Syarikat AI dari China, Moonshot AI, telah melancarkan model bahasa raya sumber terbuka terbaharu mereka, Kimi K2, yang direka untuk menguasai tugasan kompleks termasuk pengekodan, matematik, dan aplikasi autonomi berasaskan alat (agentic tasks).
Kimi K2 menggunakan seni bina Mixture-of-Experts (MoE) dengan 1 trilion parameter keseluruhan, di mana 32 bilion daripadanya diaktifkan secara dinamik mengikut tugas. Pendekatan ini bukan sahaja mengurangkan kos latihan, malah membolehkan prestasi lebih cekap semasa inferens.
Moonshot melancarkan dua versi model, iaitu Kimi-K2-Base, untuk penyelidik dan pembangun yang ingin melaras model secara tersuai, serta Kimi-K2-Instruct, versi pasca-latihan yang dioptimumkan untuk penggunaan umum seperti perbualan dan tugasan autonomi.
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/1943687594560332025
Dalam beberapa penanda aras utama, Kimi K2 menunjukkan prestasi yang mengatasi model seperti GPT-4 dan DeepSeek V3. Misalnya, ia mencatat 53.7% ketepatan dalam LiveCodeBench, berbanding 44.7% oleh GPT-4.1, dan 97.4% dalam MATH-500, melepasi model-model gergasi lain.
Moonshot juga memperkenalkan teknologi MuonClip, sebuah pengoptimum baru yang membolehkan latihan model berskala trilion parameter secara stabil dan efisien. Satu pencapaian teknikal yang berpotensi mengubah landskap kos pembangunan model AI besar.
Dengan pelancaran ini, Moonshot menyasarkan untuk mengembalikan kedudukannya dalam pasaran AI domestik dan global, selepas kedudukannya sedikit merosot berbanding pesaing seperti DeepSeek.
Mereka turut menampilkan harga API yang agresif dan rendah, serta membenarkan self-hosting, menjadikan model ini bukan hanya berkuasa, tetapi juga mudah diakses oleh pembangun dan perusahaan.
{suggest}