Macaron ချက်ခြင်း: Kimi K2 “စဉ်းစားမှု” မော်ဒယ်: အေးဂျင့် AI ကို တိုးတက်အောင်ဆောင်ရွက်ပါ

ရေးသားသူ: Boxu Li

အခန်းမိတ်ဆက်

Moonshot AI ၏ Kimi K2 သည် “agentic” AI ၏ နယ်နိမိတ်များကို ရွေ့ပြောင်းပေးသော အထူးသဖြင့် စိတ်ကူးယဉ်မှုများကို ဖန်တီးနိုင်သည့် လွတ်လပ်သော အရင်းအမြစ် ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ် (LLM) ဖြစ်သည် – မော်ဒယ်များသည် အပြောအဆိုသာမက စဉ်းစားနိုင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်၏ အလယ်ပိုင်းတွင် ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သော Kimi K2 သည် Mixture-of-Experts (MoE) မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး မမြင်ဖူးသည့် အတိုင်း စုစုပေါင်း ၁ ထရီလီယံ ပါရာမီတာများ (တစ်ခါမှီငွိစဉ်တွင် ၃၂ ဘီလီယံ အသက်ဝင်သည်) ရှိသည်။ ဤအရွယ်အစားကြီးမားမှုသည် ဆန်းသစ်သော လေ့ကျင့်မှုနည်းပညာများနှင့် တွဲဖက်ပြီး Kimi K2 သည် OpenAI ၏ GPT-4.1 နှင့် Anthropic ၏ Claude (Opus 4) ကဲ့သို့သော ဦးဆောင်သော ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်များကို အများပြားသော ရှုပ်ထွေးသော စံပြအဆင့်များတွင် ကျော်လွန်နိုင်ခဲ့သည်။ ရိုးရှင်းသော Q&A သို့မဟုတ် ဆွေးနွေးမှုအပေါ် အလေးပေးခဲ့သော ယခင် LLM များများစွာကဲ့သို့မဟုတ် Kimi K2 သည် အလိုအလျောက် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း အတွက် ဒီဇိုင်းဆွဲထားပြီး – အမီသတ်မှတ်ခြင်း၊ ကိရိယာများကို သုံးခြင်း၊ အစီအစဉ်များကို မျိုးစုံ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ပြီးစီးစေသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် Kimi K2 ၏ အဆင့်မြှင့်တင်ထားသော “စဉ်းစားခြင်း” မော်ဒယ်ဗိသုကာ၊ လေ့ကျင့်မှုဆန်းသစ်မှုများနှင့် ဆင်တူသော မော်ဒယ်များနှင့် ဘယ်လို နှိုင်းယှဉ်ရမည်ကို လေ့လာကြည့်ပါမည်။ Macaron ၏ နည်းပညာဘလော့ဂ်တွင် ဆွေးနွေးထားသော အကြောင်းအရာများ (ဥပမာ hybrid reasoning stacks နှင့် လမ်းညွှန်မှုလိုက်နာမှု ဖွဲ့စည်းမှုများ) နှင့် ဆက်စပ်မှုပြုမည်ဖြစ်ပြီး Macaron ၏ ကိုယ်ပိုင် R&D ဒစ်ရှင် – RL+diffusion text model အသစ်ကို အပါအဝင် – ၎င်းတို့၏ တိုးတက်မှုများနှင့် အလျော်ကိန်းဖြစ်သည်ကို ပြသပါမည်။

