Kimi K2: ओपन-सोर्स LLM तर्क में ChatGPT-5.1 और Claude 4.5 के प्रतिद्वंद्वी

लेखक: Boxu Li

Kimi K2 क्या सोच रहा है?

Kimi K2 Thinking मूनशॉट एआई का नवीनतम बड़ा भाषा मॉडल (LLM) है, जिसे एक 'सोचने वाले एजेंट' के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो चरण-दर-चरण तर्क कर सकता है और बाहरी उपकरणों को स्वायत्त रूप से कॉल कर सकता है। मूल रूप से, Kimi K2 एक ओपन-सोर्स एजेंटिक तर्क मॉडल है जो गहरे तर्क और लंबे समय तक कार्य निष्पादन की सीमाओं को आगे बढ़ाता है। 2025 के अंत में जारी किया गया, इसमें एक विशाल 1 ट्रिलियन पैरामीटर आर्किटेक्चर है, फिर भी यह मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) डिज़ाइन के माध्यम से प्रति अनुमान केवल 32 बिलियन पैरामीटर सक्रिय करके कुशलतापूर्वक चलता है[1]। यह K2 को जटिल कार्यों पर शीर्ष श्रेणी का प्रदर्शन देने की अनुमति देता है बिना अव्यावहारिक हार्डवेयर की आवश्यकता के। एक खुले मॉडल के रूप में (संशोधित MIT लाइसेंस के तहत जारी), Kimi K2 एआई समुदाय के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है – ओपनएआई के GPT-5 श्रृंखला और एंथ्रोपिक के क्लॉड जैसे स्वामित्व वाले सिस्टम के विपरीत एक उल्लेखनीय अंतर।

मुख्य विशेषताएं और नवाचार

• डीप चेन-ऑफ-थॉट और टूल उपयोग: Kimi K2 को चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग को डायनामिक टूल कॉल्स के साथ इंटरलीव करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। यह स्वायत्त रूप से खोज इंजन, कैलकुलेटर, कोड इंटरप्रेटर, और अन्य एपीआई को मध्य-विचार में आह्वान कर सकता है। प्रभावशाली रूप से, यह 200–300 अनुक्रमिक टूल कॉल्स के दौरान बिना मानव इनपुट के संगत रहता है[2][3]। पूर्व मॉडल्स संभवतः 30-50 कॉल्स के बाद लक्ष्य भूल जाते थे, इसलिए K2 की लंबी अवधि की फोकस टूल-उपयोग एजेंट्स में एक क्रांति है। यह जटिल कार्यप्रवाह (अनुसंधान, कोडिंग, लेखन) को सैकड़ों चरणों में सक्रिय रहते हुए सक्षम बनाता है।
• विशाल संदर्भ विंडो: 256,000-टोकन संदर्भ लंबाई के साथ[4][5], Kimi K2 पूरे किताबों या कई घंटे के ट्रांसक्रिप्ट्स को इनपुट के रूप में संभाल सकता है। यह आज के अधिकांश मॉडलों के संदर्भ को बहुत अधिक विस्तार देता है (तुलना के लिए, Claude 4.0 ने 100K टोकन की पेशकश की, और यहां तक कि नए प्रतिद्वंद्वी जैसे DeepSeek V4 और Google Gemini 3 अब केवल 1M-टोकन संदर्भ तक पहुँच रहे हैं[6][7])। यह विशाल संदर्भ K2 को लंबे दस्तावेजों या संवादों के पार ज्ञान को एकीकृत करने की अनुमति देता है बिना पहले की जानकारी को ट्रंकेट या भूलने की आवश्यकता के, इसकी तर्क निरंतरता को बढ़ाता है।
• ट्रिलियन-पैरामीटर MoE दक्षता: आंतरिक रूप से, K2 की मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर 384 विशेषज्ञ सबनेटवर्क का उपयोग करता है लेकिन प्रति क्वेरी केवल एक अंश को सक्रिय करता है[8]। यह प्रभावी रूप से प्रति टोकन एक 32B-पैरामीटर मॉडल की तरह कार्य करता है (प्रति टोकन 8 विशेषज्ञों का चयन करते हुए)[1], इसे एक ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल की शक्ति देता है लेकिन रनटाइम लागत का एक अंश। यह विरल गेटिंग दृष्टिकोण का मतलब है कि एक कार्य के विभिन्न पहलुओं को अधिक विशेषज्ञ “दिमाग” संभालते हैं, बिना हर रन के लिए सुपरकंप्यूटर की मांग किए मल्टी-डोमेन रीजनिंग में सुधार होता है। ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल एक बार केवल सैद्धांतिक थे – Kimi K2 एक प्राप्ति योग्य डिज़ाइन प्रदर्शित करता है जहाँ अत्यधिक पैमाना और व्यावहारिकता मिलते हैं।
• INT4 क्वांटाइज़ेशन गति के लिए: विशेष रूप से, K2 को क्वांटाइज़ेशन-अवेयर प्रशिक्षण के साथ पोस्ट-प्रशिक्षित किया गया था ताकि 4-बिट वजन को स्वाभाविक रूप से समर्थन मिल सके[9]। यह INT4 क्वांटाइज़ेशन स्मृति और अनुमान विलंबता को लगभग आधा कर देता है बिना सटीकता खोए[10]। व्यवहार में, इसका मतलब है कि K2 समान आकार के मॉडलों की तुलना में उत्तरों को तेजी से और कम GPU मेमोरी पर उत्पन्न कर सकता है। इसके सभी बेंचमार्क परिणाम INT4 प्रिसिजन पर रिपोर्ट किए गए थे[10], यह दर्शाने के लिए कि दक्षता को प्रदर्शन का त्याग नहीं करना चाहिए। डेवलपर्स के लिए, यह मामूली हार्डवेयर पर इतने बड़े मॉडल का उपयोग करने की बाधा को कम करता है।
• स्थिर लंबी-अवधि एजेंसी: विशेष रिवार्ड मॉडलिंग और स्थिरता के लिए प्रशिक्षण के कारण, K2 बहुत लंबी सत्रों में स्थिर लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार प्रदर्शित करता है। यह कई इंटरैक्शनों के बाद अन्य एजेंटों द्वारा दिखाए गए सामान्य बहाव या ह्रास का विरोध करता है। उदाहरण के लिए, शुरुआती परीक्षकों ने पाया कि यह 300 टूल कॉल्स या 4 घंटे के निरंतर रीजनिंग सत्र के बाद भी संदर्भ और उद्देश्यों को बनाए रख सकता है[11][3]। लंबे कार्यों (जैसे चरण-दर-चरण समस्या समाधान या बहु-चरण कोडिंग परियोजनाएं) में यह विश्वसनीयता एक प्रमुख अंतर है।

