Kimi-K2-Instruct
1000B
Cantidad de parámetros del modelo
Moonshot
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
11 de julio de 2025
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
El último modelo lanzado por Moonshot AI, con capacidades de codificación mejoradas y un rendimiento superior en tareas generales de agentes, construido sobre una arquitectura MoE.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
Capaz de comprender contextos complejos y generar oraciones lógicamente coherentes, aunque ocasionalmente en control de tono.
7.8
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.7
Comparación de modelos
Kimi-K2-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Kimi-K2-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Kimi-K2-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
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Kimi-K2-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Kimi-K2-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Moonshot-v1-32K
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