ဗိသုကာဆိုင်ရာ နည်းပြောင်းမှုများ: MuonClip ဖြင့် အကန့်အသတ်မဲ့ MoE

Kimi K2 ၏ အခြေခံမှာ Mixture-of-Experts transformer ဗိသုကာဖြစ်သည်။ အမိုးမရှိသော သိပ်သည်းကွန်ယက်ကို အသုံးမပြုဘဲ MoE သည် မော်ဒယ်ကို အထူးပြု “ကျွမ်းကျင်သူများ” အဖြစ် ခွဲထုတ်ပြီး တိုကင်တစ်ခုစီအတွက် အနည်းငယ်သာ လှုံ့ဆော်သည်။ Kimi K2 သည် top-2 routing ဖြင့် 384 ကျွမ်းကျင်သူများကို အသုံးပြုသည်။ အဓိပ္ပါယ်မှာ တိုကင်တစ်ခုစီသည် 384 အတွင်းမှ ရွေးချယ်ထားသော 8 ကျွမ်းကျင်သူများ (အပြင် အမျှကျွမ်းကျင်သူတစ်ခု) မှ လွှမ်းမိုးခံရသည်။ ဤသည်သည် တိုကင်တစ်ခုစီအတွက် 32B parameters သာ လှုပ်ရှားစေကာ 1-trillion-parameter မော်ဒယ်၏ သက်ရောက်မှုကို ရရှိစေသည် - တစ်ခုတည်းသော အကျိုးပြု ပမာဏဖြစ်သည်။ ဤဗိသုကာသည် 61 အလွှာများနှင့် 7168 ၏ အာရုံစိုက်မှု အတိုင်းအတာရှိပြီး အစပိုင်းတွင် 128K တိုကင်များ (စက်မှုလုပ်ငန်းစံနှုန်းများအရ ကြီးမားသော) အထိ context window ရှိသည်။ အထူးသဖြင့် Kimi K2 သည် နက်ရှိုင်းသောကွန်ယက်များတွင် လေ့ကျင့်မှုကွာဟမှုကို ရှောင်ရှားရန် အလယ်အလတ် context များအပေါ် စတေဘလစ်တည်ငြိမ်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အာရုံစိုက်မှုဦးခေါင်းများ၏ အရေအတွက်ကို လျှော့ချခဲ့သည်။

ဤအရွယ်အစားရှိမော်ဒယ်တစ်ခုကိုရယူရန်အတွက် အဓိကအော်ပတီမိုက်ဇေးရှင်းစိန်ခေါ်မှုများကိုကျော်လွှားရမည်ဖြစ်သည်။ Moonshot သည်အဆင့်တစ်ခုမြှင့်တင်ထားသော ဒုတိယအဆင့် Muon optimizer ၏ဗားရှင်းအသစ်တစ်ခုဖြစ်သော MuonClip ဟုခေါ်သောအော်ပတီမိုက်ဇာအသစ်တစ်ခုကိုမိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ MuonClip သည် QK-clipping နည်းလမ်းအသစ်ကိုအသုံးပြုပြီး transformer များတွင် “exploding logits” ပြဿနာကိုကာကွယ်ရန် query/key projection matrix များကို ဒိုင်နမစ်ကိန်းအတိုင်းအတာဖြင့်ပြုလုပ်သည်။ ဤအရာကြောင့် Kimi K2 သည် 15.5 trillion tokens အတွက် zero loss spikes ဖြင့် pre-trained ဖြစ်ခဲ့ပြီး – သာမန် AdamW အော်ပတီမိုက်ဇေးရှင်းဖြင့်မဖြစ်နိုင်လောက်သောအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားသော LLM များထက်အလွန်ကြီးမားသောအတိုင်းအတာတွင် တည်ငြိမ်စွာဆုံညီခဲ့ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သောသိပ္ပံနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုများအတွက်လေ့လာမှုဒေတာများကိုထုတ်ယူခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ MuonClip နှင့်အခြားသောလေ့လာမှုလှည့်ကွက်များ (loss geometry သို့လိုက်သော high-rank updates လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော) က K2 အတွက် token-efficiency အားသာချက်ကိုပေးပြီး ယခင်မော်ဒယ်များထက် token တစ်ခုချင်းစီမှပိုမိုလေ့လာခဲ့သည်။ ဤလေ့လာမှုတည်ငြိမ်မှုနှင့်ထိရောက်မှုအပေါ်အာရုံစိုက်မှုသည် Macaron ၏သုတေသနမှအချို့သောအကြောင်းအရာများကိုတEcho လုပ်သည် – ဥပမာ, Macaron ၏ Mind Labs သည် အလွန်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကိုထိန်းချုပ်ရန် တခြားသော RL အော်ပတီမိုက်ဇာများနှင့်ချိန်ညှိမှုဗျူဟာများကိုလေ့လာခဲ့သည်။ (Macaron Tech Blog: “Scaling All-Sync RL with DAPO and LoRA” ကိုကြည့်ပါ Macaron သည် 671B-parameter မော်ဒယ်ကို 10× နည်းသော GPU များဖြင့် ချိန်ညှိမှုကိုဘယ်လိုပြုလုပ်ခဲ့သည်ကို)