Kimi K2 आर्किटेक्चर: MoE और "तर्क ग्राफ"

नीचे, Kimi K2 की आर्किटेक्चर लगभग हर ब्लॉक में एक MoE (विशेषज्ञों के मिश्रण) परत के साथ एक अत्याधुनिक ट्रांसफार्मर बैकबोन को जोड़ती है। इसमें कुल 61 परतें हैं और 384 विशेषज्ञ हैं, जो 64 ध्यान सिर और SwiGLU सक्रियण फंक्शन का उपयोग करती हैं[8]। प्रति टोकन केवल 8 विशेषज्ञ सक्रिय होते हैं, एक गेटिंग नेटवर्क द्वारा निर्देशित होते हैं जो प्रत्येक प्रश्न को सबसे प्रासंगिक "विशेषज्ञों" तक पहुँचाता है। इस डिज़ाइन से K2 को एक प्रकार की मॉड्यूलर तर्क शक्ति मिलती है: विभिन्न विशेषज्ञ उप-कार्यों (गणित, कोड, भाषा आदि) में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं, और मॉडल इनपुट को संसाधित करते समय विशेषज्ञ मार्गों के एक "तर्क ग्राफ" को गतिशील रूप से संकलित करता है। संक्षेप में, प्रत्येक जटिल प्रश्न विशेषज्ञ नोड्स के एक ग्राफ के माध्यम से चलता है, जो मोनोलिथिक मॉडल की तुलना में अधिक विविध और सटीक तर्क को सक्षम करता है।

यह विचार उभरते हुए अनुसंधान के साथ मेल खाता है जो विचारों की श्रृंखलाओं को ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत करता है न कि रैखिक मार्गों के रूप में, जो मॉडल की समझ और मजबूती में सुधार कर सकता है। K2 के प्रशिक्षण ने संभवतः इसकी विचार-श्रृंखला में इस तरह के शाखित और संयोजित व्यवहार को प्रोत्साहित किया, जिससे प्रत्येक प्रश्न के लिए एक अंतर्निहित तर्क ग्राफ़ का निर्माण हुआ। परिणामस्वरूप एक LLM जो समस्याओं को लचीले ढंग से हल करता है, आंतरिक रूप से कई समाधान मार्गों का पता लगाते हुए उत्तरों पर पहुँचता है। यह तर्क मानकों पर इसके उच्च स्कोर में योगदान कर सकता है। परिष्कार के बावजूद, K2 उपयोग करने योग्य है: परीक्षकों ने रिपोर्ट किया कि यह ड्यूल M3-उल्ट्रा सेटअप (Apple का SOC) पर लगभग 15 टोकन/सेकंड की गति पर चलता है, और एक पूरा 1T मॉडल संपीड़न के साथ ~600 GB VRAM में फिट हो जाता है[12][13]। एक ओपन-सोर्स समुदाय मॉडल के लिए, यह पैमाने को देखते हुए उल्लेखनीय रूप से सुलभ है।

