Kimi K2
Открытая языковая MoE-модель на триллион параметров с упором на код и управление инструментами
Триллион параметров в архитектуре, но в каждом ответе задействованы лишь 32 миллиарда — Kimi K2 от команды Moonshot AI распределяет вычислительную нагрузку через систему Mixture-of-Experts. Модель обучили на 15,5 триллионах токенов с применением оптимизатора MuonClip, сделав ставку на скорость реакции без затяжных размышлений. Получился быстрый инструмент для работы с кодом и сложными цепочками задач, где модели нужно не просто генерировать текст, а действовать как агент.
Что умеет
- Автономно вызывать инструменты: модель сама определяет, когда и какую внешнюю функцию активировать по заданной схеме параметров — от служебных скриптов до внешних баз данных.
- Решать задачи программирования: Kimi-K2-Instruct показала 65,8% точности на SWE-bench Verified при первой попытке в агентском режиме с терминалом и редактором кода.
- Держать контекст до 128 000 токенов: окно контекста позволяет передавать развесистые системные логи, техническую документацию или многостраничные сценарии пайплайна.
- Переключать экспертов на лету: архитектура распределяет нагрузку на 384 эксперта, подключая ровно восемь профильных и одного общего на каждый отдельный токен.
- Разделять задачи: линейка включает Kimi-K2-Base для исследователей и тонкой донастройки, а также Kimi-K2-Instruct для готовых чатов и связок с инструментами.
Цены и доступ
Веса модели и исходный код открыты под модифицированной лицензией MIT в формате block-fp8 на Hugging Face. Локальный запуск поддерживают движки vLLM, SGLang, KTransformers и TensorRT-LLM. Для облачной работы предусмотрен API на платформе Moonshot с поддержкой синтаксиса OpenAI и Anthropic.
Модель пригодится техническим дизайнерам и креативным разработчикам, которые собирают автономные конвейеры для продакшена и не хотят зависеть от закрытых облаков. Когда пайплайну нужен исполнительный цифровой ассистент с доступом к внутренним скриптам студии — это подходящий кандидат.
