Übersicht
Kimi K2 ist ein Open Weights Modell des chinesischen Entwicklers Moonshot AI. Das Modell wurde am 11.07.2025 vorgestellt und konnte als erstes Open Source Modell die Benchmark Scores von proprietären LLMs wie OpenAI-o3 und Claude Opus 4 erreichen. Kimi K2 basiert auf einer Mixture-of-Experts Architektur mit 1 Billionen Parametern, von denen 32 Mrd. Parameter aktiviert werden. Beim Training wurde Moonshots Muon Optimizer verwendet, um die Vorhersagefehler des Modells gezielt zu verringern. Außerdem wurde das Modell auf Tool-Usage trainiert, sodass es vielfältige Einsatzmöglichkeiten in autonomen Workflows finden sollte.
Websuche
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Multimodalität
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Finetuning
JaKann das Modell finetuned werden?
Performance
Kimi K2 Benchmark Übersicht
Provider
Du kannst Kimi K2 über die API folgender Anbieter nutzen:
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Technische Details
Architektur
Architektur-Typ | Transformer, Decoder-only, Mixture of Experts |
Input Kontextlänge | 131,1k Token |
Output Kontextlänge | 131,1k Token |
Inferenzoptimierung | Unbekannt |
Trainingsmethode | Unsupervised Pretraining, Supervised Fine-Tuning, Supervised Training, Reinforcement Learning |
Tokenizer & Attention
Tokenizer Modell | tiktoken |
BOS Token | [BOS] |
EOS Token | [EOS] |
Padding Token | [PAD] |
Attention Heads | 64 |
KV Heads | 61 |
Quantisierung | Keine |
Vor- & Nachteile
Vorteile
Bestes Open-Weights Modell
Kimi K2 ist zum Zeitpunkt seines Launches das stärkste Open-Weights Modell und erzielt Benchmark Scores in einem vergleichbaren Bereich von OpenAI-o3 und Claude Opus 4.
Sehr günstige Inferenz
Kimi K2 ist ca. 6x günstiger als Claude Sonnet 4 und 20x günstiger als OpenAI-o3. Die API von Kimi K2 ist OpenAI-kompatibel.
Großzügige Lizenz
Kimi K2 wurde über eine modifizierte MIT-Lizenz veröffentlicht, die sowohl die kommerzielle Nutzung, als auch Verbreitung und Sublizenzierung des Modells erlaubt.
Trainiert auf Tool-Use
Moonshot AI hat Kimi K2 bereits im Training auf Tool-Use und Function-Calls optimiert, was Einsatz für KI-Agenten und autonome Workflows vereinfacht.
Unterstützt gängige Funktionen
Der Kimi K2 Chat unterstützt gängige Funktionen wie Deep Research, Extended Thinking und multimodale Inputs.
Nachteile
Modell zu groß für lokale Ausführung
Kimi-K2-Instruct ist mit ca. 1 TB Modellgröße und 1T Parametern zu groß, um realistisch lokal ausgeführt werden zu können. Vermutlich wird es hierfür in Zukunft distillierte oder Kimi K2 Modelle mit Quantisierung geben.
Modell-Bias
Wie andere chinesissche Modelle auch, verschleiert Kimi K2 dunkle Episoden chinesischer Geschichte und weist somit einen Bias auf.
Kein Datenschutz beim Chatbot
Wer Kimi K2 über die offizielle Website oder App verwendet, gibt seine Daten preis.