बेंचमार्क प्रदर्शन: किमी K2 बनाम GPT-5.1, क्लॉड 4.5, और डीपसीक

मूनशॉट का किमी K2 2025 के सर्वश्रेष्ठ मॉडलों के खिलाफ परीक्षण में उतारा गया है। कई एआई बेंचमार्क 2025 में, K2 के परिणाम सबका ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। यह कई तर्क चुनौतियों में नई अत्याधुनिक स्कोर स्थापित कर रहा है, अक्सर अपने बंद-स्रोत समकक्षों से आगे निकल जाता है[2][14]। नीचे प्रमुख बेंचमार्क तुलना का एक स्नैपशॉट दिया गया है (उच्चतर = बेहतर प्रदर्शन):

Table: Kimi K2 Thinking vs. top models – On complex reasoning (HLE) and web research tasks, K2 leads the pack, even edging out GPT-5.1. It excels at agentic tool-augmented benchmarks like BrowseComp, vastly outperforming Claude 4.5 (which struggled with tool use)[15]. GPQA shows K2 matching GPT-5.1 on difficult Q&A, and on coding benchmarks (SWE-Bench), K2 is at the frontier for open models[11][20]. K2’s only category of modest performance is in certain knowledge-heavy tasks where GPT-5.1 or Claude still hold a slight edge[14] – for instance, GPT-5.1 scored a bit higher on some advanced language tasks, and Claude 4.5 reportedly retains an advantage on a few high-level creative writing evaluations. Nonetheless, Kimi K2 has narrowed the gap dramatically. It’s the closest an open model has ever come to the closed “frontier” models in overall capability[22].

विशेष रूप से, मानवता की अंतिम परीक्षा (HLE) – कई क्षेत्रों में फैला एक कठोर, व्यापक परीक्षण – K2 का एक प्रदर्शन था। उपकरण सक्षम होने पर, Kimi K2 ने 44.9% अंक प्राप्त किए, GPT-5.1 के 41.7% को पीछे छोड़ते हुए[18]। यह एक बड़ी बात है: HLE मूल रूप से ज्ञान और तर्क की एक Turing-परीक्षा जैसी चुनौती है, इसलिए यहां एक ओपन मॉडल का OpenAI के प्रमुख मॉडल को मात देना खबर योग्य है। BrowseComp पर, एक चुनौतीपूर्ण वेब अनुसंधान बेंचमार्क, K2 ने GPT-5.1 के 54.9% के मुकाबले 60.2% हासिल किया, जबकि Claude 4.5 काफी पीछे 24% पर था[15]। यह इस बात को रेखांकित करता है कि Kimi K2 जैसे उपकरण-उपयोगी "एजेंट" मॉडल सक्रिय पुनर्प्राप्ति और बहु-चरणीय तर्क की आवश्यकता वाले कार्यों में कैसे हावी हो सकते हैं। Anthropic का Claude, यहां तक कि अपने “Sonnet 4.5” तर्क मोड में, ऐसे इंटरैक्टिव कार्यों के लिए अनुकूलित नहीं था, जबकि K2 इसके लिए बनाया गया था।

यह ध्यान देने योग्य है कि हर स्कोर K2 के लिए जीत नहीं है। अभी भी कुछ क्षेत्र (कुछ सामान्य ज्ञान प्रश्नोत्तरी और रचनात्मक कार्य) हैं जहां GPT-5.1 या Claude 4.5 शीर्ष पर रहते हैं[14]। उदाहरण के लिए, GPT-5.1 कुछ उच्च-स्तरीय शैक्षणिक मानदंडों पर थोड़ा आगे है और Claude की विस्तृत फाइन-ट्यूनिंग कभी-कभी बारीक बातचीत की गुणवत्ता में मदद करती है। हालाँकि, अंतर छोटे हैं, और K2 अक्सर मार्जिन के भीतर जीतता है या बराबरी करता है। यह खुले-स्रोत LLMs के लिए एक बड़ा कदम है, यह देखते हुए कि सिर्फ एक साल पहले सबसे अच्छे खुले मॉडल GPT-4 जैसे मॉडल से काफी पीछे थे।