အေးဂျင့်ပို့စ်သင်တန်းပြီးနောက်: စုစပ်စွမ်းရည်များနှင့် ပူးတွဲ RL

ကြိုတင်လေ့ကျင့်မှုက Kimi K2 အတွက် မကြာခင်အခြေနေတည်ခဲ့ပေမယ့် ၎င်း၏ အမှန်တကယ်ကွဲပြားချက်က ကြိုတင်လေ့ကျင့်မှုအပြီးဖြစ်သည်။ Moonshot သည် K2 ကို အကြောင်းပြချက်တည်ထောင်မှု ကျွမ်းကျင်မှုများ၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှုနှင့် ညီညွတ်မှု ထည့်သွင်းရန် ရည်ရွယ်သော အဆင့်စုံ အပြီးသင်တန်းလုပ်ငန်းစဉ် ကို ခံယူခဲ့သည်။ သုံးသပ်ရန် အဓိကအဆင့်တစ်ခုမှာ Agentic Data Synthesis Pipeline အကြီးစား ဖြစ်သည်။ ဒီမှာ အဖွဲ့သားတွေက အဆင့်ဆင့် အလုပ်လုပ်နမူနာ အများကြီးကို တီထွင်ခဲ့ကြတယ် - မော်ဒယ်က ပြဿနာတွေကို ကိုယ်တိုင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး၊ ကိရိယာတွေကို ခေါ်ပြော၊ ကုဒ်ရေးတာနဲ့ အမှားပြင်တာ တွေကို လုပ်ရတယ်၊ သေချာတဲ့ ဖြေရန်ဖြေရှင်းချက်တွေကို ထုတ်လုပ်ရတယ်။ နေရာအသစ်တွင် အမှန်တကယ်နှင့် စမ်းသပ်ထားသော ကိရိယာများ သောင်းနှင့်ချီပါဝင်ခဲ့ပြီး၊ တစ်ခုချင်းစီကို ရလဒ်အောင်မြင်မှုကို စစ်ဆေးရန် စက်ကိရိယာ စစ်ဆေးမှု စံနှုန်း သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုနှင့်အတူ ရှိခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် LLM အခြေပြု “စစ်ဆေးသူများ” သည် မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အထွက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ကာ မအောင်မြင်မှုများကို စစ်ထုတ်ခဲ့သည်။ Moonshot အဖွဲ့က “စစ်ဆေးသူ စီးပွားရေးလောက” ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ဖျေါပွခကျြအဖြစ် ဖျော်ဖြေရန် ဖျောဖျော် ဖျောဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ပျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော် ဖျော်ဖျော်ဖျော်ဖျော် ဖျေါပွခကျြ အောင်မြင်မှုရလဒ်တွင်သာလျှင် အရည်အသွေးမြင့် reasoning သွားလမ်းများကို သင်ကြားမှုတုံ့ပြန်မှုဖြစ်စေသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်နှင့်အတူ အလိုအလျောက်ကုဒ်ပြန်သုံးစစ်သူ သို့မဟုတ် သင်္ချာသက်သေပြမှု စစ်ဆေးသူဆင်တူဖြစ်သည်။ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတာကတော့ Macaron ၏ ကိုယ်ပိုင်စနစ်ဒီဇိုင်းမှာလည်း စိတ်ချရသောအကြောင်းပြချက် ကို အလားတူအယူအဆကို အထောက်အပံ့ပေးခြင်းကို အလေးထားပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် Macaron ၏ အလိုအလျောက်ကုဒ်ထုတ်လုပ်မှုပိုက်လိုင်းသည် နယူးရယ်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် သင်္ကေတစစ်ဆေးမှုများနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်၊ ၎င်းက မျှော်မှန်းချက်ထက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးတက်စေသော အရောထွေးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဓာတ်ဆီပြုလုပ်သောကိရိယာအသုံးပြုရေးလေ့ကျင့်စဉ်ပြီးနောက်မှာ Moonshot က K2 ကို ပူးတွဲ reinforcement learning (RL) အဆင့် ဖြင့်ပိုမိုပြုပြင်ခဲ့သည်။ RL ကိုချိန်ညှိစဉ် Kimi K2 ကို အမှန်တကယ်နှင့်ဆင်တူသောပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်ခွင့်ပြုခဲ့ပြီး တာဝန်များကိုအောင်မြင်စွာဆောင်ရွက်သည်အတွက်ဆုချီးမြှင့်ခဲ့သည်။ ထူးခြားစွာ Moonshot က တည်ငြိမ်သောဆုချီးမြှင့်မှုမော်ဒယ်များအားသာမူမထားဘဲ၊ အစား K2 ၏တုံ့ပြန်မှုများကိုစိန့်စစ်ရန် ဆန့်ကျင်ဘက်မော်ဒယ်ကို K2 နှင့်အတူလေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ဤဆန့်ကျင်ဘက်သည် ပထမဦးဆုံးရည်မှန်းချက်အလှည့်ကျခွင့် (unit test များကိုဖြတ်သန်းခြင်းကဲ့သို့အောင်မြင်မှုကိုရှင်းလင်းစွာပြသသော) ပေါ်တွင်လေ့ကျင့်ခဲ့ပြီးနောက်မှသာ အပြောအဆိုများကိုအမှတ်ပေးခွင့်ပြုခဲ့သည်။ ယင်းတို့က သွေဖည်ခြင်းဆိုင်ရာဆုချီးမြှင့်မှုများနှင့်အချက်အလက်ဖြစ်မှန်မှုနှင့် ကိုက်ညီသောဆုချီးမြှင့်မှုများကိုရှောင်ရှားခဲ့သည်။ RL အဆင့်တွင် အချိန်ကြာမြင့်သောမျိုးစုံဖြစ်စဥ်ကိုတည်ငြိမ်စေရန်အတိုင်းအတာများကိုလည်းပါဝင်ခဲ့သည်- K2 ကိုဖြစ်စဉ်ဝင်ရောက်လေ့ကျင့်မှုမမေ့လျော့စေရန် base skills များသို့ တိုတောင်းစွာပြန်လည်ရောက်ရှိစေရန်ပြုပြင်ခဲ့ပြီး RL ထိန်းသိမ်းထားသောမော်ဒယ်များကိုထိန်းချုပ်ခွင့်မရှိသောစကားများနှင့်ပျက်ပြားမှုများကိုရှောင်ရှားရန် ဆုချီးမြှင့်မှုအမြင့်ဆုံးနှင့်အပူချိန်ကျဆင်းမှုကဲ့သို့သောနည်းလမ်းများကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ ၎င်း၏ချိတ်ဆက်သင်ခန်းစာ၏အဆုံးတွင် Kimi K2 သည် အဆင့်ဆင့်အကြောင်းရင်းရှင်းလင်းမှုနှင့်ကိရိယာအသုံးပြုမှုတွင်ထူးချွန်စွာတည်ရှိနေပြီး – အဓိကအားဖြင့် အစီအစဉ်ချပြီးဆောင်ရွက်နိုင်သော “agent” တစ်ခုဖြစ်ခဲ့ပြီး စကားပြောခြင်းသာမဟုတ်။ Kimi K2 ၏လေ့ကျင့်မှုစဉ်သည် အကြီးအကျယ်ထိန်းသိမ်းထားသောလေ့လာမှု၊ အထူးပြု agentic ဒေတာနှင့်မော်ဒယ်၏ဆုံးဖြတ်ချက်လက်တွေ့ရေးမွမ်းမံရေးအတွက်သေချာသော RL ချိန်ညှိမှုတို့ဖြစ်သည်ဟုမြင်နိုင်သည်။

