Erinnern Sie sich an die Flut chinesischer Open-Source-Modelle, die die Genai-Industrie Anfang dieses Jahres gest?rt haben? W?hrend Deepseek die meisten Schlagzeilen machte, war Kimi K1.5 einer der herausragenden Namen in der Liste. Und das Modell war ziemlich cool. Erfahren Sie alles darüber in unserem detaillierten Blog über Kim K1.5. 7 Monate sp?ter ist Moonshot mit seinem neuen Open-Source-Modell zurück, Kimi K2. Es liefert eine hochmoderne Leistung mit seinen Gesamtparametern von 1 Billionen und 32 Milliarden Aktivit?ten der Experten (MEE). Lassen Sie uns mehr darüber erfahren!

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Kimi K2?
• Benchmark und Leistung
• Wie lernt Kimi K2 (vor der Ausbildung und nach dem Training)?
• Wie lernt Kimi K2, Tools (wie ein Entwickler) zu verwenden?
• Wie greife ich zu?
  • Probieren Sie Kimi K2 online aus
  • Verwenden Sie Kimi K2 über API
  • Führen Sie Kimi K2 lokal oder auf Ihrem eigenen Server aus
• Aufgabe 1: Recherchieren und einen Bericht erstellen
• Aufgabe 2: Buchung Tickets buchen
• Abschluss
• H?ufig gestellte Fragen

Was ist Kimi K2?

Wie oben erw?hnt, ist Kimi K2 ein m?chtiges neues Open-Source-Modell, das für komplexe Aufgaben erstellt wurde. Mit seiner fortschrittlichen Architektur und intelligenten Entscheidungsf?higkeiten reagiert es nicht nur auf Eingabeaufforderungen, sondern auch auf echte Ma?nahmen. Von der Codierung bis zur Datenanalyse wurde für alle auf hohe KI-Tools zur Verfügung gestellt.

Es kommt in 2 Variationen:

• Kimi-K2-Base : Ein robustes Foundation-Modell, das ideal für Forscher und Entwickler, die eine vollst?ndige Anpassungs- und Feinabstimmungsfunktionen wünschen.
• Kimi-K2-Instruktur : Ein postgebildetes, Anweisungsmodell für allgemeine Chat- und Reflex-Agentenaufgaben.

Benchmark und Leistung

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

• SWE-Bench verifiziert: 65,8% Eingriffe 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 St?rke von Kimi K2 in der Agentencodierung, des Werkzeuggebrauchs und der komplexen STEM-Aufgaben, die h?ufig propriet?re Modelle wie Claude und GPT-4 übertreffen oder übereinstimmen.

Sie wissen nicht, wie diese Benchmarks funktionieren? Schauen Sie in unserer detaillierten Anleitung zu Top LLM -Benchmarks.

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

Stellen Sie sich vor, Sie unterrichten einen Roboter, indem Sie ihm eine riesige Bücherbibliothek füttern. Dies nennt man sich vor dem Training. Kimi K2 las 15,5 Billionen Token, im Grunde das Internet viele Male. Es versucht, das n?chste Wort zu erraten, überprüft, ob es richtig war, 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 Training bezeichnet. Es lernt aus Erfahrungen, die es für sich selbst schafft, wie Tools auszuprobieren oder Aufgaben zu l?sen und zu beurteilen, wie gut es getan hat.

Um sicherzustellen, dass es nicht verwirrt wird, wenn sie gro?e 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 w?hrend des Trainings, was bedeutet, dass ihre interne Mathematik zu extrem wird. Muonclip verhindert dies, indem die Teile, die wahrscheinlich au?er Kontrolle geraten, sanft kontrolliert werden (Abfrage-/Schlüsselmatrizen), was alles reibungslos und zuverl?ssig h?lt.

Wie lernt Kimi K2, Tools (wie ein Entwickler) zu verwenden?

Angenommen, Sie m?chten, dass Ihr KI -Assistent einen Flug bucht oder Code schreibt. Dazu muss es wissen, wie man Tools 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 Dom?ne (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 Tool-Use-Szenarien zu üben, bevor er einem echten Benutzer hilft.