Kimi K2 बनाम GPT-5.1 Codex-Max

OpenAI के GPT-5.1-Codex-Max GPT-5.1 का एक विशेष संस्करण है जो लंबे कोडिंग और एजेंटिक कार्यों के लिए लक्षित है। यह एक बंद मॉडल है, लेकिन उपलब्ध जानकारी के आधार पर, GPT-5.1 एक घनी (पूरी तरह से सक्रिय) संरचना का उपयोग करता है जो संभवतः सैकड़ों अरबों के पैरामीटर में है (OpenAI ने सटीक आकार का खुलासा नहीं किया है)। तुलना में, Kimi K2 GPT-5.1 के खिलाफ अपनी जगह बनाए रखता है। तर्क बेंचमार्क जैसे HLE पर, K2 ने वास्तव में उपकरणों के साथ GPT-5.1 को थोड़ी बढ़त दी[18], और जटिल QA पर इसका प्रदर्शन लगभग मैच किया (एक कठिन QA सेट पर K2 का 85.7% बनाम GPT-5.1 का 84.5%)[15]। कुछ क्षेत्रों में GPT-5.1 को अभी भी थोड़ी बढ़त है – उदाहरण के लिए, GPT-5.1 के बहु-चरणीय कोडिंग और गणित के प्रशिक्षण ने इसे कुछ गणित/कोड परीक्षणों पर लगभग सही अंक दिए (OpenAI ने रिपोर्ट किया कि GPT-5.1 उपकरणों के साथ AIME गणित पर 99.6% तक पहुंचता है, K2 के 99.1% से थोड़ा ऊपर[23])। लेकिन ये अंतर मामूली हैं।

एक बड़ा अंतर संदर्भ प्रबंधन में है: किमी K2 के पास एक निश्चित 256K टोकन विंडो है, जबकि GPT-5.1 Codex-Max एक 'मल्टी-कॉन्टेक्स्ट' रणनीति का उपयोग करता है जिसे सम्पक्शन कहा जाता है। ओपनएआई का मॉडल कई संदर्भ विंडो में काम कर सकता है, प्रभावी रूप से लाखों टोकन को एक ही विस्तारित कार्य में संभाल सकता है[21]। एक विशाल विंडो के बजाय, यह आवश्यकतानुसार संदर्भ को विभाजित और संपीड़ित करता है। यह GPT-5.1 को एक प्रकार का अनंत कार्यक्षेत्र प्रदान करता है, जैसे कि संपूर्ण कोडबेस को पढ़ना। K2 स्वाभाविक रूप से एक साथ लाखों टोकन को नहीं संभाल सकता है - यह एक समय में 256K तक सीमित है - लेकिन यह फिर भी बड़े दस्तावेजों को एक बार में संसाधित कर सकता है। इसलिए विशाल कोड पुनर्गठन जैसे कार्यों के लिए, GPT-5.1 को अपनी चतुर संदर्भ प्रबंधन क्षमता के साथ लाभ हो सकता है। दूसरी ओर, किमी K2 का लाभ इसकी पहुंच में है: यह ओपन-सोर्स है और इसे स्वयं-होस्ट किया जा सकता है, जबकि GPT-5.1 एक पेटेंट सेवा है। डेवलपर्स OpenAI-संगत APIs के माध्यम से K2 को एकीकृत कर सकते हैं या इसे अपने स्वयं के हार्डवेयर पर चला सकते हैं[24], विक्रेता लॉक-इन से बचते हुए। संक्षेप में, किमी K2 और GPT-5.1 तर्क मानदंडों पर कंधे से कंधा मिलाकर हैं, लेकिन दर्शन में भिन्न हैं - एक खुली समुदाय की विशालता की विजय है, जबकि दूसरा एक बंद मॉडल है जो अत्याधुनिक पेटेंट तरकीबों के साथ है।

Claude 4.5 (“Sonnet”) बनाम Kimi K2

Anthropic का Claude 4.5, कोड-नाम "Claude Sonnet 4.5", एक अपडेट था जो लंबी तर्क श्रृंखलाओं और अधिक "संवादी सोच" शैली पर जोर देता था। Claude 4.5 ने interleaved thinking tokens पेश किए - मूल रूप से, Claude कभी-कभी आंतरिक रूप से समस्या को हल करता है, जो Anthropic के लिए अद्वितीय था[25]। दिलचस्प बात यह है कि यह Kimi K2 और अन्य agentic मॉडलों के तरीके जैसा है जो chain-of-thought को निष्पादित करते हैं, हालांकि Claude ऐतिहासिक रूप से इसे बिना टूल उपयोग के करता था। सीधी तुलना में, Kimi K2 अधिकांश टूल-अगुमेंटेड कार्यों पर Claude 4.5 से काफी आगे है। जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, BrowseComp (वेब नेविगेशन/सर्च चैलेंज) पर, K2 ने 60% प्राप्त किया जबकि Claude 4.5 ने केवल 24% हासिल किया[15]। यह सुझाव देता है कि Claude का तर्क सक्रिय टूल उपयोग या वेब इंटरैक्शन की आवश्यकता होने पर कमजोर होता है - शायद इसलिए कि Claude को स्वायत्त टूल कॉलिंग के लिए स्पष्ट रूप से नहीं बनाया गया था। Claude 4.5 शुद्ध ज्ञान बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी बना रहा। उदाहरण के लिए, एक विस्तारित MMLU ज्ञान परीक्षण पर, Claude के स्कोर उच्च 80s में थे, लगभग K2 के बराबर[26]।

