मैकरॉन विश्लेषण: किमी K2 "सोच" मॉडल: ओपन एजेण्टिक AI को आगे बढ़ाते हुए

लेखक: बॉक्सू ली

परिचय

मूनशॉट एआई का किमी के2 एक अग्रणी ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) है जो "एजेंटिक" एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाता है - ऐसे मॉडल जो केवल बात नहीं करते, बल्कि सोचते और काम भी करते हैं। 2025 के मध्य में प्रस्तुत, किमी के2 एक मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल है जिसमें अभूतपूर्व 1 ट्रिलियन पैरामीटर कुल (प्रत्येक अनुमान के लिए 32 अरब सक्रिय) हैं। इस विशाल पैमाने के साथ नवीन प्रशिक्षण तकनीकों ने किमी के2 को अग्रणी स्वामित्व वाले मॉडलों जैसे ओपनएआई के जीपीटी-4.1 और एंथ्रोपिक के क्लॉड (ओपस 4) पर कई जटिल बेंचमार्क पर प्रदर्शन करने की क्षमता दी है। पहले के कई एलएलएम जो केवल सीधे प्रश्न&उत्तर या संवाद पर केंद्रित थे, के विपरीत, किमी के2 को स्वायत्त समस्या-समाधान - कोड लिखने, उपकरणों का उपयोग करने, और कार्य पूरा करने के लिए बहु-चरणीय योजनाओं को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस पोस्ट में, हम किमी के2 की अद्यतन "सोचने" की मॉडल आर्किटेक्चर, उसके प्रशिक्षण नवाचारों, और समान मॉडलों से उसकी तुलना में गहराई से चर्चा करेंगे। हम मैकरॉन के तकनीकी ब्लॉग पर चर्चा किए गए अवधारणाओं (जैसे हाइब्रिड रीजनिंग स्टैक्स और निर्देश-अनुसरण ढांचे) से संबंध स्थापित करेंगे और संकेत देंगे कि मैकरॉन के अपने आर&डी दिशा - जिसमें एक नया आरएल+डिफ्यूजन टेक्स्ट मॉडल शामिल है - इन प्रगति के साथ कैसे मेल खाती है।

वास्तुकला नवाचार: MuonClip के साथ ट्रिलियन-स्केल पर MoE

Kimi K2 के केंद्र में एक मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला है। एक एकल घने नेटवर्क के बजाय, MoE मॉडल को कई विशेष “विशेषज्ञों” में विभाजित करता है जहाँ केवल एक उपसमूह प्रति टोकन सक्रिय होता है। Kimi K2 384 विशेषज्ञों का उपयोग करता है और टॉप-2 रूटिंग का अर्थ है कि प्रत्येक टोकन 384 में से 8 चयनित विशेषज्ञों (प्लस एक साझा विशेषज्ञ) के माध्यम से गुजरता है। यह 1-ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल का प्रभाव देता है जबकि प्रति टोकन केवल 32B पैरामीटर सक्रिय रखता है – एक कुशल तरीका स्केल करने का। वास्तुकला में 61 परतें हैं और ध्यान आयाम 7168 है, जिसमें संदर्भ विंडो प्रारंभ में 128K टोकन तक होती है (उद्योग मानकों के अनुसार बड़ी)। विशेष रूप से, Kimi K2 ने लंबे संदर्भों पर स्थिरता में सुधार के लिए ध्यान सिरों की संख्या कम कर दी, गहरे नेटवर्क में प्रशिक्षण विचलन से बचने के लिए एक व्यावहारिक बदलाव।