လုပ်ဆောင်ချက်တိုးတက်မှု စံနှုန်းများ - Kimi K2 ၏ အောင်မြင်မှု

ဒီနည်းပညာတိုးတက်မှုတွေက လက်တွေ့လုပ်ဆောင်မှုမှာ ဘာတွေကို ဝယ်ယူပေးနိုင်မလဲဆိုတာပါ။ အမျိုးမျိုးသော တိုင်းတာချက်များအရ၊ Kimi K2 သည် ဖွင့်လှစ်ထားသော မော်ဒယ်များအတွက် စံသစ်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ထားသည်။ Moonshot ၏ နည်းပညာအစီရင်ခံစာနှင့် လွတ်လပ်သော အကဲဖြတ်ချက်များအရ၊ K2-Instruct (အညွှန်းများကို ညှိနှိုင်းထားသော မျိုးကွဲ) သည် ရှုပ်ထွေးသော ကုဒ်ရေးခြင်း၊ ဆင်ခြင်ချက်များနှင့် အဆင့်များစွာသော လုပ်ငန်းများတွင် ဖွင့်လှစ်ထားသော LLM များအနက် နည်းပညာထိပ်ဆုံး ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းသည်။ အမှန်တကယ်၊ အချို့သော စံချိန်များတွင် K2 သည် ဖွင့်လှစ်ထားသော မော်ဒယ်များကိုသာ မဟုတ်ဘဲ ကျော်ကြားသော ပိတ်ထားသော မော်ဒယ်အချို့ကိုပါ တန်းတူဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် SWE-Bench (အတည်ပြုထားသည်) - အတိုင်ပင်ခံ ကုဒ်ရေး စံချိန်မှာ ကုဒ်ကို ကိရိယာအကူအညီဖြင့် ပြုပြင်နိုင်မလားဆိုတာကို တိုင်းတာသည် - Kimi K2 သည် 65.8% တိကျမှုဖြင့် GPT-4.1 (54.6%) ထက် အနက်ကြီးစွာထက်သာပြီး လွန်ကဲမှုကောင်းမွန်သည်။ Anthropic ၏ Claude 2 (Claude “Sonnet 4” သည် အလားတူ အခြေအနေများအောက်တွင် 54.2% ကို ရရှိခဲ့သည်) နှင့်လည်း အနည်းငယ်သာလွန်ကာ Claude ၏ အကောင်းဆုံး “တွေးခေါ်မှုဖြစ်ပေါ်စေခြင်း” စံချိန် (72.7%) ကိုလည်း နီးကပ်စေသည်။ အချို့သော အချိန်အတွင်း စမ်းသပ်မှုတွက်ချက်မှုများ (ဥပမာ စမ်းသပ်မှုများကို အပြိုင်အဆိုင် လုပ်ဆောင်ခြင်း) ဖြင့် K2 သည် အဆိုပါ စံချိန်တွင် အမှတ်ကို 71.6% ထိ တိုးတက်စေပြီး Claude ၏ အထူးပြု လုပ်ဆောင်မှုကို အလွန်နီးကပ်စေသည်။

Kimi K2 သည် သန့်ရှင်းသည့် ကုဒ်ရေးသားမှု အလုပ်များတွင်လည်း ထူးချွန်သည်။ LiveCodeBench တွင် coding စိန်ခေါ်မှုကို အဆုံးအဖြတ်ပြုရန် K2 သည် 53.7% တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် GPT-4.1 (44.7%), Claude Opus 4 (47.4%), နှင့် DeepSeek-V3 (46.9%) ထက်သာလွန်ခဲ့သည်—၎င်း၏ coding အရည်အချင်းကို သက်သေပြသည်medium.com။ ၎င်းသည် K2 ၏ ကုဒ်နှင့် debugging ပညာပေးခြင်း (verifiers များပါရှိသော) သင်ယူမှုသည် အခြား မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုမှန်ကန်သော၊ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သောကုဒ်ကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးပေးခဲ့သည်ဆိုသည်ကို ရှင်းလင်းစွာ ပြသသည်။ အခြားအံ့အားသင့်ဖွယ်လက်ရာတစ်ခုမှာ MATH-500 ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာပြဿနာများ၏ မြင်ကွင်းဖြစ်သည်။ Kimi K2 သည် 97.4% တိကျမှန်ကန်မှုဖြင့် GPT-4.1 (92.4% ရမှတ်ရရှိခဲ့သည်) ကို ကျော်လွန်ခဲ့သည်medium.com။ 97% နီးပါး အောင်မြင်မှုနှုန်းဖြင့် သင်္ချာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းသည် အထူးခံစားဖွယ်ဖြစ်ပြီး လေ့လာဆန်းစစ်မှုအတွက် အထူးအာရုံစိုက်မှု လိုအပ်သော နယ်ပယ်တွင် ၎င်း၏ အတွေးအခေါ်စွမ်းရည်ကို ဖေါ်ပြသည်။ K2 သည် GPQA-Diamond (အထွေထွေပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း) နှင့် ကုဒ်ပြိုင်ပွဲများတွင်လည်း ထူးချွန်သောရမှတ်များ ရရှိထားသည်။ OJBench (အထင်ကရ ကွန်ပျူတာစိန်ခေါ်မှုများစာရင်း) တွင် ၎င်း၏ 27.1% ရမှတ်သည် ဖွင့်လှစ်သော မော်ဒယ်များအနက် အမြင့်ဆုံးဖြစ်၍ အဖြေရှာခြင်း၌ ၎င်း၏ အထွေထွေ အရာများကို ကိုင်တွယ်နိုင်မှုကို ပြသသည်medium.com။ နည်းပညာဗဟုသုတ အပြည့်အစုံလိုအပ်သော Tau2 စိန်ခေါ်မှုတွင် Kimi K2 သည် 65.8% ရရှိခဲ့ပြီး GPT-4.1 (38.6%) နှင့် Claude 2 (45.2%) ကို အလွယ်တကူ ကျော်ဖြတ်ခဲ့သည်medium.com —ဒီမှာ K2 ၏ ကိရိယာများ (web browsing သို့မဟုတ် calculators) အသုံးပြုနိုင်မှုသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အားသာချက်အဖြစ် လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့သည်။