सृजनात्मक लेखन और "वाइब" के संदर्भ में, क्लॉड को इसके मैत्रीपूर्ण, कम निर्धारक शैली के लिए जाना जाता है। प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं ने नोट किया कि किमी K2 ने अपने पूर्ववर्ती मॉडलों से एक विशिष्ट लेखन गुण बनाए रखा है[14], इसलिए यह मानव-सदृश, आकर्षक प्रतिक्रियाएँ भी उत्पन्न कर सकता है। क्लॉड और K2 दोनों के पास 100K+ संदर्भ समर्थन है (क्लॉड 100K तक, K2 इससे काफी आगे तक), जिसका अर्थ है कि वे लंबी बातचीत या दस्तावेज़ों को अच्छी तरह से संभालते हैं। जहां K2 आगे बढ़ता है वह है निर्धारक, लक्ष्य-उन्मुख कार्यों में - यह ट्रैक पर रहता है और सैकड़ों चरणों के बाद भी कहानी नहीं खोता, जबकि उपयोगकर्ता कभी-कभी रिपोर्ट करते हैं कि क्लॉड भटक सकता है या बहुत जटिल प्रश्नों के लिए कभी-कभी मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है।

एक अन्य कारक खुलापन है: Claude 4.5 बंद-स्रोत है और इसे API के माध्यम से एक्सेस किया जाता है (लागत और सुरक्षा उपायों के साथ), जबकि K2 खुला है। यदि किसी डेवलपर या शोधकर्ता को मॉडल का निरीक्षण या फाइन-ट्यूनिंग करने की आवश्यकता होती है, तो K2 वह लचीलापन प्रदान करता है। संक्षेप में, Claude 4.5 की प्राकृतिक संवादात्मक AI में ताकत को स्वीकार किया गया है, लेकिन Kimi K2 संरचित तर्क और उपकरण-उपयोग परिदृश्यों में अधिक मजबूत साबित होता है**, जिससे यह संभवतः दोनों में अधिक** शक्तिशाली "सोचने" वाला एजेंट** बन जाता है।

DeepSeek V4 और Gemini 3: नए चुनौतीकर्ता

एआई परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है, और किमी K2 के साथ अक्सर जिन दो नामों का उल्लेख किया जाता है, वे हैं डीपसीक और जेमिनी। डीपसीक V4 (उम्मीद late 2025) चीन स्थित डीपसीक लैब का आगामी प्रमुख मॉडल है, जो संदर्भ लंबाई और दक्षता को आक्रामक रूप से आगे बढ़ाने के लिए जाना जाता है। एक पूर्वावलोकन से पता चलता है कि डीपसीक V4 एक मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करेगा - जो कि वॉर एंड पीस को दो बार समाने के लिए पर्याप्त है[6]। यह यहां तक कि K2 के संदर्भ को भी बौना बनाता है और विशाल डेटा (जैसे पूरे कोडबेस या लाइब्रेरीज़) को एक ही बार में समाने पर जोर देता है। V4 के प्रारंभिक परीक्षकों ने यह भी रिपोर्ट किया है कि V3 की तुलना में चरण-दर-चरण समस्या समाधान में 40% की वृद्धि हुई है और तर्क त्रुटियों में काफी कमी आई है[27]। यदि ये आंकड़े सही साबित होते हैं, तो डीपसीक V4 किमी K2 को प्रणालीगत तर्क कार्यों पर चुनौती दे सकता है। हालांकि, डीपसीक मॉडल ऐतिहासिक रूप से “बेंचमैक्सिंग” पर ध्यान केंद्रित करते हैं – बेंचमार्क स्कोर में उत्कृष्टता प्राप्त करना – कभी-कभी वास्तविक दुनिया के कौशल की कीमत पर[28]। यह देखा जाना बाकी है कि V4 किमी K2 के समग्र एजेंटिक व्यवहार का मेल कर सकता है या नहीं। किमी K2, अपने MoE और टूल-उपयोग प्रशिक्षण के साथ, बॉक्स से बाहर एक अधिक समग्र एजेंट है, जबकि डीपसीक को समान कार्य करने के लिए अतिरिक्त टूल प्लगइन्स या प्रॉम्प्टिंग की आवश्यकता हो सकती है।

