Last Updated on november 8, 2025 1:42 du. by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on november 8, 2025 by Laszlo Szabo / NowadAIs
Ingyenes mesterséges intelligencia, amely legyőzi a GPT-5-öt: a Kimi K2 Thinking rekordot döntő teljesítménye – Összefoglaló
A nyílt súlyú modell legyőzi a zárt versenytársakat: A Kimi K2 Thinking számos következtetési és ügynöki benchmarkon felülmúlja a GPT-5 és a Claude Sonnet 4.5 teljesítményét, köztük a Humanity’s Last Exam (44,9% vs. 41,7% és 32,0%) és a BrowseComp (60,2% vs. 54,9% és 24,1%) teljesítményét, miközben teljesen ingyenes és nyílt forráskódú marad a módosított MIT licenc alapján
Példa nélküli hosszú távú képességek: A modell 200-300 egymást követő eszközhíváson keresztül emberi beavatkozás nélkül fenntartja a koherens érvelést – ez a képesség új mércét állít fel az autonóm mesterséges intelligencia-ügynökök számára, és messze meghaladja azt a 30-50 lépést, ahol a legtöbb korábbi modell leépül
Hatékony architektúra praktikus telepítéssel: A Kimi K2 Thinking egy Mixture-of-Experts kialakítással, egy billió teljes paraméterrel, de csak 32 milliárd aktív tokenenként, valamint natív INT4 kvantálással kombinálva, a Kimi K2 Thinking határkategóriás teljesítményt nyújt, kétszeres következtetési sebességnövekedéssel, miközben a képzés mindössze 4,6 millió dollárba kerül
Amikor egy teljesen nyílt mesterséges intelligencia modell elkezdi felülmúlni a milliókba kerülő, szabadalmaztatott rendszereket, az emberek felfigyelnek rá. A pekingi székhelyű Moonshot AI által 2025 novemberében kiadott Kimi K2 Thinking pontosan ezt tette. Ez a trillió paraméteres rendszer nem csak a benchmarkok alapján vetekszik az olyan zárt forráskódú versenytársakkal, mint a GPT-5 és a Claude Sonnet 4.5, hanem több kulcsfontosságú területen is felülmúlja őket, miközben teljesen ingyenes és bárki számára elérhető
Mitől más a Kimi K2 Thinking
Már a név is sejteti, hogy mi különbözteti meg ezt a modellt. A Kimi K2 Thinking a Kimi sorozat legújabb evolúcióját képviseli, amelyet kifejezetten “gondolkodó ügynöknek” terveztek, nem pedig csak egy beszélgető chatbotnak. Míg a legtöbb mesterséges intelligenciamodell a gyors válaszadásban jeleskedik, a Kimi K2 Thinking alapvetően más megközelítést alkalmaz: lépésről lépésre gondolkodik a problémákon, miközben dinamikusan hívja elő az eszközöket az összetett feladatok elvégzéséhez
AMoonshot AI ezt a modellt egy Mixture-of-Experts architektúra segítségévelépítette fel, amely összesen egymilliárd paramétert tartalmaz, bár minden egyes következtetés során csak 32 milliárd aktív. Ez a ritka aktivációs kialakítás lehetővé teszi, hogy a modell hatalmas méretarányokat érjen el, miközben meglepően hatékony marad a futtatása. Az architektúra 61 réteget és 384 szakértőt tartalmaz (jelenként 8 kiválasztott jelzővel), és lenyűgöző, 256 000 jelzőt tartalmazó kontextusablakot támogat – ez sok versenytársnál kétszer olyan hosszú, mint a többi
Ami igazán megkülönbözteti a Kimi K2 Thinkinget a korábbi modellektől, az a képzési módszertan. A csapat a kvantálás-tudatos képzést alkalmazta a képzést követő fázisban, natív INT4 pontosságot alkalmazva a szakértők keveréke komponenseknél. Ez a technika nagyjából kétszer gyorsabb következtetési sebességet biztosít a standard pontossághoz képest, miközben a benchmark teljesítménye megmarad. Az ügyet ismerő forrásokra hivatkozó jelentések szerint a modell kiképzése mindössze 4,6 millió dollárba került – ez töredéke annak, amit a nagy technológiai cégek általában a határterületi rendszerekbe fektetnek