इस आकार के मॉडल को प्राप्त करने के लिए प्रमुख अनुकूलन चुनौतियों पर काबू पाना आवश्यक था। मूनशॉट ने MuonClip नामक एक नया ऑप्टिमाइज़र पेश किया, जो दूसरे-क्रम के Muon ऑप्टिमाइज़र का एक उन्नत संस्करण है। MuonClip एक नया QK-क्लिपिंग तकनीक का उपयोग करता है, जो ट्रांसफॉर्मर्स में कुख्यात “विस्फोटक लॉगिट्स” समस्या को रोकने के लिए क्वेरी/की प्रोजेक्शन मैट्रिसेस को गतिशील रूप से स्केल करता है। इसके कारण, किमी K2 को 15.5 ट्रिलियन टोकन्स पर शून्य हानि स्पाइक्स के साथ पूर्व-प्रशिक्षित किया जा सका – एक उपलब्धि जो पारंपरिक AdamW अनुकूलन के साथ लगभग असंभव होती। दूसरे शब्दों में, मॉडल ने स्थिर रूप से उस पैमाने पर संगति प्राप्त की जो पिछले LLMs से कहीं आगे था, बेहतर ज्ञान और कौशल के लिए महत्वपूर्ण रूप से अधिक प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया। MuonClip और अन्य प्रशिक्षण युक्तियों (जैसे कि हानि ज्यामिति के लिए अनुकूलित उच्च-रैंक अपडेट) का उपयोग करके K2 को एक टोकन-प्रभावशीलता बढ़त मिली, जिसका मतलब है कि इसने पहले के मॉडलों की तुलना में हर टोकन से अधिक सीखा। प्रशिक्षण स्थिरता और दक्षता पर यह ध्यान कुछ विषयों को Macaron के अनुसंधान से प्रतिध्वनित करता है – उदाहरण के लिए, Macaron के माइंड लैब्स ने बहुत बड़े मॉडलों को नियंत्रित करने के लिए वैकल्पिक RL ऑप्टिमाइज़र्स और फाइन-ट्यूनिंग रणनीतियों का अन्वेषण किया है। (देखें Macaron टेक ब्लॉग: “DAPO और LoRA के साथ स्केलिंग ऑल-सिंक RL” कि कैसे Macaron ने कस्टम ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके 671B-पैरामीटर मॉडल को 10× कम GPUs के साथ फाइन-ट्यून किया।)

एजेंटिक पोस्ट-ट्रेनिंग: सिंथेटिक स्किल्स और संयुक्त RL

पूर्व-प्रशिक्षण ने किमी K2 के लिए एक मजबूत नींव बनाई, लेकिन इसका वास्तविक विभेदक वह है जो पूर्व-प्रशिक्षण के बाद आया। मूनशॉट ने K2 को एक बहु-चरणीय पश्च-प्रशिक्षण प्रक्रिया से गुजराया जिसका उद्देश्य तर्क कौशल, उपकरण उपयोग, और संरेखण स्थापित करना था। एक प्रमुख चरण एक वृहद-स्तरीय एजेंटिक डेटा संश्लेषण पाइपलाइन था। यहां, टीम ने बहु-चरणीय कार्य उदाहरणों की बड़ी संख्या उत्पन्न की: मॉडल को स्वायत्त रूप से समस्याओं को तोड़कर, उपकरणों को बुलाकर, कोड लिखकर और डिबग करके सही समाधान उत्पन्न करने थे। हजारों वास्तविक और सिम्युलेटेड उपकरण शामिल थे, और प्रत्येक कार्य के साथ एक मशीन-जांच योग्य रूपरेखा या परीक्षण था जो सफलता की पुष्टि करता था। महत्वपूर्ण रूप से, एलएलएम-आधारित “सत्यापनकर्ता” मॉडल की क्रियाओं और आउटपुट की समीक्षा करते हुए विफलताओं को छानकर अलग कर देते थे। इस दृष्टिकोण को - जिसे मूनशॉट की टीम “सत्यापनकर्ता अर्थव्यवस्था” का हिस्सा बताती है - ने सुनिश्चित किया कि केवल उच्च-गुणवत्ता वाले तर्क प्रक्षेपवृत्तियां प्रशिक्षण प्रतिक्रिया बनें। यह कुछ-कुछ ऐसा है जैसे मॉडल के साथ एक स्वचालित कोड समीक्षक या गणित प्रमाण परीक्षक हो, बड़े पैमाने पर। दिलचस्प बात यह है कि मैकरॉन की स्वयं की प्रणाली रचना सत्यापनीय तर्क के समान विचार पर जोर देती है: उदाहरण के लिए, मैकरॉन की स्वायत्त कोड संश्लेषण पाइपलाइन न्यूरल जनरेशन को प्रतीकात्मक जांच और परीक्षणों के साथ जोड़ती है, एक संकर दृष्टिकोण जो शुद्ध न्यूरल आउटपुट की तुलना में विश्वसनीयता में सुधार करता है।

