شرکت Moonshot AI از مدل اوپن سورس جدید خودش به اسم Kimi K2 رونمایی کرده؛ یه مدل قدرتمند با ساختار Mixture-of-Experts که توی هر بار استفاده، ۳۲ میلیارد پارامتر فعال داره و در مجموع، به عدد خیرهکنندهی ۱ تریلیون پارامتر میرسه. Kimi K2 نهتنها توی تسکهایی مثل دانش عمومی، ریاضیات و برنامهنویسی عملکرد درخشانی داره، بلکه برای انجام وظایف عاملمحور (agentic tasks) هم بهینهسازی شده؛ یعنی فقط جواب نمیده، خودش میفهمه باید چی کار کنه و اجراش میکنه. Moonshot دو نسخه از این مدل رو منتشر کرده: نسخهی Base برای پژوهشگرها و توسعهدهندههایی که میخوان مدل رو به دلخواه خودشون تغییر بدن، و نسخهی Instruct که برای استفادهی آماده در تجربههای چت و اجرای وظایف طراحی شده.
یکی از ویژگیهای جالب Kimi K2 اینه که فقط به سؤالها جواب نمیده، بلکه میتونه خودش از ابزارها استفاده کنه و یه پروژه رو تا انتها ببره جلو. توی یه نمونه تحلیل داده، Kimi K2 با استفاده از ۱۶ مرحلهی کدنویسی در IPython، دادههای حقوق سالهای ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ رو بررسی کرده و تأثیر «نسبت دورکاری» روی حقوق رو توی سطوح مختلف تجربهی شغلی تحلیل کرده. این مدل نهتنها تحلیل آماری انجام داده و نمودار ساخته، بلکه در نهایت یه وبسایت کامل با شبیهساز تعاملی ساخته که کاربر میتونه اطلاعات خودش رو وارد کنه و ببینه دورکاری براش خوبه یا نه.
از لحاظ فنی، Kimi K2 توی بنچمارکهای مهمی مثل LiveCodeBench، OJBench، SWE-bench و AIME، عملکرد فوقالعادهای داشته و تونسته بعضی از مدلهای بزرگ دیگه مثل GPT-4، Claude 4 و Gemini 2.5 رو پشت سر بذاره یا باهاشون رقابت کنه. این مدل بهویژه توی وظایف عاملمحور، عملکردی داره که باعث شده توی دستهی non-thinking models به یکی از بهترینها تبدیل بشه.
Kimi K2 با یه بهینهساز جدید به اسم MuonClip آموزش دیده؛ نسخهی پیشرفتهتر Muon که از تکنیکی به اسم qk-clip استفاده میکنه تا مشکل ناپایداری آموزش رو حل کنه. این مدل با بیش از ۱۵.۵ تریلیون توکن آموزش دیده و تیم Moonshot برای افزایش هوشمندی مدل، از دادهسازی وسیع عاملمحور و یادگیری تقویتی عمومی استفاده کرده. این یادگیری باعث شده مدل بتونه حتی برای کارهایی که معیار مشخصی ندارن (مثل نوشتن گزارش یا مدیریت ابزارها) هم تصمیمگیری کنه.
Kimi K2 از امروز روی وبسایت kimi.com در دسترس عموم قرار گرفته و کاربران میتونن بهصورت رایگان ازش استفاده کنن. نسخهی API هم ارائه شده که با استانداردهای OpenAI و Anthropic سازگاره و برای ساخت اپهای عاملمحور قابل استفادهست. هنوز ورودی تصویری به این مدل اضافه نشده و گاهی ممکنه توی تسکهای پیچیده خروجی ناقص بده، ولی Moonshot وعده داده این محدودیتها توی نسخههای بعدی برطرف میشن.
@aipulse24
Post #547
11.4K



- 👍 17
- ❤ 13
- 🔥 1