Name: Kimi-K2-Instruct
Rating: 1 (5 reviews)
Author: Moonshot

Lar

Lista de modelos AL

Kimi-K2-Instruct

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1000B

Modelo Parâmetro Quantidade

Moonshot

Organização afiliada

Código aberto

Tipo de licença

11 de Julho de 2025

Tempo de liberação

Site oficial

Documentação do modelo

Introdução ao modelo

O mais recente modelo lançado pela Moonshot AI, com capacidades de codificação aprimoradas e desempenho superior em tarefas gerais de agentes, construído sobre uma arquitetura MoE.

Pontuação abrangente Diálogo de idiomas Reserva de conhecimento Associação de Raciocínio Cálculo matemático Escrita de código Comando seguindo

Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais

Capacidade de compreensão de idiomas

Capaz de entender contextos complexos e gerar frases logicamente coerentes, embora ocasionalmente desativada no controle de tom.

7.8

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.

8.8

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

5.7

Comparação de modelos

Kimi-K2-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.

Kimi-K2-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.

Kimi-K2-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

Kimi-K2-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.

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Moonshot-v1-32K Moonshot-v1-16K é um modelo de API produzido pela Moonshot, com o número da versão do modelo sendo moonshot-v1-16k.

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