Rekordot döntő teljesítmény a benchmarkokon
A számok meggyőző történetet mesélnek. Az emberiség utolsó vizsgáján, egy közismerten nehéz, fejlett gondolkodási képességeket mérő teszten a Kimi K2 Thinking 44,9%-os eredményt ért el – magasabbat, mint a GPT-5 41,7%-os eredménye, és jelentősen meghaladta a Claude Sonnet 4,5 32,0%-os eredményét. Ez a teszt kifejezetten az összetett, többlépcsős gondolkodást teszteli, amely megkülönbözteti a valóban képes rendszereket azoktól, amelyek egyszerűen csak mintákat keresnek
A modell ügynöki képességei még jobban csillognak az eszközhasználatot és webes navigációt igénylő feladatoknál. A BrowseComp-on, amely azt méri, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek mennyire képesek információt keresni és szintetizálni az interneten, a Kimi K2 Thinking 60,2%-ot ért el – jelentősen felülmúlva a GPT-5 54,9%-os eredményét és több mint kétszeresére növelve a Claude Sonnet 4,5 24,1%-os eredményét. Az Artificial Analysis független tesztelése megerősítette ezeket az erősségeket: a Kimi K2 Thinking 93%-os eredményt ért el a τ²-Bench Telecom benchmarkon, ami a legmagasabb pontszám, amelyet függetlenül mértek az ügynöki eszközök használatára
A kódolási teljesítmény árnyaltabb képet mutat. A SWE-Bench Verified-en, amely azt vizsgálja, hogy a modellek képesek-e valódi szoftverhibák kijavításához szükséges javításokat generálni, a Kimi K2 Thinking 71,3%-os eredményt ért el. Bár ez versenyképes, de elmarad a GPT-5 74,9%-os és a Claude 77,2%-os eredményétől a tárolószintű hibakeresési feladatokban. A LiveCodeBench v6-on azonban, amely a versenyképes programozásra és algoritmikus kihívásokra összpontosít, a Kimi K2 Thinking 83,1%-kal kiemelkedett, megelőzve a Claude 64,0%-át és megközelítve a GPT-5 87,0%-át
A matematikai képességek különösen erősnek bizonyultak, amikor a modell eszközöket tudott használni. A Python-hozzáféréssel rendelkező AIME 2025-ön a Kimi K2 Thinking 99,6%-os eredményt ért el – lényegében a GPT-5 és a Claude mellett telítette a benchmarkot. A GPQA-Diamond benchmarkon, amely a felsőfokú természettudományos kérdéseket teszteli, a Kimi K2 Thinking 85,7%-os eredményt ért el, valamivel megelőzve a GPT-5 84,5%-os eredményét
A titkos szósz: Hosszú távú eszközszervezés
A Kimi K2 Thinking talán leglenyűgözőbb technikai teljesítménye abban rejlik, hogy képes 200-300 egymást követő eszközhívást végrehajtani emberi beavatkozás nélkül. A legtöbb korábbi modell 30-50 lépés után elveszítené a koherenciát vagy eltérne a feladattól, de ez a rendszer több száz művelet során is célorientáltan viselkedik
Ez a képesség a modell képzési megközelítéséből ered. Ahelyett, hogy az eszközhasználatot és az érvelést különálló funkcióként kezelné, a Kimi K2 Thinking megtanulta, hogy a gondolatmenetet és a funkcióhívásokat végponttól végpontig átfedje. Amikor egy összetett problémával szembesül, képes a feladatot részfeladatokra bontani, minden egyes lépéshez megfelelő eszközöket hívni, az eredményekről gondolkodni, a stratégiáját módosítani, és folytatni az iterációt, amíg el nem éri a megoldást
A Moonshot által megosztott demonstráció azt mutatta, hogy a modell 23 egymásra épülő érvelés és eszközhívás segítségével megold egy PhD-szintű matematikai problémát. A rendszer önállóan kereste a releváns információkat, Python nyelven végezte a számításokat, következtetéseket vont le a közbenső eredményekről, és iteratív módon, emberi irányítás nélkül finomította a megközelítését. Ez a fajta tartós, többlépcsős problémamegoldás minőségi ugrást jelent a legtöbb chatrobot által elért eredményeken túl
