Kimi-K2-Instruct
1000B
Modellparametermenge
Moonshot
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
11. Juli 2025
Freigabezeit
Modelleinführung
Das neueste Modell von Moonshot AI mit verbesserten Programmierfähigkeiten und überlegener Leistung bei allgemeinen Agentenaufgaben, basierend auf einer MoE-Architektur.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
In der Lage, komplexe Kontexte zu verstehen und logisch kohärente Sätze zu erzeugen, obwohl sie gelegentlich in der Tonkontrolle ausgeschaltet werden.
7.8
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
8.8
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.7
Modellvergleich
Kimi-K2-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Kimi-K2-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Kimi-K2-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Kimi-K2-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
Kimi-K2-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein API-Modell, das von Moonshot erstellt wurde, und die Modellversionsnummer lautet moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-8K
Moonshot-v1-8K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-8k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
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