सिंथेटिक टूल-उपयोग प्रशिक्षण के बाद, मूनशॉट ने K2 को और परिष्कृत किया संयुक्त सुदृढ़ीकरण शिक्षण (RL) चरण के साथ। आरएल फाइन-ट्यूनिंग के दौरान, Kimi K2 को वास्तविक और सिमुलेटेड वातावरण के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति दी गई, और कार्यों को पूरा करने के लिए पुरस्कार प्राप्त किए। विशेष रूप से, मूनशॉट केवल स्थिर पुरस्कार मॉडलों पर निर्भर नहीं रहा; इसके बजाय, उन्होंने K2 के साथ-साथ एक आलोचक मॉडल को प्रशिक्षित किया ताकि उसके उत्तरों का मूल्यांकन किया जा सके। इस आलोचक को पहले वस्तुनिष्ठ कार्यों पर प्रशिक्षित किया गया (जहाँ सफलता स्पष्ट है, जैसे यूनिट परीक्षण पास करना) इससे पहले कि उसे व्यक्तिपरक पहलुओं (सहायता, स्वर) को स्कोर करने की अनुमति दी जाती। ऐसा करके, उन्होंने पुरस्कार हैकिंग को कम किया और मॉडल की प्रेरणाओं को सत्यापन योग्य शुद्धता के साथ संरेखित रखा, शैली या पसंद से पहले। आरएल चरण ने लंबे समय तक उत्पादन को स्थिर करने के उपाय भी शामिल किए: K2 को उसकी पूर्व-प्रशिक्षण उद्देश्य पर संक्षिप्त वापसी के साथ नियमित किया गया (आधार कौशल को भूलने से बचने के लिए), और पुरस्कार कैपिंग और तापमान क्षय जैसी तकनीकों का उपयोग किया गया ताकि आरएल-ट्यून किए गए मॉडलों को प्रभावित करने वाले बहकने वाले, विस्तृत आउटपुट से बचा जा सके। इस कठोर पोस्ट-ट्रेनिंग का अंतिम परिणाम यह है कि Kimi K2 मल्टी-स्टेप रीजनिंग और टूल उपयोग में अत्यधिक कुशल हो गया जबकि विश्वसनीय बना रहा – मूल रूप से एक “एजेंट” जो योजना बना सकता है और निष्पादित कर सकता है, सिर्फ बातचीत नहीं। Kimi K2 का प्रशिक्षण रेजीमेन कई सर्वोत्तम प्रथाओं के एक समामेलन के रूप में देखा जा सकता है: विशाल पर्यवेक्षित शिक्षा, प्लस केंद्रित एजेंटिक डेटा, प्लस मॉडल के निर्णय लेने को पॉलिश करने के लिए एक सावधान आरएल फाइन-ट्यूनिंग।

प्रदर्शन बेंचमार्क: Kimi K2 की तुलना में

तो इन सभी नवाचारों से वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के संदर्भ में क्या मिलता है? कई मापदंडों के अनुसार, Kimi K2 ने खुले मॉडलों के लिए एक नई उच्च बार स्थापित की है। Moonshot की तकनीकी रिपोर्ट और स्वतंत्र मूल्यांकन के अनुसार, K2-Instruct (निर्देश-समायोजित संस्करण) जटिल कोडिंग, तर्क और बहु-चरण कार्यों पर खुले-स्रोत LLMs के बीच अत्याधुनिक परिणाम देता है। वास्तव में, कई बेंचमार्क पर K2 न केवल खुले मॉडलों का नेतृत्व करता है बल्कि कुछ प्रसिद्ध बंद मॉडलों की बराबरी या उनसे भी आगे निकल जाता है। उदाहरण के लिए, SWE-Bench (सत्यापित) पर – एक चुनौतीपूर्ण एजेंटिक कोडिंग बेंचमार्क जो मापता है कि क्या एक मॉडल टूल सहायता से कोड को ठीक कर सकता है – Kimi K2 65.8% सटीकता के साथ स्कोर करता है, GPT-4.1 (54.6%) को बड़े अंतर से पछाड़ता है। यह Anthropic के Claude 2 (Claude “Sonnet 4” ने समान परिस्थितियों में 54.2% स्कोर किया) को भी मात देता है और Claude के सर्वश्रेष्ठ “विचार-सक्षम” स्कोर (72.7%) के करीब पहुँचता है। कुछ अतिरिक्त परीक्षण-समय की गणना (उदाहरण के लिए, कई प्रयास समानांतर में) के साथ, K2 उस बेंचमार्क पर अपना स्कोर 71.6% तक बढ़ा सकता है, मूल रूप से Claude के विशेष प्रदर्शन के अंतर को कम करता है।