Gyakorlati alkalmazások és valós világbeli tesztelés
A korai alkalmazók a Kimi K2 Thinkinget különböző területeken tesztelték. Az egyik fejlesztő a Cline AI platformba integrálta, és arról számolt be, hogy a modell képes egy természetes nyelvi funkciókérést kódolási feladatokra bontani, kódot generálni minden egyes komponenshez, tesztelni a megvalósítást, és minimális felügyelet mellett ismétlődően finomítani azt. Az így kapott kód minősége következetesen magas volt, bár a folyamat nem mindig volt zökkenőmentes – a fejlesztő észrevette, hogy a modell magas szintű intelligenciája és az alacsony szintű eszközvégrehajtás stabilitása között szakadék tátong
A kutatási munkafolyamatok esetében a felhasználók a Kimi K2 Thinkinget különösen értékesnek találták, ha a csővezetékben más modellekkel kombinálják. Az egyik megközelítés a Kimi K2 Thinking front-endként való felhasználását jelenti átfogó információgyűjtéshez – kihasználva a hosszú kontextusú képességeket és a végrehajtási rugalmasságot a releváns adatok nagy mennyiségének összeállításához -, majd ezt a kontextust egy másik következtető modellhez táplálják a végső elemzéshez. Ez a hibrid stratégia kihasználja a modell erősségeit, miközben a korlátokat is megkerüli
Az akadémiai felhasználók arról számolnak be, hogy a Kimi K2 Thinking kiválóan kezeli a hosszú dokumentumokat és alacsony hallucinációs arányt tart fenn, így alkalmas irodalmi áttekintések és kutatási szintézisek készítésére. A 256 000 tokenes kontextusablak azt jelenti, hogy a modell egyetlen munkamenetben egész kutatási tanulmányokat, könyveket vagy kódbázisokat képes feldolgozni anélkül, hogy fontos részleteket veszítene el
A kreatív írás egy másik erősséget képvisel, amely megkülönbözteti ezt a modellt. A Redditen több felhasználó is dicsérte a Kimi K2 Thinking emberhez hasonló írásmódját, és megjegyezte, hogy a kimenetét ritkán jelzik a mesterséges intelligencia-felismerő eszközök. Ez a minőség a modell kettős dominanciájú nyelvi képzéséből ered – az angol és a kínai nyelvet is közel szakértői szinten kezeli, 160 000 szavas, több írásmódot és nyelvet felölelő szókincsével
A Kimi K2 Thinking elérése és használata
A Kimi K2 Thinking használatához minimális technikai szakértelemre van szükség. A felhasználók több csatornán keresztül férhetnek hozzá a modellhez, amelyek mindegyike különböző igényeknek felel meg. A legegyszerűbb megközelítés a kimi.com oldal meglátogatását jelenti, ahol a Moonshot a ChatGPT-hez hasonló ingyenes webes felületet kínál. A fiók létrehozása másodperceket vesz igénybe, és a felhasználók azonnal beszélgetéseket kezdhetnek a teljes modellel
Az alkalmazásokat építő fejlesztők számára a Moonshot az OpenAI és az Anthropic szabványokkal kompatibilis API-t biztosít, így az integráció egyszerűvé válik. Az árstruktúra jelentősen alulmúlja a versenytársak árait – millió bemeneti tokenenként 0,15 dollárral és millió kimeneti tokenenként 2,50 dollárral a GPT-4 2,00 és 8,00 dolláros árainak töredékébe kerül. Egy tipikus vállalat, amely havi 100 millió input tokent és 20 millió output tokent használ, mindössze 65 dollárt költene a Kimi K2 Thinkingre, szemben a GPT-4 360 dollárjával