Kimi K2 သည်ဤအရာများတွင်ထူးချွန်သော်လည်း၊ အရာရာတွင်အမြဲထက်သာတန်မဟုတ်ကြောင်းကို သတိပြုရန်အထိုက်တန်သည် - မလိုက်လျောညီထွေရှိသောအမြင်သည် အရေးကြီးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Claude 2 သည် SWE-Bench coding ကန့်သတ်ချက်၏ အခက်ဆုံးဗားရှင်းတွင် အဆင့်ဆင့် 'စဉ်းစား'ခွင့်ပြုသောအခါ အနည်းငယ်ဦးဆောင်နေခဲ့သည် (72.7% vs K2 ၏ 65.8%)။ GPT-4 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် K2 မှလက်လွတ်နေသေးသောစွမ်းရည်များရှိသည် - အထူးသဖြင့် မီဒီယာများကို နားလည်နိုင်စွမ်း (GPT-4 သည် ပုံများကိုမြင်နိုင်သော်လည်း K2 သည် ယခုအချိန်အထိမမြင်နိုင်) နှင့် တစ်ချို့သော စကားပြောသွက်လက်မှုဖြစ်နိုင်သည်။ Moonshot သည် agentic, text-based tasks များအပေါ် K2 ကို အာရုံစိုက်ရန် အာရုံစိုက်ခဲ့ပြီး မြန်နှုန်းနှင့် အထူးပြုမှုအတွက် စဉ်းစားချက် reasoning ရှင်းလင်းမှု transparency နှင့် မီဒီယာများကို ထည့်သွင်းမှုများကဲ့သို့သောအရာများကို လဲလှယ်ခဲ့သည်။ သို့သော် Kimi K2 ၏ open-source လက္ခဏာသည် အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှုရှိသည် - မည်သူမဆို အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ ပိုင်ဆိုင်မှု API များ၏ သက်ကြီးငွေများမရှိဘဲ ဖြည့်စွက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ Moonshot သည် OpenAI ၏ကုန်ကျစရိတ်၏ အနည်းငယ် (တစ်သန်းစာသားစည်းမှန်၏ $2.50 vs GPT-4 ၏ $8 per million) ဖြင့် K2 အတွက် API ကို ပေးသည်။ ဤကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုသည် coding နှင့် reasoning တွင် ထိပ်တန်းစွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ပေါင်းစပ်သည်။ K2 ကို GPT-4-class မော်ဒယ်များ၏ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော open alternative အဖြစ် တည်နေရာချထားသည်။ တကယ်တော့၊ Kimi K2 ကို “နှစ်စဉ်အရေးကြီးဆုံး AI မော်ဒယ်ထုတ်ပြန်မှု” ဟု သုံးသပ်သူများက ခေါ်ဆိုခဲ့ကြပြီး၊ အနောက်တိုင်း AI ကြီးမားသူများအတွက် တရုတ်၏ ဖြေကြားမှုအဖြစ် သိသာစွာမှတ်သားသည်။ ၎င်းသည် Alibaba ၏ DeepSeek ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များကို နောက်ကလိုက်ပြီး၊ အရမ်းသောပုံစံများတွင် DeepSeek ၏စွမ်းရည်ကို ကျော်ဖြတ်သည် (K2 သည် coding ကန့်သတ်ချက်အရေးကြီးများတွင် DeepSeek ၏နောက်ဆုံးဗားရှင်းကို ~20+ အမှတ်များဖြင့် ကျော်ဖြတ်သည်)။ အဓိကအချက်မှာ Kimi K2 သည် အဖွင့်မော်ဒယ်များအတွက် အသစ်သောစွမ်းရည်အဆင့်ကို ရှေ့ဆက်ခဲ့ပြီး၊ တကယ်ကျင့်သုံးသောအလုပ်များစွာတွင် ရှိပြီးသားများကို လိုက်လျောသို့မဟုတ်ကျော်ဖြတ်သည် - လျင်မြန်စွာရွေ့လျားနေသော LLM ရှုခင်းတွင် အရေးကြီးသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အသစ်က “စဉ်းစားမှု” ရဲ့အနေအထား: ချိန်းအော့ဖ်သော့နှင့် K2