Kimi K2 शुद्ध कोडिंग कार्यों में भी चमकता है। LiveCodeBench पर, जो एक एंड-टू-एंड कोडिंग चुनौती है, K2 ने 53.7% सटीकता प्राप्त की, GPT-4.1 (44.7%), Claude Opus 4 (47.4%), और DeepSeek-V3 (46.9%) को पछाड़ते हुए – यह इसकी कोडिंग क्षमता का प्रमाण हैmedium.com। यह सुझाव देता है कि कोड और डिबगिंग पर K2 का प्रशिक्षण (उन सभी वेरिफायर के साथ) एक ऐसा मॉडल बना कर लौटा है जो अन्य मॉडलों की तुलना में अधिक बार सही, निष्पादन योग्य कोड उत्पन्न कर सकता है। MATH-500 से एक और आँख खोलने वाला परिणाम आता है, जो उन्नत गणित समस्याओं का एक बेंचमार्क है: Kimi K2 ने 97.4% सटीकता प्राप्त की, GPT-4.1 (जिसने 92.4% स्कोर किया) को पछाड़ते हुए medium.com। लगभग 97% सफलता दर से गणित को हल करना उल्लेखनीय है, जो यह इंगित करता है कि मॉडल की मजबूत तर्कशील क्षमताएं हैं, एक डोमेन में जो आम तौर पर चरण-दर-चरण तार्किक सोच की आवश्यकता होती है। K2 ने GPQA-Diamond (सामान्य समस्या-समाधान) और विभिन्न कोडिंग प्रतियोगिताओं जैसी कार्यों पर भी इसी तरह के प्रभावशाली स्कोर प्राप्त किए हैं। OJBench (एक क्लासिक प्रोग्रामिंग चुनौती सेट) पर इसका 27.1% स्कोर खुला मॉडल्स में सबसे उच्च है, जो यह दिखाता है कि यह पारंपरिक एल्गोरिदमिक कोडिंग को एक स्तर तक संभाल सकता है medium.com। और एक मांगपूर्ण ज्ञान-गहन बेंचमार्क जिसे Tau2 कहा जाता है, पर Kimi K2 ने 65.8% प्राप्त किया, GPT-4.1 (38.6%) और Claude 2 (45.2%) को आसानी से पछाड़ दिया medium.com – यहाँ K2 की उपकरणों का उपयोग करने की क्षमता (जैसे वेब ब्राउज़िंग या कैलकुलेटर) ने इसे टेलीकॉम-संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने में मजबूत लाभ दिया।

यह ध्यान देने योग्य है कि जहाँ किमी K2 इन क्षेत्रों में उत्कृष्ट है, यह हर चीज़ में श्रेष्ठ नहीं है - एक निष्पक्ष दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, जब क्लाउड 2 को चरण-दर-चरण "सोचने" की अनुमति दी गई तो उसने SWE-बेंच कोडिंग बेंचमार्क के सबसे कठिन संस्करण पर थोड़ी बढ़त बनाए रखी (72.7% बनाम K2 का 65.8%)। और GPT-4 जैसे मॉडल में अभी भी कुछ क्षमताएँ हैं जो K2 में नहीं हैं - विशेष रूप से मल्टीमॉडल समझ (GPT-4 इमेज देख सकता है, K2 वर्तमान में नहीं कर सकता) और संभवतः कुछ संवादात्मक निपुणता। मूनशॉट ने जानबूझकर K2 को एजेंटिक, टेक्स्ट-आधारित कार्यों पर केंद्रित किया, गति और विशेषज्ञता के लिए चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग ट्रांसपैरेंसी और मल्टीमॉडल इनपुट जैसी चीजों का आदान-प्रदान किया। हालांकि, किमी K2 की ओपन-सोर्स प्रकृति इसे एक अनूठी बढ़त देती है: कोई भी इसे उपयोग या फाइन-ट्यून कर सकता है, बिना स्वामित्व वाले एपीआई की भारी फीस के। मूनशॉट K2 के लिए ओपनएआई की लागत के एक अंश पर एक एपीआई प्रदान करता है (GPT-4 के प्रति मिलियन टोकन की लागत के बनाम लगभग $2.50 पर)। यह लागत-प्रभावशीलता, कोडिंग और तर्क में शीर्ष-स्तरीय प्रदर्शन के साथ मिलकर, K2 को GPT-4-क्लास मॉडल के लिए एक आकर्षक ओपन विकल्प के रूप में स्थापित करती है। वास्तव में, पर्यवेक्षकों ने किमी K2 को “वर्ष की सबसे महत्वपूर्ण एआई मॉडल रिलीज़” कहा है, जो ओपन एरिना में चीन का पश्चिमी एआई दिग्गजों को जवाब है। यह अलीबाबा के डीपसीक जैसे मॉडलों के पीछे आता है, और कई मामलों में डीपसीक के प्रदर्शन को पार कर जाता है (K2 ने प्रमुख कोडिंग बेंचमार्क पर नवीनतम डीपसीक संस्करण को ~20+ अंकों से हरा दिया)। निचोड़ यह है कि किमी K2 ने ओपन मॉडलों के लिए क्षमता के एक नए स्तर को प्राप्त किया है, व्यावहारिक कार्यों की मेज़बानी पर मैचिंग या मौजूदा लोगों को हराना - तेजी से विकसित हो रहे LLM परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण प्रगति।