Azok a technikai felhasználók, akik teljes kontrollt szeretnének, letölthetik a teljes modellsúlyokat az Hugging Face-ről. A modell olyan következtetési motorokon fut, mint a vLLM, az SGLang és a KTransformers. Bár a teljes modell súlya megközelítőleg 600 GB, az INT4 kvantálásnak köszönhetően kezelhetővé válik a high-end fogyasztói hardvereken. Az egyik tesztelő arról számolt be, hogy másodpercenként körülbelül 15 tokent ért el a két M3 Ultra chipen
A Kimi K2 Thinkinggel való munka során az eszközhívási munkafolyamat megértése alapvető fontosságúnak bizonyul. A modell minden egyes kéréssel együtt elfogadja a rendelkezésre álló eszközök listáját, majd önállóan eldönti, hogy mikor és hogyan hívja meg őket. A fejlesztők szabványosított formátumban írják le az eszközhívási információkat, elküldik a modellnek, végrehajtják a kért funkciókat, az eredményeket csatolják a beszélgetés előzményeihez, és hagyják, hogy a modell addig folytassa a gondolkodást, amíg úgy nem ítéli meg, hogy elegendő információval rendelkezik a lekérdezés megválaszolásához
Az engedélyezési előny
A Moonshot a Kimi K2 Thinkinget egy módosított MIT licenc alatt adta ki, amely a legtöbb akadályt elhárítja az elfogadás elől. Ez teljes körű jogokat biztosít a felhasználóknak a kereskedelmi felhasználásra és a származtatott munkákra, lehetővé téve mind az egyéni kutatók, mind a vállalati fejlesztők számára, hogy szabadon integrálják projektjeikbe. A módosítás mindössze egyetlen követelményt támaszt: a több mint 100 millió havi aktív felhasználót kiszolgáló vagy havi 20 millió dollárt meghaladó bevételt generáló telepítéseknek a “Kimi K2” feliratot kell feltüntetniük a termékfelületükön
A felhasználási esetek túlnyomó többségében – az akadémiai kutatásoktól kezdve a startup alkalmazásokon át a vállalati belső eszközökig – ez az attribúciós záradék soha nem kerül szóba. A licencelés az egyik legengedékenyebb megközelítést jelenti, amelyet a határon túli kategóriájú modellek esetében láthattunk, és szöges ellentétben áll a zárt alternatívákhoz szükséges előfizetési díjakkal és API-költségekkel
Technikai architektúra mélyreható merülés
Ahhoz, hogy megértsük, mi teszi lehetővé a Kimi K2 Thinkinget, meg kell vizsgálnunk az architekturális újításokat. A Mixture-of-Experts kialakítás 384 speciális szakértőt alkalmaz a feed-forward rétegekben, egy gating mechanizmussal, amely dinamikusan kiválaszt 8 szakértőt bemeneti tokenenként. Ez a ritka aktiválási minta azt jelenti, hogy annak ellenére, hogy a modell egybillió paramétert tartalmaz, minden egyes token esetében csak körülbelül 32 milliárdot aktivál – ez nagyjából a teljes kapacitás 3,2%-ának aktiválásának felel meg
Az MLA (Multi-head Local Attention) névre keresztelt figyelemmechanizmus lehetővé teszi, hogy a modell akár 256 000 tokenig terjedő kontextusokat is kezeljen. A DeepSeek R1-hez képest, amely a Kimi K2 Thinkinggel közös építészeti DNS-t használ, a modell feleannyi figyelemfejet használ (64 a 128-hoz képest), de körülbelül másfélszer több szakértőt MoE-rétegenként (384 a 256-hoz képest). A szókincs a DeepSeek 129 000 szaváról 160 000 szóra bővült, ami több nyelvre kiterjedő jobb lefedettséget biztosít
A képzés során a Moonshot által kifejlesztett MuonClip optimalizálót alkalmazták, amely 15,5 trillió token nagyságrendű képzés esetén biztosítja a stabilitást. Az edzés utáni fázisban a kvantálás-érzékeny edzés kifejezetten a MoE-összetevőkre épült, lehetővé téve a Kimi K2 Thinking natív futtatását INT4 pontossággal, az utólagos kvantálással járó teljesítménycsökkenés nélkül