दूसरी तरफ, Google का Gemini 3 Pro अगली पीढ़ी के AI के लिए टेक दिग्गज का जवाब है। Gemini 3 Pro को एक “reasoning-first” मल्टीमोडल मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है जिसमें उन्नत एजेंटिक क्षमताएं हैं, और विशेष रूप से इसमें 1M टोकन संदर्भ विंडो भी है[7]। इसे जटिल समस्या समाधान में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए बनाया गया है और यह छवियों और अन्य मोडालिटीज़ को भी संभालता है, जो कि केवल टेक्स्ट पर केंद्रित Kimi K2 से थोड़ा अलग ध्यान केंद्रित करता है। आंतरिक बेंचमार्क में, Gemini 3 को तर्क, कोडिंग, और मल्टीमोडल कार्यों में पिछले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने की अफवाह है[29][30]। एक बंद मॉडल के रूप में, Gemini Google की सेवाओं (जैसे, Vertex AI) के माध्यम से सुलभ होगा न कि डाउनलोडेबल वेट्स के माध्यम से। अफवाहों का बाज़ार कहता है कि Gemini 3 कुछ K2 के स्कोर को पार कर सकता है, लेकिन जब तक यह सार्वजनिक रूप से बेंचमार्क नहीं किया जाता, Kimi K2 खुले तौर पर रिपोर्ट किए गए एजेंटिक LLMs में शीर्ष पर है।

यह दर्शाता है कि खुले और बंद मॉडलों के बीच का अंतर तेजी से कम हो रहा है। नाथन लैम्बर्ट का अवलोकन है कि किमी K2 “खुले मॉडल के प्रदर्शन की बंद सीमा के सबसे करीब है जो कभी था”[22]। खुले मॉडल जैसे कि डीपसीक और किमी अब उस स्तर तक पहुँच रहे हैं जो केवल एक साल पहले ही स्वामित्व वाले मॉडलों के पास था। AI प्रैक्टिशनरों के लिए, इसका मतलब है अधिक विकल्प और तेजी से प्रगति। कोई आज ही किमी K2 का उपयोग हगिंग फेस या मूनशॉट API के माध्यम से कर सकता है, और कई मामलों में GPT-5.1 के समान परिणामों का आनंद ले सकता है, एक बंद पारिस्थितिकी तंत्र की सीमाओं के बिना। इसी तरह, डीपसीक V4, जेमिनी 3, और अन्य से प्रतिस्पर्धा से ओपनएआई और एंथ्रोपिक से आगे और नवाचार उत्पन्न होने की संभावना है (जिन्हें “पसीना बहाना पड़ेगा”, जैसा कि समुदाय कहता है[31])।

सामान्य प्रश्न: Kimi K2 और अगली पीढ़ी का तर्क AI

प्रश्न: Kimi K2 थिंकिंग मॉडल क्या है? उत्तर: Kimi K2 थिंकिंग एक बड़ा भाषा मॉडल है जिसे Moonshot AI द्वारा विकसित किया गया है, जिसे एक स्वायत्त तर्क एजेंट के रूप में डिज़ाइन किया गया है। यह एक 1 ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल है (मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर) जो जटिल समस्याओं को चरण-दर-चरण हल कर सकता है और अपने तर्क प्रक्रिया के दौरान बाहरी टूल्स (जैसे वेब खोज या पायथन) का उपयोग कर सकता है। Kimi K2 ओपन-सोर्स है, जिससे कोई भी इसका उपयोग या इसे लागू कर सकता है, और यह 2025 के कई AI बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

प्रश्न: क्या Kimi K2 ओपन-सोर्स और मुफ्त में उपयोग के लिए उपलब्ध है? उत्तर: हाँ। Kimi K2 को समुदाय के लिए खुले रूप में (संशोधित MIT लाइसेंस के तहत) जारी किया गया था[1]। आप Hugging Face से मॉडल वेट्स डाउनलोड कर सकते हैं या इसे Moonshot के API के माध्यम से उपयोग कर सकते हैं[24]। ओपन-सोर्स होने का मतलब है कि शोधकर्ता और डेवलपर्स इसे अपने हार्डवेयर पर चला सकते हैं, इसे फाइन-ट्यून कर सकते हैं, या इसे अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकते हैं बिना लाइसेंस शुल्क चुकाए (कम से कम छोटे डिप्लॉयमेंट के लिए)। यह उपलब्धता बंद मॉडल जैसे GPT-5.1 या Claude के मुकाबले एक बड़ा लाभ है, जो केवल पेड API के माध्यम से उपलब्ध हैं।