नया "सोचने" मोड: K2 चेन-ऑफ-थॉट के साथ

शायद Kimi K2 का सबसे रोमांचक अपडेट एक विशेष K2 “Thinking” मॉडल का परिचय है – मूल रूप से, K2 का एक संस्करण जो धीरे-धीरे सोचता है और गहराई से तर्क करता है। मूल K2-Instruct को “रिफ्लेक्स-ग्रेड, बिना लंबी सोच” के रूप में वर्णित किया गया था – इसे एक बार में जल्दी से सहायक उत्तर देने के लिए ट्यून किया गया था, जो विलंबता के लिए अच्छा है लेकिन जटिल समस्या-समाधान के लिए हमेशा नहीं। इसे पहचानते हुए, Moonshot ने हाल ही में Kimi-K2-Thinking को जारी किया, एक वैरिएंट जो विशेष रूप से मल्टी-स्टेप रीज़निंग और कई टर्न में टूल उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। K2-Thinking मोड में, मॉडल स्वायत्त रूप से कार्यों की एक श्रृंखला की योजना बना सकता है, लंबी आंतरिक विचार श्रृंखला में शामिल हो सकता है, और उत्तरों को अंतिम रूप देने से पहले बाहरी टूल या APIs का उपयोग करके जानकारी इकट्ठा कर सकता है। तकनीकी रूप से, यह 256K टोकन संदर्भ विंडो का समर्थन करता है (मध्यवर्ती गणनाओं को बनाए रखने के लिए बेहद बड़ा) और अपने विचार प्रक्रिया का पता लगाने के लिए एक विशेष reasoning_content फ़ील्ड आउटपुट कर सकता है। उदाहरण के लिए, अगर कोई जटिल अनुसंधान प्रश्न पूछा जाता है, तो K2-Thinking योजना बना सकता है: प्रश्न को उप-प्रश्नों में विभाजित करें, एक वेब खोज करें (इसके टूल कॉल्स में से एक), परिणामों का सारांश तैयार करें, गणनाएँ करें, और फिर अंतिम उत्तर का संश्लेषण करें – इन चरणों को reasoning_content में लॉग करते हुए। प्रारंभिक रिपोर्टें संकेत देती हैं कि K2-Thinking निर्देशों को स्वयंस्फूर्त रूप से विभाजित कर सकता है, डेटा का विश्लेषण कर सकता है (जैसे CSV फाइलें या JSON टूल्स के माध्यम से), और यहां तक कि स्वायत्त रूप से संरचित रिपोर्ट तैयार कर सकता है। यह मूल K2 की एक सीमा को प्रभावी ढंग से बंद करता है: स्पष्ट विचार श्रृंखला समर्थन की कमी। K2-Thinking के साथ, Moonshot का मॉडल GPT-4 की “Plan-and-Solve” दृष्टिकोण या Claude के Constitutional AI reasoning जैसे सिस्टम के करीब पहुंचता है, जहां AI जोर से सोच सकता है और कठिन समस्याओं पर दोहराव कर सकता है। यह एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह K2 की कच्ची शक्ति (वह विशाल ज्ञान आधार और कोडिंग कौशल) को एक एजेंट-जैसी संज्ञानात्मक प्रक्रिया के साथ जोड़ता है, जो ऐसे कार्यों को निपटने के लिए है जिन्हें एक बार में नहीं किया जा सकता।