Ahol a Kimi K2 Thinking kiemelkedik, és ahol nehezen boldogul
A valós világbeli tesztelés feltárja az erősségeket és a korlátokat. A nem-ügynöki teljesítményt vizsgáló független szakértők megállapították, hogy míg a Kimi K2 Thinking számos feladatban csodálatosan teljesít, néhány térbeli gondolkodási problémánál megbicsaklik, és időnként helytelen szintaxist generál az olyan szakterület-specifikus nyelvek esetében, mint a Blender szkriptek. A matematikai kérdések, amelyeket a modell benchmark teljesítménye alapján a gyakorlatban néha váratlan hibákat produkált
A modell legnagyobb erőssége a tervezési, hibakeresési és tartós következtetési feladatokban rejlik. Több fejlesztő is arról számolt be, hogy a Kimi K2 Thinking tervezési és hibakeresési asszisztensként megfelel vagy meghaladja a GPT-5 teljesítményét. A munkafolyamatok esetében, amelyek az összetett problémák gondos lebontását kezelhető lépésekre, majd szisztematikus végrehajtását igénylik, ez a modell következetesen értéket nyújt
Néhány felhasználó azonban következetlenségeket észlel, amikor a teljes kontextus megközelíti a 256 000 tokenes korlátot. Ahogy a modell “munkapadján” a korábbi lépésekből származó információkkal zsúfolódnak össze, az érvelés kiszámíthatatlanná válhat vagy váratlanul leállhat. Ez arra utal, hogy bár az architektúra támogatja a nagyon hosszú kontextusokat, a képzés nem minden lehetséges hosszú láncú eszközhasználati forgatókönyvre optimalizált
A nyílt forráskódú implikációk
A Kimi K2 Thinking megjelenése több mint egy újabb modell – strukturális változást jelez a mesterséges intelligencia területén. Először fordul elő, hogy egy nyílt forráskódú rendszer a legfontosabb gondolkodási és ágens-összehasonlító mérőszámok tekintetében megegyezik a saját fejlesztésű határmodellekkel, vagy túlszárnyalja azokat. Ez megkérdőjelezi azt a feltételezést, hogy a legképzettebb mesterséges intelligenciának a vállalati fizetős falak mögött kell maradnia
Azok a vállalatok, amelyek korábban kizárólag a szabadalmaztatott API-kra támaszkodtak, most nyílt alternatívákat alkalmazhatnak GPT-5 szintű érveléssel, miközben megtarthatják a súlyok, az adatok és a megfelelés feletti teljes ellenőrzést. Az átláthatóság lehetővé teszi az érvelési nyomvonalak ellenőrzését, a domain-specifikus alkalmazásokhoz való finomhangolást és a vendor lock-in megszüntetését. A tudományos kutatók számára a trillió paraméteres következtetési modellhez való hozzáférés előfizetési díj nélkül demokratizálja a mesterséges intelligencia kutatásában való részvételt
A verseny dinamikája máris megváltozott. Alig néhány héttel a Kimi K2 Thinking elindítása előtt a MiniMax-M2 több benchmarkban elért lenyűgöző pontszámával a legjobb nyílt forráskódú modell címét birtokolta. A Kimi K2 Thinking döntően felülmúlta ezeket a pontszámokat – például 60,2%-ot ért el a BrowseComp-on, szemben az M2 44,0%-ával, és 71,3%-ot a SWE-Bench Verified-en, szemben az M2 69,4%-ával. Az egyre jobb képességű nyílt modellek gyors egymásutánja azt sugallja, hogy a határvonal valóban inkább az együttműködés, mint a tulajdonosi jogvédelem irányába mozdult el
Jövőbeli irányok és a következő lépések
A Kimi modellcsalád továbbra is gyorsan fejlődik. A Moonshot már több változatot is kiadott a 2025-ös év folyamán, köztük olyan speciális változatokat, mint a Kimi-VL a látás-nyelvi feladatokhoz és a Kimi-Researcher az autonóm kutatási munkafolyamatokhoz. A vállalat az eredeti Kimi K2-ben található 128 000 tokenről 256 000-re bővítette a kontextusablakot a későbbi kiadásokban
