Kimi-K2-Instruct

Moonshot AIs Mixture-of-Experts Modell mit 1 Billion Parametern

Fokus auf Agentic Intelligence und Tool-Nutzung

Das Kimi-K2-Instruct Modell im Überblick

Mit Kimi-K2 präsentiert Moonshot AI ein neues State-of-the-Art Sprachmodell, das speziell für agentische Anwendungen und anspruchsvolle Tool-Nutzung entwickelt wurde. Die Kombination aus riesigem MoE-Design, innovativem MuonClip-Optimizer und großskaligem RL-Training macht Kimi-K2-Instruct zu einem der leistungsfähigsten Open-Source-Modelle für komplexe Aufgaben.

Name:

Kimi-K2-Instruct

Entwickler:

Moonshot AI

Veröffentlichung:

Juli 2025

Lizenz:

Modifizierte MIT-Lizenz (kommerzielle Nutzung erlaubt)

Modelltyp:

Mixture-of-Experts (MoE) Sprachmodell

Parameter:

1 Billion (davon 32B aktiv pro Token)

Architektur:

61 Schichten, 384 Experten, 8 Experten pro Token, MLA Attention, SwiGLU Aktivierung

Tokenizer:

160k Vokabular

Kontextlänge:

128.000 Token

Varianten der Kimi-K2 Serie

  • Kimi-K2-Base: Das reine Basismodell für eigene Finetunings und Forschung.
  • Kimi-K2-Instruct: Das posttrainierte Modell für allgemeine Chat- und Agentische-Anwendungen (empfohlen für die meisten Nutzer).

Spezialitäten von Kimi-K2-Instruct

Agentic Intelligence & Tool-Nutzung

Kimi-K2-Instruct ist gezielt für den Einsatz als Agent entwickelt: Es kann externe Tools ansteuern, komplexe Aufgaben autonom lösen und ist für Multi-Turn-Interaktionen optimiert.

MuonClip Optimizer

Das Training erfolgte mit dem innovativen MuonClip-Optimizer, der speziell für Stabilität und Effizienz beim Training riesiger MoE-Modelle entwickelt wurde.

Großes Kontextfenster

Mit 128.000 Token Kontextlänge eignet sich Kimi-K2-Instruct auch für sehr lange Dokumente, komplexe Dialoge und umfangreiche Datenanalysen.
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Die Post-Training Pipeline für Kimi-K2-Instruct

Trainingsdaten & Trainingsprozess

Kimi-K2-Instruct wurde auf einer außergewöhnlich breiten Datenbasis trainiert, darunter 15,5 Billionen Token sowie speziell synthetisierte Daten für Tool-Nutzung und agentische Aufgabenstellungen. Das Pretraining wurde durch ein umfassendes Reinforcement-Learning-Verfahren ergänzt, das sowohl verifizierbare als auch nicht-verifizierbare Tasks abdeckt.

Mit dem speziell entwickelten MuonClip-Optimizer konnte die Skalierung dieses großdimensionierten MoE-Modells stabil und effizient durchgeführt werden – eine entscheidende Grundlage für den zuverlässigen Einsatz in realen, komplexen Szenarien.

Hardware & Deployment

  • Empfohlene Inferenz-Engines: vLLM, SGLang, KTransformers, TensorRT-LLM
  • Checkpoints im block-fp8 Format verfügbar
  • Für Echtzeit-Inferenz werden mehrere High-End-GPUs empfohlen (Details siehe Deployment Guide)
  • Quantisierte Varianten und Adapter verfügbar
Leistungsfähig & performant

Empfohlene Anwendungsfälle für Kimi-K2-Instruct

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KI-Assistenten und Chatbots mit Tool-Integration
Automatisierte Problemlösung und Entscheidungsunterstützung
Komplexe Codegenerierung und Softwareentwicklung
Wissenschaftliche Recherche, Mathematik, Datenanalyse
Agentic Workflows und autonome Systeme
Kimi-K2-Instruct
Kimi-K2-Instruct: Für fortschrittliche Agentic Workflows

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