Комментировать

Китайский Kimi K2 работает лучше и быстрее ChatGPT

Еще несколько лет назад Китай считался скорее потребителем, чем создателем прорывных ИИ-технологий. Но благодаря государственной поддержке, мощной академической базе и амбициозным стартапам ситуация изменилась.  

Компании вроде Baidu, Alibaba и Tencent первыми начали экспериментировать с большими языковыми моделями, но настоящий прорыв случился, когда на сцену вышли независимые игроки — такие как Moonshot AI. Основанная в 2023 году, эта компания быстро заявила о себе, выпустив чат-бота Kimi, который стал популярной альтернативой ChatGPT в Китае. А теперь Moonshot сделала следующий шаг, представив модель Kimi K2 — открытую языковую модель с триллионом параметров, которая не просто догоняет GPT-4, но и превосходит её в ключевых задачах.

Что делает Kimi K2 особенным?

Главное отличие Kimi K2 — это её « агентские» способности. В отличие от обычных чат-ботов, которые просто отвечают на вопросы, эта модель может самостоятельно выполнять сложные многошаговые задачи: писать и запускать код, работать с инструментами и даже планировать действия без участия человека. Например, в одном из демо Kimi K2 проанализировала данные о зарплатах, выполнив 16 операций на Python, а в другом — спланировала поездку в Лондон, бронируя билеты, отели и рестораны.

Но самое впечатляющее — это её результаты в тестах. На LiveCodeBench, одном из самых сложных бенчмарков для оценки программирования, Kimi K2 показала точность 53,7%, обойдя DeepSeek-V3 (46,9%) и GPT-4.1 (44,7%). В математике разрыв ещё больше: 97,4% против 92,4% у GPT-4.1. Это говорит о том, что Moonshot нашла какой-то принципиально новый подход к обучению моделей.

Сравнение результатов тестов: Kimi K2 vs. GPT-4.1 vs. DeepSeek-V3

БенчмаркKimi K2GPT-4.1DeepSeek-V3Примечания
LiveCodeBench (кодинг)53.7%44.7%46.9%Наиболее реалистичный тест на программирование
MATH-500 (математика)97.4%92.4%–Превосходит GPT-4.1 в сложных вычислениях
SWE-bench Verified (инженерия ПО)65.8%~60-65%*~60%Сравнима с коммерческими моделями
Автономные агенты (мультистеп-задачи)ВысокаяСредняяСредняяЛучше справляется с комплексными workflows

Как китайцам удалось достигнуть подобных результатов?

Ответ кроется в двух вещах: эффективности и инновациях. В то время как OpenAI тратит сотни миллионов долларов на обучение моделей, Moonshot смогла добиться сопоставимых результатов с гораздо меньшими затратами. Секрет — в их собственном оптимизаторе MuonClip, который позволил стабильно обучать триллионную модель без сбоев.

Обычно обучение больших нейросетей — это дорогой и рискованный процесс: модели « взрываются», теряют стабильность, и приходится начинать заново. MuonClip решает эту проблему, перемасштабируя веса в процессе обучения, что делает процесс более предсказуемым и дешёвым. Если эта технология окажется универсальной, она может изменить всю экономику ИИ-разработки.

Как Kimi K2 изменяет финансовые модели рынка искуственного интеллекта

Moonshot не просто выпустила мощную модель — она сделала её открытой. Это стратегический ход, который ставит OpenAI и Anthropic в неудобное положение. Компания предлагает два варианта: бесплатную open-source версию для разработчиков и коммерческий API по цене ниже рыночной.

Такая тактика вынуждает западных гигантов задуматься. Если они снизят цены, то потеряют прибыль. Если нет — клиенты могут уйти к Moonshot. А китайская открытая модель привлечет разработчиков, которые будут улучшать её бесплатно, создавая вокруг Kimi K2 целую экосистему.

Kimi K2 — это не просто ещё одна языковая модель. Это доказательство того, что открытые решения могут конкурировать с коммерческими. И самое главное — она показывает, что ИИ наконец-то становится не просто «умным собеседником», а реальным инструментом для автоматизации сложных задач.

Теперь вопрос в том, сможет ли OpenAI и другие лидеры ответить на этот вызов. Потому что если Moonshot и дальше будет двигаться такими же темпами, баланс сил в мире ИИ может измениться гораздо быстрее, чем все ожидали.

Источник: ИТ Медиа

#технологии #Китай #искусственный интеллект
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

118
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
21
#росатом

«Росатом» создал тестовые образцы новых материалов с помощью ИИ

Специалисты госкорпорации "Росатом" в 2025 году создали тестовые образцы новых материалов, используя искусственный интеллект для их быстрого автоматизированного синтеза, следует из годового отчета АО "Атомэнергопром" (входит в "Росатом", консолидирует гражданские активы российской атомной отрасли) за 2025 год
67
#цифровизация

«Ростелеком» представил технологии для «умного» кампуса в НГУ

"Ростелеком" представил инновационное комплексное решение по проектированию и строительству "умных" кампусов. Презентация состоялась в рамках рабочего визита министра экономического развития РФ Максима Решетникова в Новосибирский государственный университет (НГУ)

Вы недавно смотрели

18
#ЕЦПЭ

Членов СРО проверят на входе в ЕЦПЭ

Теперь сведения о членах Национального объединения проектировщиков и изыскателей (НОПРИЗ) и других саморегулируемых организаций (СРО) можно проверить в личном кабинете заявителя Единой цифровой платформы экспертизы
18
#законодательство

Инженерные изыскания: разделить нельзя объединить

Комитет по инженерным изысканиям НОПРИЗ 26 сентября 2024 года принял решение о создании рабочей группы по актуализации постановления Правительства Российской Федерации от 19 января 2006 г. № 20»Об инженерных изысканиях для подготовки проектной документации, строительства, реконструкции объектов капитального строительства»