A jövőre nézve több területen is vannak fejlesztési lehetőségek. A hosszú eszközhasználati láncok időnkénti instabilitása arra utal, hogy a kiterjesztett ügynöki munkafolyamatoknál javított képzésre van szükség. Míg a matematikai és kódolási teljesítmény már most is magas szintet ér el, a további finomítással a legjobb saját fejlesztésű rendszerekkel szembeni lemaradást a tárolási szintű szoftverfejlesztési feladatok terén lehet csökkenteni
A külső eszközökkel és API-kkal való integráció valószínűleg bővülni fog, így a Kimi K2 Thinking még inkább képes lesz autonóm ágensként működni. A modell architektúrája – a hatékony ritka aktiválással és a natív kvantálással – egy olyan jövő felé mutat, ahol a trillió paraméteres modellek inkább rutinszerűvé, mint kivételessé válnak
Gyakorlati ajánlások a felhasználók számára
A Kimi K2 Thinkinget értékelő szervezeteknek érdemes megfontolniuk a hibrid útválasztási stratégiát. A tervezést igénylő kutatási feladatokat, a versenyképes programozást és az algoritmikus kódolást a Kimi K2 Thinkinghez irányítsa, ahol az ügynöki erősségei tündökölnek. Tartsa a GPT-5 vagy Claude-ot a repository szintű hibajavításhoz, a terminálos fejlesztési feladatokhoz és a maximális megbízhatóságot igénylő termelési forgatókönyvekhez
Az egyéni fejlesztők azonnal elkezdhetik a kísérletezést az ingyenes webes felületen keresztül a kimi.com oldalon. Az alkalmazások fejlesztőinek érdemes értékelniük az API-t, amely a versenyképes árak töredékéért nyújt határkategóriás teljesítményt. A megfelelő hardverrel rendelkező technikai felhasználók helyben futtathatják a modellt, teljes kontrollt szerezve, miközben a natív INT4 támogatás által biztosított 2x-es következtetési sebességnövekedés előnyeit élvezhetik
A legjobb eredmények eléréséhez strukturálja a kéréseket világosan, és használja ki a modell azon képességét, hogy a végrehajtás előtt tervezzen. Fontolja meg, hogy a Kimi K2 Thinking először “építészként” járjon el, részletes tervet generálva az összetett feladatokhoz, majd “diszpécserként” lépésről lépésre hajtsa végre a tervet. Ez az externalizált gondolkodási megközelítés megkerüli az érvelés korlátait, miközben kihasználja a modell kivételes végrehajtási képességeit
Definíciók
Szakértők keveréke (Mixture-of-Experts – MoE): Egy olyan architektúrális megközelítés, amelyben egy nagy modell sok speciális “szakértői” alhálózatot tartalmaz, de minden bemenethez csak egy kis részhalmaz aktiválódik, ami lehetővé teszi a hatalmas méretarányok növelését, miközben a számítás kezelhető marad. A Kimi K2 Thinking 384 szakértőt használ, tokenenként 8 kiválasztott szakértővel
Kontextusablak: Az a szövegmennyiség (tokenekben mérve), amelyet a modell egyszerre képes feldolgozni és megjegyezni. A Kimi K2 Thinking 256 000 tokent támogat – ez nagyjából egy 500 oldalas könyvnek felel meg -, ami lehetővé teszi a hosszú dokumentumok vagy hosszabb beszélgetések elemzését
Kvantálás-tudatos képzés (QAT): Egy olyan technika, amelynek során a modell megtanulja, hogy még akkor is megőrizze a pontosságot, ha alacsonyabb pontosságú számokat használ (például INT4-et a hagyományos lebegőpontos számolás helyett), így gyorsabb következtetést és alacsonyabb memóriaigényt tesz lehetővé a teljesítmény minőségének feláldozása nélkül