प्रश्न: Kimi K2 की तुलना GPT-5.1 और Claude 4.5 से कैसे होती है? उत्तर: Kimi K2 तर्क के कई क्षेत्रों में नवीनतम GPT-5.1 और Claude 4.5 के समान स्तर पर है, और कुछ बेंचमार्क में उन्हें मात भी देता है[15][14]। उदाहरण के लिए, K2 ने एक कठिन परीक्षा बेंचमार्क (HLE with tools) पर GPT-5.1 से अधिक अंक प्राप्त किए[18], और यह एक वेब शोध कार्य (BrowseComp) में Claude 4.5 से काफी आगे रहा[15]। GPT-5.1 अभी भी कुछ कार्यों में थोड़ा आगे है (और इसमें बहु-विंडो संदर्भ प्रबंधन जैसी विशेषताएँ हैं[21]), और Claude 4.5 बातचीत और रचनात्मक कार्यों में माहिर है। लेकिन समग्र रूप से, Kimi K2 ने शीर्ष बंद मॉडलों की क्षमता को लगभग समान कर लिया है – एक ओपन मॉडल के लिए एक अद्वितीय उपलब्धि।

प्रश्न: Kimi K2 को चलाने के लिए किस हार्डवेयर की आवश्यकता होती है? उत्तर: Kimi K2 बड़ा है: 1 ट्रिलियन पैरामीटर्स (प्रति टोकन 32B सक्रिय)। पूरे मॉडल को FP16 प्रिसिजन पर लोड करने के लिए लगभग 500–600 GB VRAM की आवश्यकता होती है। हालांकि, 4-बिट क्वांटाइज़ेशन के कारण, यह लगभग >150 GB VRAM में चल सकता है अगर INT4 वेट्स का उपयोग किया जाए[12][13]। यह उच्च-स्तरीय सर्वर या क्लस्टर्स की पहुंच के भीतर है (उदाहरण के लिए, 8× A100 GPUs इसे होस्ट कर सकते हैं)। व्यक्तिगत उपयोग के लिए, आप छोटे डिस्टिल्ड वर्शन चला सकते हैं या क्लाउड सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं। एक Reddit उपयोगकर्ता ने K2 को ~15 टोकन/सेकंड पर दो Apple M3 Ultra चिप्स का उपयोग करके चलाया (क्वांटाइज्ड मॉडल के साथ)[12]। संक्षेप में, भले ही यह सरल नहीं है, K2 का कुशल डिज़ाइन इसे एक उचित मल्टी-GPU सेटअप पर ट्रिलियन-पैरामीटर स्केल के साथ प्रयोग करने योग्य बनाता है।

प्रश्न: एक सत्र में Kimi K2 कितने उपकरणों का उपयोग कर सकता है? उत्तर: Kimi K2 एकल सत्र में प्रभावशाली संख्या में उपकरण कॉल का संचालन कर सकता है – लगभग 200 से 300 उपकरण उपयोग बिना किसी मानव हस्तक्षेप के। इसका मतलब है कि K2 सैकड़ों चरणों के लिए खोज, गणना, कोडिंग आदि करते हुए लगातार अपने लक्ष्य की ओर काम कर सकता है। यह इन कॉल्स के दौरान संदर्भ को बनाए रखता है, विशेष प्रारूप का उपयोग करके "सोच" और उपकरण निष्पादन को मिलाता है। यह क्षमता इसे "सोचने" वाला मॉडल कहे जाने का एक कारण है – यह आंतरिक रूप से एक स्वायत्त एजेंट लूप चला रहा होता है। इसके विपरीत, अधिकांश पहले के मॉडल जल्द ही रास्ता भटक जाते थे या लक्ष्य को भूल जाते थे (सर्वोत्तम रूप से कुछ दर्जन उपकरण उपयोग के बाद)।

प्रभाव: एजेंटिक AI और मेमोरी डिफ्यूजन का भविष्य

Kimi K2 का उदय एजेंटिक रीजनिंग मॉडल्स के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण है। अब हमारे पास एक ओपन-सोर्स सिस्टम है जो जटिल तर्क और स्वायत्त कार्य निष्पादन में सर्वश्रेष्ठ बंद मॉडल्स का मुकाबला करता है। यह स्वामित्व वाले AI पॉवरहाउस और समुदाय-चालित परियोजनाओं के बीच की रेखा को धुंधला करता है। AI क्षेत्र के लिए, यह इंगित करता है कि लंबे संदर्भ, उपकरण-उपयोग एकीकरण, और विशाल पैमाने जैसे प्रमुख प्रगति केवल ट्रिलियन-डॉलर कंपनियों तक सीमित नहीं हैं। ओपन मॉडल्स तेजी से रिलीज होकर और प्रदर्शन के अंतर को बंद करके बंद लैब्स पर सिर्फ पैरामीटर बढ़ाने से आगे नवाचार करने के लिए दबाव डालते हैं[31]। हम संभवतः छलांग लगाने के एक तेज चक्र को देखेंगे, जिसमें ओपन मॉडल्स नई रिसर्च को उतनी ही जल्दी अपनाते हैं जितनी जल्दी (या उससे भी तेज) कॉर्पोरेट मॉडल्स। यह प्रतिस्पर्धी गतिशीलता अंतिम उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं को लाभान्वित करती है, क्योंकि मॉडल अधिक सक्षम, पारदर्शी, और अनुकूलनशील बन जाते हैं।