Kimi K2 ၏ အထူးသဖြင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ အပ်ဒိတ်တစ်ခုမှာ K2 “Thinking” model ကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အဓိကအားဖြင့် K2 ၏ အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဖြေးဖြေးနဲ့ နက်ရှိုင်းစွာ စဉ်းစားသော အမျိုးအစားဖြစ်ပါသည်။ မူရင်း K2-Instruct ကို “reflex-grade, without long thinking” ဟု ဖျော်ဖြေရန် အဆင်သင့်ဖြစ်သော တစ်ချက်တည်းဖြင့် အဖြေများကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် ထုတ်ပေးရန် တင်သွင်းထားသည်ဟု ဖျော်ဖြေရန် အဆင်သင့် ဖြစ်ခဲ့သည်၊ latency အတွက် အထူးကောင်းမွန်ပြီး ခက်ခဲသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အမြဲတမ်း မကောင်းပါ။ ထိုအချက်ကို အသိအမှတ်ပြုပြီး Moonshot သည် multi-step reasoning and tool use across multiple turns အထူးပြု Kimi-K2-Thinking ကို စတင်ဖြန့်ချိခဲ့သည်။ K2-Thinking mode တွင် မော်ဒယ်သည် လှုပ်ရှားမှုများစဉ်စီအစီအစဉ်ချနိုင်ပြီး အတွင်းပိုင်းတွင် ရှည်ရှည်လျားလျား တွေးခေါ်မှုတွင် ပါဝင်နိုင်၊ အဖြေများကို နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်မီ အပြင်ပယ်ကိရိယာများ သို့မဟုတ် API များကို ခေါ်ယူပြီး သတင်းအချက်အလက်ကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။ နည်းပညာပိုင်းအားဖြင့် 256K token context window (အလယ်အလတ်တွက်ချက်မှုများကို ထိန်းသိမ်းရန် အလွန်ကြီးမားသည်) အထိ ထောက်ပံ့ပေးနိုင်ပြီး ၎င်း၏ တွေးခေါ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ခြေရာခံသည့် reasoning_content အထူးနယ်ပယ်ကို ထုတ်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အထူးပြုသုတေသနမေးခွန်းတစ်ခုကို မေးပါက K2-Thinking သည် အစီအစဉ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည် - မေးခွန်းကို အခွဲခွဲမေးခွန်းများအဖြစ် ခွဲခြား၊ ဝက်ဘ်ရှာဖွေရေးကို လုပ်ဆောင် (၎င်း၏ ကိရိယာခေါ်ယူမှုတစ်ခု)၊ ရလဒ်များကို အကျဉ်းချုပ်၊တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပြီး နောက်ဆုံးအဖြေကို ညှိနှိုင်းရန် - ၎င်းအလုပ်ပစ္စည်းများကို reasoning_content တွင် မှတ်တမ်းတင်ပါ။ K2-Thinking သည် အစီအမံများကို ကိုယ်တိုင် ခွဲခြားနိုင်ပြီး၊ ဒေတာများကို ချီးချိန် (ဥပမာ CSV ဖိုင်များ သို့မဟုတ် ကိရိယာများမှ JSON) နှင့် ပုံစံတကျ အစီရင်ခံစာများကို ကိုယ်တိုင် ဖန်တီးနိုင်သည်ဟု လူသိများစွာ အစီရင်ခံစာများအရ ဖျော်ဖြေရန် အထူးသဖြင့် ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ၎င်းသည် K2 အခြေခံ အင်္ဂါရပ်၏ ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သော တွေးခေါ်မှုအဆင့်ဆင့်ထောက်ပံ့မှုမရှိခြင်းကို ထိရောက်စွာ ပြီးမြောက်စေသည်။ K2-Thinking နှင့်အတူ Moonshot ၏ မော်ဒယ်သည် GPT-4 ၏ “Plan-and-Solve” မျိုးစနစ် သို့မဟုတ် Claude ၏ Constitutional AI reasoning မျိုးစနစ်ကဲ့သို့ AI သည် ထွက်ပြော နိုင်ပြီး ခက်ခဲသော ပြဿနာများကို ထပ်တလဲလဲ ရှင်းလင်းနိုင်သော နည်းစနစ်များအား နီးစပ်စေသည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် အခြေခံ K2 ၏ အင်အားကြီးသော အခြေခံပညာ (ဉာဏ်ရည်လွန်ဆွဲခြင်းနှင့် ကုဒ်ရေးခြင်းကျွမ်းကျင်မှု) နှင့် တစ်ချက်တည်းဖြင့် မလုပ်နိုင်သော တာဝန်များကို ကိုင်တွယ်ရန် အေးဂျင့်ကဲ့သို့ ဉာဏ်ပညာရှိသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။

