capas profundas.
- Conjunto de datos de capacitación: Más de 15.5 billones de tokens de fuentes multilingües y multimodales, dando a K2 Universalización robusta y razonamiento de uso de herramientas en diversos dominios.
El maniquí viene en dos variantes: Kimi-k2-baseel maniquí fundamental ideal para ajustar y construir soluciones personalizadas; y Kimi-K2-Instructola traducción post-entrenada optimizada para uso inmediato en chat militar de uso militar y tareas de agente que usan herramientas. El instructo es de valor reflexiva, optimizado para una interacción rápida y de mengua latencia en oportunidad de una deliberación de forma larga. En puntos de narración, Kimi K2 supera a Claude Sonnet 4 y GPT-4.1 en codificación y razonamiento de agente, con 71.6% en SWE-Bench, 65.8% en tareas de agentey 53.7% en LivecodeBench.
Puntos de narración de rendimiento
Kimi K2 no solo coincide, sino que a menudo supera los modelos de código cerrado en puntos de narración esencia:
| Punto de narración | Kimi K2 | GPT – 4.1 | Soneto de Claude 4 |
|---|---|---|---|
| Swe-Bench Verificado | 71.6 % | 54.6 % | ~ 72.7 % |
| Codificación de agente (tau2) | 65.8 % | 45.2 % | ~ 61 % |
| LivecodeBench V6 (pase@1) | 53.7 % | 44.7 % | 47.4 % |
| Matemáticas-500 | 97.4 % | 92.4 % | – |
| MMLU | 89.5 % | ~ 90.4 % | ~ 92.9 % |
Su rendimiento en puntos de narración de agente Al igual que Tau2 y LivecodeBench, demuestra su capacidad superior para manejar tareas de codificación de múltiples pasos y en el mundo auténtico, lo que supera muchos modelos patentados.
Eficiencia de rentabilidad
Quizás el sujeto más disruptivo es el precio:
- Soneto de Claude 4: Entrada de $ 3 / salida de $ 15 por millón de tokens
- Géminis 2.5 Pro: $ 2.5 Entrada / $ 15 de salida
- Kimi K2: Entrada de $ 0.60 / salida de $ 2.50
Kimi K2 es más o menos 5x más saldo que Claude o Gemini, al tiempo que ofrece un rendimiento igual o mejor en varias métricas. La preeminencia de costos, combinada con entrada amplio y soporte para la implementación locorregional, posiciona a K2 como una alternativa económicamente viable para desarrolladores, empresas y equipos de investigación.
Cambio clave: de pensar a efectuar
Kimi K2 marca un momento crucial en la progreso de AI, de Agentes de pensamiento a sistemas de diligencia. Con capacidades de uso de herramientas nativas y soporte incorporado para protocolos de múltiples agentes, va mucho más allá de las interfaces de chat estáticas. Es capaz de activar flujos de trabajo, tomar decisiones, ejecutar llamadas de API y entregar panorama tangibles de forma autónoma.
Adicionalmente, su divulgación llega en un momento en que la mayoría de estas capacidades están bloqueadas detrás de las API costosas o se limitan a los laboratorios de investigación. K2 es:
- De código ampliono requiere suscripción
- Accesible a nivel mundialno se limita a la implementación con sede en EE. UU.
- Diseñado para desarrolladoresno solo usuarios finales
Implicaciones más amplias
- ¿Se convertirá la bloque de agente la norma? El cachas rendimiento de K2 en las tareas de uso de herramientas podría impulsar a los jugadores patentados a repensar sus arquitecturas.
- ¿Pueden los esfuerzos de código amplio de Asia competir a escalera universal? Con K2, Moonshot Ai se une a otros como Deepseek para mostrar que el rendimiento de primer nivel no tiene que originarse en Silicon Valley.
- ¿Qué sigue en la progreso del agente? Los modelos futuros pueden combinar video, robótica y razonamiento encarnado para expandir aún más el valor de lo que la IA agente puede conquistar.
Conclusión
Kimi K2 No es solo un maniquí más ancho: es un plan para lo que viene luego de la carrera de razonamiento: Ejecución primero AI. Al combinar la escalera de billones de parámetros, los bajos costos de inferencia y las capacidades de agente profundamente integradas, Kimi K2 abre la puerta a los sistemas de IA que generan más que difundir: construyen, actúan y resuelven de guisa autónoma.
Asif Razzaq es el CEO de MarktechPost Media Inc .. Como patrón e ingeniero fantasioso, ASIF se compromete a usar el potencial de la inteligencia fabricado para el admisiblemente social. Su esfuerzo más fresco es el divulgación de una plataforma de medios de inteligencia fabricado, MarktechPost, que se destaca por su cobertura profunda de parte de estudios necesario y de estudios profundo que es técnicamente sólido y fácilmente comprensible por una audiencia amplia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de vistas mensuales, ilustrando su popularidad entre el conocido.