मैकरॉन की मेमोरी डिफ्यूज़न और इसी तरह के प्रयासों के लिए, किमी के2 की सफलता मान्यता देती है। मेमोरी डिफ्यूज़न - लंबे समय तक गहरी, स्थायी स्मृति के साथ एआई एजेंटों को सुसज्जित करने के लिए मैकरॉन का दृष्टिकोण - के2 द्वारा दर्शाए गए प्रवृत्ति के साथ मेल खाता है। किमी के2 ने दिखाया कि अत्यधिक लंबे संदर्भ और स्थिर दीर्घकालिक तर्क व्यवहार में प्राप्त किए जा सकते हैं, जो कि बिल्कुल वही क्षमता है जिसे मेमोरी डिफ्यूज़न प्रदान करने का लक्ष्य रखता है। एक समृद्ध दीर्घकालिक स्मृति को एक एजेंटिक मॉडल में एकीकृत करना आगे "लाइफ-लॉन्ग लर्निंग" एआई एजेंटों को सक्षम कर सकता है जो समय के साथ ज्ञान को बनाए रखते हैं और परिष्कृत करते हैं। के2 इस भविष्य की ओर संकेत करता है लंबे समय तक टूल का उपयोग करने वाले सत्रों में सुसंगति बनाए रखकर; अगला कदम शायद ऐसे मॉडल हैं जो सत्रों के बीच याद रखते हैं, लगातार नई जानकारी को एक स्थायी ज्ञान भंडार में फैलाते रहते हैं। मैकरॉन का मेमोरी डिफ्यूज़न प्रोजेक्ट ऐसे प्रगति का लाभ उठाने के लिए तैयार है, संभावित रूप से के2 जैसे तर्क ग्राफ को लंबी दूरी की स्मृति तंत्र के साथ मिलाकर वास्तव में निरंतर शिक्षा एआई बनाने के लिए।

निष्कर्ष के तौर पर, Kimi K2 Thinking सिर्फ एक और बड़ा मॉडल नहीं है – यह AI के भविष्य का खाका है। यह दिखाता है कि एक ओपन-सोर्स LLM सही आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण के साथ शीर्ष स्तर की तर्क क्षमता प्राप्त कर सकता है। जब हम इन विचारों को नए सिस्टम में शामिल करते हैं (चाहे वह OpenAI का अगला मॉडल हो, Google का Gemini हो, या Macaron के अपने एजेंट्स हों), हम AI के करीब पहुँचते हैं जो अनिश्चित समयावधि में सोचने, याद रखने, और कार्य करने में सक्षम होगा। AI का अनुसरण करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, Kimi K2 का प्रदर्शन एक स्पष्ट संकेत है: शक्तिशाली, ओपन एजेण्टिक AI का युग आ गया है, और इसके प्रभाव – अधिक नवाचार, अधिक सहयोग, और हाँ, अधिक आंतरिक मेमोरी डिफ्यूजन – अगली पीढ़ी के बुद्धिमान एजेंटों को आकार देंगे।

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] मेरे हाथों से किया गया समीक्षा Kimi K2 Thinking की: ओपन-सोर्स AI जो गेम को बदल रहा है : r/LocalLLaMA

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqi4qp/my_handson_review_of_kimi_k2_thinking_the/

[2] [4] [8] [16] [17] [19] [23] [26] moonshotai/Kimi-K2-Thinking · Hugging Face

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking

[3] [5] [9] [10] [14] [22] [25] [28] [31] नाथन लैम्बर्ट द्वारा 5 विचारों पर किमी K2 सोच

https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means

[6] [27] DeepSeek V4 पूर्वावलोकन: मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो और अनुमान त्वरण | द्वारा AI इंजीनियरिंग | सितम्बर, 2025 | मीडियम

https://ai-engineering-trend.medium.com/deepseek-v4-preview-million-token-context-window-and-inference-acceleration-73496d89f814

[7] गूगल मॉडल  |  वेरटेक्स AI पर जनरेटिव AI  |  गूगल क्लाउड डाक्यूमेंटेशन

https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models

[21] GPT-5.1-Codex-Max के साथ और अधिक निर्माण | ओपनएआई

https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/

[29] एंटरप्राइज़ के लिए Gemini 3 उपलब्ध है | गूगल क्लाउड ब्लॉग

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[30] GPT-3 से Gemini 3 तक तीन साल - इथन मोलिक द्वारा

https://www.oneusefulthing.org/p/three-years-from-gpt-3-to-gemini