Eszközhívás/Funkcióhívás: A mesterséges intelligenciamodell azon képessége, hogy felismerje, mikor van szüksége külső információra vagy képességekre, meghívja a megfelelő eszközöket (például internetes keresést, számológépeket vagy kódfuttatást), és az eredményeket beépíti a következtetési folyamatába
SWE-Bench: Egy benchmark, amely azt teszteli, hogy a mesterséges intelligenciamodellek képesek-e automatikusan kijavítani valódi szoftverhibákat a kódbázisok elemzésével, a problémák megértésével és a megfelelő javítások generálásával – ez inkább a gyakorlati kódolási képességet, mint az elméleti tudást méri
Az emberiség utolsó vizsgája (HLE): Egy különösen nehéz teljesítménymérő teszt, amelyet a fejlett gondolkodási képességek tesztelésére terveztek olyan problémákon, amelyek inkább mély, többlépcsős gondolkodást igényelnek, mint egyszerű mintaillesztést vagy tudáskeresést
Ügynöki mesterséges intelligencia: Olyan rendszerek, amelyek képesek autonóm, célorientált viselkedésre – többlépcsős munkafolyamatok megtervezésére, szükség esetén eszközök igénybevételére, az eredmények alapján stratégiák adaptálására, valamint összetett feladatok folyamatos emberi irányítás nélkül történő elvégzésére
Nyitott súlyú modell: Olyan mesterséges intelligencia rendszer, amelynek betanított paraméterei (súlyok) nyilvánosan letölthetők, lehetővé téve bárki számára a modell futtatását, tanulmányozását vagy módosítását, ellentétben a zárt, csak API-kon keresztül elérhető modellekkel
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a Kimi K2 Thinking és hogyan működik?
A Kimi K2 Thinking a Moonshot AI által kifejlesztett, trillió paraméteres, nyílt forráskódú mesterséges intelligenciamodell, amely “gondolkodó ágensként” működik, és képes lépésről lépésre végiggondolni komplex problémákat, miközben önállóan hívja meg a külső eszközöket. A hagyományos chatbotokkal ellentétben, amelyek egyszerűen csak válaszolnak a kérdésekre, a Kimi K2 Thinking képes a kétértelmű problémákat egyértelmű részfeladatokra bontani, információt keresni, kódot végrehajtani, elemezni az eredményeket, és több száz lépésen keresztül iterálni emberi beavatkozás nélkül. A modell 384 speciális szakértővel rendelkező Mixture-of-Experts architektúrát alkalmaz, és az összes trillió paraméteréből csak 32 milliárdot aktivál minden egyes következtetésnél, így egyszerre nagy teljesítményű és hatékony a futtatása
Hogyan viszonyul a Kimi K2 Thinking a GPT-5 és a Claude valós teljesítményéhez?
A Kimi K2 Thinking több kulcsfontosságú benchmarkon is felülmúlja a GPT-5 és a Claude Sonnet 4.5 teljesítményét, különösen az ügynöki gondolkodás és az eszközhasználati forgatókönyvek esetében. Az Emberiség utolsó vizsgáján a Kimi K2 Thinking 44,9%-os eredményt ért el a GPT-5 41,7%-ával és a Claude 32,0%-ával szemben, míg a BrowseComp (a webkutatási képességet mérő) feladatban 60,2%-ot ért el a GPT-5 54,9%-ával és a Claude 24,1%-ával szemben. A kódolási feladatok esetében a kép árnyaltabb: a Kimi K2 Thinking a LiveCodeBench-en 83,1%-kal kiemelkedik a versenyképes programozásban, de a SWE-Bench Verified-hez hasonló tárolási szintű hibajavítási feladatokban kissé lemarad a GPT-5 és a Claude mögött. Összességében a Kimi K2 Thinking erősségeit a tervezésben, a tartós gondolkodásban és az önálló feladatvégzésben mutatja, ami különösen értékessé teszi a kutatás, az algoritmikus kódolás és a többlépcsős problémamegoldó munkafolyamatok számára
A Kimi K2 Thinking valóban szabadon használható, és milyen licenckorlátozásokkal rendelkezik?