K2-Thinking की शुरुआत उन विचारों के साथ मेल खाती है जिनका हमने Macaron के संदर्भ में अन्वेषण किया है। Macaron की हाइब्रिड रीजनिंग आर्किटेक्चर में, कार्य के आधार पर तेज़ प्रतिक्रिया और गहरी विचारशील रीजनिंग के बीच संतुलन बनाए रखने पर जोर दिया गया है - मूल रूप से “सिस्टम 1” और “सिस्टम 2” संज्ञान के बीच स्विच करना। K2 अब इस सिद्धांत को दो मोड्स में अवतरित करता है: त्वरित उत्तरों के लिए मूल रिफ्लेक्स मोड, और जटिल उत्तरों के लिए थिंकिंग मोड। इसके अलावा, Macaron के निर्देश-पालन ढांचे ने इस बात पर जोर दिया है कि AI सहायकों के लिए उपयोगकर्ता निर्देशों को सही ढंग से पार्स और तोड़ना कितना महत्वपूर्ण है (सुरक्षा और सटीकता के लिए)। K2-Thinking स्पष्ट रूप से इसके साथ मेल खाता है: कार्यों को उप-कार्य और टूल कॉल में स्पष्ट रूप से तोड़कर, यह किसी अनुरोध को गलत समझने या महत्वपूर्ण कदम छोड़ने की संभावना को कम करता है। इसके अलावा, K2-Thinking की बाहरी टूल API को एकीकृत करने की क्षमता Macaron के इस दर्शन को प्रतिध्वनित करती है कि व्यक्तिगत AI को दुनिया (कैलेंडर, वेब डेटा, ऐप्स) के साथ इंटरफेस करना चाहिए न कि अलगाव में संचालित होना चाहिए। एक अर्थ में, Kimi K2 शक्तिशाली “मस्तिष्क” से कुछ अधिक पूर्ण संज्ञानात्मक एजेंट की ओर विकसित हो रहा है, जो कि AI समुदाय के कई लोग (जिसमें Macaron शामिल है) भविष्य मानते हैं।

अन्य फ्रंटियर मॉडलों से तुलना

Kimi K2 (और नए सोचने के मोड) के साथ, Moonshot की पेशकश अन्य अत्याधुनिक मॉडलों जैसे OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2, या Google के अफवाह वाले Gemini की तुलना में कैसी है? हमने पहले ही देखा है कि K2 कोडिंग और तर्कसंगतता के बेंचमार्क पर GPT-4.1 और Claude 2 के खिलाफ अपनी जगह बनाता है – यह एक आश्चर्यजनक उपलब्धि है क्योंकि उन मॉडलों को बंद डेटा और लंबे विकास का लाभ था। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि GPT-4 में अभी भी दृष्टि इनपुट जैसी ताकतें हैं और संभवतः अधिक परिष्कृत प्राकृतिक भाषा ट्यूनिंग है। Claude 2 (उदा. Claude Sonnet 4.5) अपने लंबे रूप के “संविधानिक” संरेखित प्रतिक्रियाओं और लंबी स्वायत्तता (बहुत लंबे सत्रों को संभालने) के लिए जाना जाता है, और वास्तव में अनलिमिटेड विचार की अनुमति देते समय Claude ने कुछ गहरे एजेंटिक कार्यों पर थोड़ा उच्च पास दर दिखाई। हालांकि, K2 सोचने के मोड के साथ इसी तरह की लंबी अवधि की क्षमताएँ प्राप्त करके इस अंतर को कम कर देता है। कच्चे ज्ञान और गणित के संदर्भ में, K2 के पास शायद बढ़त हो सकती है (इसके MATH-500 के लगभग परिपूर्ण स्कोर से प्रमाणित)। Google's Gemini, जो इस लेखन के समय तक अप्रकाशित है, के एक बहु-मॉडल, अत्यधिक अनुकूलित मॉडल होने की उम्मीद है जो संभवतः GPT-4 को पार कर सकता है। Kimi K2 के पास अभी तक बहु-मॉडलिटी नहीं है (कोई छवि या ऑडियो समझ नहीं है), इसलिए यह अगली पीढ़ी के मॉडलों से पीछे रह सकता है। लेकिन K2 का मॉड्यूलर टूल-उपयोग दृष्टिकोण इसे विज़न या अन्य मॉडलों को टूल्स के रूप में प्लग करने की अनुमति देकर इसकी भरपाई कर सकता है (कोई K2 को मल्टीमॉडल तर्क की नकल करने के लिए एक छवि कैप्शनिंग टूल के साथ जोड़ने की कल्पना कर सकता है)।