Kimi K2 verwendet auch Verst?rkungslernen. 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 also als eigener Rezensent. Es beurteilt seine eigene Leistung, gibt sich Feedback und lernt immer wieder daraus. Es verwendet auch klar korrekte Aufgaben (wie Mathematik), um zu verbessern, wie gut es die unsch?rferen Punkte erzielen kann.

Wie greife ich zu?

Sie k?nnen auf verschiedene Weise auf Kimi K2 zugreifen, je nachdem, ob Sie ein Gelegenheitsbenutzer sind, ein Entwickler oder Ihre eigene Infrastruktur ausführen:

Probieren Sie Kimi K2 online aus

• Website: https://www.kimi.com/
• W?hlen Sie Kimi K2 aus dem Modellauswahl (normalerweise als ?Kimi-K2“ oder ?K2“ gezeigt).
• Keine Installation 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 Tools und agenten -Workflows
• Beinhaltet Endpunkte für Chat, Datei -Tools und Agentenorchestrierung

Führen Sie Kimi K2 lokal oder auf Ihrem eigenen Server aus

• Modellgewichte : Open-Sourced auf Github und/oder Umarmung (bald)
• Empfohlene Inferenzmotoren:
  • vllm
  • Sglang
  • Ktransformers
  • Tensorrt-Llm

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

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

Aufgabe 1: Recherchieren und einen Bericht erstellen

Eingabeaufforderung: ? Basierend auf den neuesten Trends in der generativen KI und der Agentic -KI geben Sie mir einen Bericht darüber, welche F?higkeiten 2025 für Berufst?tige in Marketing, Bankwesen, Social Media, Produktmanagement, Softwareentwicklung, Inhalten, HR und Fertigung relevant sein werden. “

Ausgabe:

Beobachtung:

Der Forschungsteil war gut gemacht, und die im Bericht verwendete Sprache fühlte sich natürlich mit einer menschlichen Note zum Gesamtgespr?ch an. Es bemühte sich jedoch, die Ausgabe im PDF -Format zu erzeugen.

Aufgabe 2: Buchung Tickets buchen

Eingabeaufforderung: ? Ich bin in Delhi ans?ssig und werde diesen August für den Datahack Summit reisen. K?nnen Sie teilen, was Sie auf der Konferenz erwarten und mir auch helfen, die günstigsten Flugoptionen zu finden? “

Ausgabe:

Beobachtung:

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

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Abschluss

Ich bin beeindruckt von der Art und Weise, wie Kimi K2 auf Anfragen reagiert - es fühlt sich fast so an, als würde man mit einem Menschen kommunizieren. Was es auszeichnet, ist, dass die meisten seiner erweiterten Funktionen kostenlos erh?ltlich sind, im Gegensatz zu anderen Plattformen wie Manus, Genspark oder OpenAIs Betreiber, für die bezahlte Abonnements erforderlich sind. Die Antworten sind schnell und seine F?higkeit, verschiedene Aufgaben zu erledigen, zeigt, dass es sich wirklich um ein m?chtiges 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 n?chsten Generation erstellen, Kimi K2 bietet Ihnen die M?glichkeit, zu erstellen.

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

H?ufig gestellte Fragen

A. Kimi K2 zeichnet sich nach seinen agierenden F?higkeiten aus, was bedeutet, dass Aktionen mit Tools ergriffen und nicht nur Text generieren k?nnen. Es ist auch eines der wenigen Modelle mit einer Architektur der Experten und einer Open-Source-Verfügbarkeit.

Ja, viele der Funktionen von Kimi K2 sind im Gegensatz zu anderen Plattformen, die für ?hnliche Funktionen berechnen, kostenlos zur Verfügung.

Entwickler k?nnen Kimi K2 mit der API in ihre Apps integrieren, auf lokaler Hardware ausführen oder das Basismodell für benutzerdefinierte Aufgaben fein abteilen. Es ist mit gro?en Inferenzmotoren wie VllM und Tensorrt-LlM kompatibel.

Absolut. Kimi K2 kann Shell -Befehle ausführen, Code bearbeiten und bereitstellen, interaktive Websites erstellen und sogar mit Game Engines arbeiten. Es ist sowohl für die Tool -Interaktion als auch für die Softwareentwicklung optimiert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKimi K2: Das m?chtigste Open-Source-Agentenmodell. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!