Igen, a Kimi K2 Thinking valóban ingyenesen használható többféle hozzáférési módszeren keresztül, beleértve a kimi.com webes felületet, a platform.moonshot.ai API platformot és a Hugging Face oldalról letölthető súlyokat. A modellt módosított MIT licenc alatt adjuk ki, amely teljes kereskedelmi és származékos jogokat biztosít, ami azt jelenti, hogy magánszemélyek és vállalatok egyaránt díjmentesen integrálhatják termékeikbe. Az egyetlen korlátozás a rendkívül nagy telepítésekre vonatkozik: ha az alkalmazás több mint 100 millió havi aktív felhasználót szolgál ki, vagy havi 20 millió dollárnál nagyobb bevételt termel, akkor a termék felületén fel kell tüntetnie a “Kimi K2” feliratot. A felhasználók túlnyomó többségére – beleértve a kezdő vállalkozásokat, kutatókat és még a jelentős vállalati alkalmazásokat is – ez a küszöb nem vonatkozik, így a modell lényegében korlátlan
Milyen hardverkövetelmények szükségesek a Kimi K2 Thinking helyi futtatásához?
A Kimi K2 Thinking helyi futtatásához jelentős, de a modell natív INT4 kvantálásának köszönhetően egyre inkább elérhető hardverre van szükség. A teljes modell kvantált formában körülbelül 600 GB-ot nyom, ami lényegesen kisebb, mint a tipikus trillió paraméteres modellek. Az egyik fejlesztő arról számolt be, hogy másodpercenként körülbelül 15 tokent ért el két M3 Ultra chipen, ami azt bizonyítja, hogy a nagy teljesítményű fogyasztói hardverek képesek a következtetés levonására. Az optimális teljesítmény érdekében a modell olyan következtetési motorokkal működik együtt, mint a vLLM, az SGLang és a KTransformers, amelyek hatékonyan tudják elosztani a munkaterhelést. A legtöbb szervezet a felhasználási volumen alapján értékeli, hogy érdemes-e önhostingolni: a havi 10 millió token alatt feldolgozó szervezetek általában költséghatékonyabbnak találják az API-t, amely millió bemeneti tokenenként 0,15 dollárral számol, míg a havi 100 millió tokent meghaladó műveletek a hardveres beruházás ellenére is előnyösnek találják az önhostingot
Mi teszi különlegessé a Kimi K2 Thinking eszközhívó képességét más AI modellekhez képest?
A Kimi K2 Thinking szerszámhívási képessége kiemelkedik a többi modell közül, mivel képes 200-300 egymást követő szerszámhívást végrehajtani, miközben a teljes láncban koherens, célorientált viselkedést tanúsít – ez messze meghaladja azt a 30-50 lépést, ahol a legtöbb korábbi modell elkezd degradálódni vagy elveszíti a célok követését. A modellt végponttól végpontig úgy képeztük ki, hogy a gondolatmenetet és a funkcióhívásokat összekapcsolja, ami azt jelenti, hogy nem csak mechanikusan hívja meg az eszközöket, hanem aktívan gondolkodik arról, hogy mikor van szükség eszközökre, milyen információkat kell kinyerni az eredményekből, és hogyan kell a stratégiát az eredmények alapján módosítani. Ez valódi autonóm munkafolyamatokat tesz lehetővé: A Kimi K2 Thinking képes kutatást végezni több forrásban való kereséssel, a megállapítások szintetizálásával, az állítások ellenőrzésére szolgáló számítások végrehajtásával, a kezdeti megközelítések sikertelensége esetén ismétléssel, valamint összetett, többlépcsős feladatokon keresztül anélkül, hogy minden egyes szakaszban emberi beavatkozásra lenne szükség. A gyakorlati hatás olyan felhasználási esetekben jelentkezik, mint az automatizált szoftverfejlesztés, az átfogó kutatási szintézis és az összetett problémamegoldás, amelyekhez hagyományosan több órán vagy napon át tartó emberi erőfeszítésre lenne szükség.