किसी को परिनियोजन और लागत पर भी विचार करना चाहिए। Kimi K2, ओपन सोर्स (एक उदार लाइसेंस के साथ) होने के कारण, किसी द्वारा भी स्व-होस्ट या अनुकूलित किया जा सकता है। इसका MoE डिज़ाइन मतलब इसे चलाना सस्ता नहीं है – आपको इसे कम विलंबता पर सेवा देने के लिए कम से कम कई A100 GPUs या समान की आवश्यकता होगी। Moonshot ने क्वांटाइज्ड संस्करण (जैसे GGUF क्वांट) प्रदान किए जो छोटे सेटअप पर प्रयोग के लिए चल सकते हैं, लेकिन वास्तव में इसे पूर्ण 1T स्केल पर उत्पादन में उपयोग करने के लिए गंभीर हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। यह एक व्यापारिक निर्णय है: GPT-4 केवल API के माध्यम से सुलभ है (कोई स्व-होस्टिंग नहीं) लेकिन भारी काम बादलों में छिपा है; K2 के साथ आप अवसंरचना संभालते हैं लेकिन नियंत्रण प्राप्त करते हैं। डेटा गोपनीयता या अनुकूलन के बारे में चिंतित उद्यमों के लिए, K2 वह स्वतंत्रता प्रदान करता है जो बंद मॉडल नहीं करते। Macaron के इंजीनियरिंग ब्लॉग अक्सर इसी प्रकार के बिंदुओं को उजागर करते थे जब मॉडल को एकीकृत करते थे – विलंबता, लागत और नियंत्रणता जैसे व्यावहारिक विचारों के खिलाफ मॉडल की कच्ची क्षमता को संतुलित करना। Macaron के मामले में, उन्होंने विभिन्न विशेषताओं को शक्ति देने के लिए क्लोज्ड API (जैसे Claude) और ओपन मॉडल (जैसे DeepSeek) दोनों के साथ प्रयोग किया। एक संभावित प्रवृत्ति उभर रही है: हाइब्रिड परिनियोजन जहां कुछ कार्यों के लिए एक ओपन मॉडल जैसे K2 का उपयोग किया जाता है (जैसे कोडिंग, जहां यह उत्कृष्ट है) और अन्य के लिए एक विशिष्ट मॉडल (शायद आकस्मिक बातचीत के लिए एक छोटा संवाद मॉडल, या छवियों के लिए एक दृष्टि मॉडल)।

निष्कर्ष और दृष्टिकोण

मूनशॉट का Kimi K2 (और K2-Thinking अपडेट) AI मॉडलों में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है - न केवल बड़े नंबरों के कारण, बल्कि इसलिए कि वे एक ओपन प्लेटफॉर्म में पैमाने को वास्तविक तर्क क्षमताओं के साथ जोड़ते हैं। तकनीकी रूप से, K2 यह दर्शाता है कि Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर ट्रिलियन-प्लस स्केल तक पहुँचने का एक व्यवहार्य मार्ग है, और कि नए ऑप्टिमाइज़ेशन तरीके (MuonClip) ऐसे मॉडलों को बिना विनाशकारी प्रशिक्षण विफलताओं के नियंत्रित कर सकते हैं। कोडिंग और तर्क बेंचमार्क पर मॉडल का शीर्ष-स्तरीय प्रदर्शन यह प्रमाणित करता है कि बड़े पैमाने और अभिनव प्रशिक्षण ने वास्तविक समस्या-समाधान कौशल में अनुवाद किया है। शायद सबसे महत्वपूर्ण रूप से, Kimi K2 एक “एजेंटिक” पैरेडाइम को प्रदर्शित करता है: इसे उपकरणों का उपयोग करने, अपने काम को सत्यापित करने, और बातचीत (RL) के माध्यम से सुधार करने के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया था। यह अतीत के पूरी तरह से स्थिर, एक-शॉट भविष्यवाणी मॉडलों से एक प्रस्थान है। यह मानव-समान समस्या समाधान के कुछ अंतरालों को बंद करता है - जैसे कि कार्यों को चरणों में विभाजित करना, बाहरी संसाधनों का उपयोग करना, परिणामों को दोबारा जांचना - सभी एकल AI प्रणाली के भीतर। ओपन-सोर्स AI समुदाय के लिए, K2 की रिलीज़ (दोनों बेस और निर्देशित चेकपॉइंट्स उपलब्ध) एक वरदान है, जिससे शोधकर्ताओं को एक ऐसे मॉडल पर निर्माण करने की अनुमति मिलती है जो केवल चैट नहीं करता, बल्कि कार्य भी करता है। यह एक नए मानक को स्थापित करता है कि एक ओपन मॉडल क्या कर सकता है, संभवतः यहां तक कि बंद-मॉडल नेताओं को अपने खेल को बढ़ाने या अपनी कीमतें कम करने के लिए दबाव डालता है।

