總部位於北京的Moonshot AI週五發布了Kimi K2，這是一個開源AI模型系列，旨在在中國競爭性AI領域收回市場領導。發射是挑戰DeepSeek等競爭對手並與美國公司競爭的戰略舉動。
Kimi K2是具有1萬億個參數的大型Experts模型。它是專門為“代理智能”而設計的，可以自主執行複雜的任務並使用數字工具。 Moonshot強調了Kimi K2的行動能力，而不僅僅是聊天，將其定位為“ _ black”>“ _ black”>為開發人員提供了強大的新工具。 Moonshot AI由Tsinghua University畢業生Yang Zhilin於2023年創立，迅速獲得了突出的知名度，但最近受到當地競爭對手的積極舉動的挑戰。此發射是直接而有力的響應。
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中國激烈的AI戰爭中的戰略性gambit
Moonshot的木島應用程序用戶群在2024年8月至2025年6月之間，其排名從中國的第三至第七位。這一下降幅度下降。這種衰落是在競爭性的Deepseek中破壞性地釋放了競爭性的Deepseek，競爭性的Deepseek，競爭性的Deepseek，該競爭性的競爭力量，該競爭對手是國內競爭的競爭，該公司的競爭力量加劇了國內aii ai aii aii aii aii aii aii aii propers war。 Kimi K2版本明顯地扭轉了這一趨勢。
通過開放式旗艦模型，Moonshot採用了一項越來越受到中國科技公司青睞的策略。這種方法有助於建立一個廣泛的開發者社區並擴大全球影響力，從而有助於美國技術限制。
Benchmark Performance and Competitive Standing
According to performance data released by Moonshot AI, the Kimi-K2-Instruct model was evaluated against other leading open-source and proprietary models across a range of tasks.結果表明在多個關鍵領域的競爭性能，包括編碼，工具使用和復雜的推理。
在編碼基準測試中，Kimi K2在Livecodebench V6上的得分為53.7，而Claude Opus 4和44.7的GPT-4.4和44.7的得分為47.4。在經過驗證的Agentic編碼測試SWE板凳上，其單位準確性為65.8％，將其置於DeepSeek-V3的38.8％和GPT-4.1的54.6％之上，而Claude Sonnet 4的得分為72.7％。
該模型在工具上的使用能力在Benchmarks等工具上進行了測試。在TAU2電信任務上，Kimi K2得分65.8，高於GPT-4.1（38.6）和Claude Sonnet 4（45.2）的報導得分。這表明，與外部工具接觸以完成目標的良好才能。
用於數學和推理，Kimi K2也表現出強烈的結果。在AIME 2024數學比賽基準中，其69.6的得分高於Gemini 2.5 Flash（61.3）和Claude Opus 4（48.2）。同樣，在GPQA-DIAMOND推理測試中，其75.1的得分略高於Claude Opus 4的74.9。
在MMLU基準等經常知識評估上，Kimi K2得分為89.5。這使其與其他邊境模型競爭，GPT-4.1得分為90.4，Claude Opus 4獲得92.9。總的來說，數據表明Kimi K2是一個高度強大的模型，尤其是在開源類別中。
在引擎蓋下:為動作構建的數万億個參數
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該模型的體系結構支持128K上下文的長度和160k的詞彙大小。它具有384個不同的專家，其中8個被選為每個令牌處理，從而可以進行高度專業化和有效的計算。該設計是旨在最大化令牌效率的縮放率分析的結果。
該模型已在15.5萬億個數據的數據方面進行了預訓練。為了管理此過程，Moonshot開發了一種新穎的“ MuonClip”優化器。這項技術是其 Muon Optimizer ）的早期工作，這可以超越標準的訓練。 logits”可能會使大規模的模型開發脫軌。該公司報告說，這種方法使其能夠以“零訓練尖峰”來完成整個15.5t代幣訓練運行，強調了其穩健性。
超出了核心體系結構，Kimi K2的代理能力是通過精緻的數據合成管道來磨練的。該系統模擬了使用數千個工具（包括與模型上下文協議（MCP）兼容的工具）模擬現實世界的場景，以生成用於工具使用的高質量的，基於標語的培訓數據。
此外，Moonshot還採用了“一般強化學習”系統。這涉及一種自我判斷的機制，該模型充當自身的批評者，以提供無驗證獎勵的任務的反饋，例如編寫報告，這是發展更通用和可靠的代理技能的至關重要的一步。
moonshot通過其開發人員api 和發行它計劃解決。推動是在基本行業與僅暗示文本或代碼的AI助理轉移後的代理情報。 AI代理人旨在了解目標，創建計劃並使用工具來執行複雜的多步驟任務。
該代理方法的價值已經由公司驗證。在具有里程碑意義的舉動中，投資銀行高盛（Goldman Sachs）剛剛開始駕駛自主AI編碼員Devin。該銀行的目標是建立一個“混合勞動力”，其人類工程師監督成千上萬的AI代理。
高盛的技術負責人Marco Argenti解釋了願景，並指出:“這實際上是關於人們和AIS的工作，而AIS則是在工作中的工作。與德文（Devin）的勞動力一樣，這將像我們的新員工一樣，將代表我們的開發人員開始做事，”將人類的重點從乏味的編碼轉移到高級監督。
這一趨勢不僅限於財務。更廣泛的AI編碼市場是戰場，Google推出了Jules Agent和Free Gemini CLI。 OpenAI使其法典代理商Internet訪問權限，儘管首席執行官Sam Altman警告用戶“仔細閱讀有關風險並在有意義的情況下使用的風險”，以確認固有的風險。
同時，初創企業專注於深度工作流集成。流行光標AI編輯器的製造商Anysphere最近啟動了一個Web應用程序，以從任何設備管理其編碼代理。這種“多地表”策略旨在使AI成為環境，一直存在的合作者。