मकारॉन के दृष्टिकोण से, Kimi K2 का उदय हमारे अपने अनुसंधान और विकास में कई दिशाओं की पुष्टि करता है। अंशानुक्रमणीय तर्क, सत्यापन योग्य क्रिया श्रृंखलाएँ, और समृद्ध निर्देश-अनुकरण पर हमारे ब्लॉग चर्चाएँ K2 के डिज़ाइन में एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण पाती हैं। इन विचारों को बड़े पैमाने पर लागू होते देखना प्रोत्साहक है। बेशक, सुधार की हमेशा गुंजाइश होती है। K2 अभी भी बहु-माध्यमता की कमी है और इसकी विचार श्रृंखला (जो अब विचार मॉडल में मौजूद है) एक नया जोड़ है जो निश्चित रूप से विकसित होगा। संरेखण और सुरक्षा चुनौतियाँ बनी रहती हैं - कोई यह पूछ सकता है कि 1T मॉडल प्रतिकूल या खुले-अंत वाले परिदृश्यों में कैसे व्यवहार करता है जो इसके इनाम मॉडल द्वारा कवर नहीं किए गए हैं। ये ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ चल रहा शोध (यहाँ मकारॉन में भी शामिल है) जारी रहेगा। वास्तव में, मकारॉन की टीम विकिरण-आधारित पाठ निर्माण के साथ सुदृढीकरण अधिगम का उपयोग करके एक नया दृष्टिकोण खोज रही है - मूलतः एक नया पोस्ट-प्रशिक्षण पाठ विकिरण मॉडल - AI के आउटपुट पर और भी अधिक सटीक नियंत्रण प्राप्त करने के लिए। जबकि विवरण अभी आने वाले हैं, हम envision करते हैं कि यह AI को संभावनाओं के माध्यम से एक नियंत्रित तरीके से "विचार करके विकीर्ण" करने की अनुमति दे सकता है, जिससे सृजनात्मकता को बनाए रखते हुए मतिभ्रम जैसी समस्याओं को कम किया जा सके। यह अगली छलाँग कहाँ हो सकती है इसका एक सूक्ष्म संकेत है: ट्रांसफार्मर LLMs (जैसे K2) की ताकत को विकिरण मॉडल तकनीकों और सख्त RL ट्यूनिंग के साथ संयोजित करना।

संक्षेप में, Kimi K2 का K2-Thinking मॉडल एक नई युग की शुरुआत करता है जहाँ ओपन AI गहरे स्तर पर विचार कर सकता है और स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है। यह हमारे क्षेत्र में तेजी से प्रगति का प्रमाण है – सिर्फ एक या दो साल पहले, ओपन मॉडल से ऐसा प्रदर्शन चाँद पर पहुँचने जैसा लगता था (मज़ाक नहीं)। अब यह यहाँ है, और यह हम सभी को बड़ा सोचने की चुनौती देता है। जैसे-जैसे हम इन प्रगति को एकीकृत करते हैं और अपने खुद के हाइब्रिड्स के साथ प्रयोग करते हैं (चाहे वह हाइब्रिड रीजनिंग स्टैक्स के माध्यम से हो या डिफ्यूजन-RL हाइब्रिड्स), जो कुछ अग्रणी था और जो सुलभ है उसके बीच की रेखा धुंधली होती जा रही है। डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए इसका निष्कर्ष रोमांचक है: अधिक शक्तिशाली, पारदर्शी, और नियंत्रणीय AI सिस्टम क्षितिज पर हैं, चाहे वे Moonshot, OpenAI, या Macaron की प्रयोगशालाओं से आएं। और इसका मतलब है AI जो न केवल हमें बेहतर समझता है, बल्कि हमारे साथ मिलकर जटिल कार्यों पर काम कर सकता है – वास्तव में AI एजेंट्स और सहयोगी बुद्धिमत्ता का युग लाना।