K2-Thinking ကိုမကာရွန်းရဲ့အကြောင်းအရာမှာ လေ့လာခဲ့တဲ့အယူအဆတွေကိုသိမ်းဆည်းထားတဲ့အပြင်၊ မကာရွန်းရဲ့အနှစ်ချုပ်အဆင့်တွင်လည်း ပါဝင်ပါတယ်။ မကာရွန်းရဲ့ရောနှောအကြံပြုမှုသဘောတရားတွင် တာဝန်ပေးအပ်မှုအမျိုးမျိုးအပေါ် မူတည်ပြီး လျင်မြန်တဲ့တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အနက်ဖြစ်သော ရည်မှန်းချက်ရှိသောအကြံပြုမှုများကို ညှိနှိုင်းမှု အားပေးထားပါတယ် - အဓိကအားဖြင့် “System 1” နှင့် “System 2” လူမှုစိတ်ဖြစ်စဉ်များကို လွှဲပြောင်းချိန်ညှိခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ K2 သည် ယခုအခါ ဤသဘောတရားကို နှစ်မျိုးအဖြစ်ဖြစ်လာသောအခါသို့ ရောက်ရှိပြီး၊ အရင်က reflex mode ဖြင့် အမြန်ဖြေရှင်းရန်အတွက်နှင့် ပို၍ ရှုပ်ထွေးသောအတွက်စဉ်းစား mode တို့ဖြစ်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ မကာရွန်းရဲ့ ညွှန်ကြားချက်အတိုင်းလိုက်နာမှုစနစ် သည် AI အကူအညီများအတွက် အသုံးပြုသူ၏ညွှန်ကြားချက်များကိုမှန်ကန်စွာလျှောက်ထားခြင်းနှင့် ခွဲခြားခြင်း အရေးကြီးကြောင်း အထူးသတိထားရမည်ဖြစ်ကြောင်း ပြသထားပါတယ် (လုံခြုံမှုနှင့် တိကျမှုအတွက်)။ K2-Thinking သည် ထိုအရာနှင့်အလားတူသော၊ အလုပ်ကို sub-tasks နှင့် tool calls အဖြစ်ခွဲခြားခြင်းအားဖြင့် တောင်းဆိုချက်ကို မှားယွင်းစွာအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းသို့မဟုတ် အရေးကြီးသောအဆင့်တစ်ခုကို ကျော်ခြင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ K2-Thinking ၏ ပြင်ပ tool API များကို ပေါင်းစပ်နိုင်စွမ်း သည် ကိုယ်ပိုင် AI များသည် ကမ္ဘာနှင့်ဆက်နွယ်မှုရှိသင့်ကြောင်း (ရက်ပြက္ခဒိန်များ၊ ဝဘ်ဒေတာများ၊ အက်ပ်များ) မကာရွန်းရဲ့အယူအဆကို ပြန်လည်ပြတင်းပေးသည်။ အဓိပ္ပာယ်အားဖြင့် Kimi K2 သည် အင်အားကြီးသော “ဉာဏ်ရည်” မှ အပြည့်အဝ ရေရှည်စိတ်ကူးရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအေးဂျင့် တစ်ခုကဲ့သို့ ဖြစ်လာနေပြီး၊ ဤသည်ကို AI အသိုင်းအဝိုင်းတွင် (မကာရွန်းအပါအဝင်) အနာဂတ်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။

အခြားနယ်နိမိတ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှု

Kimi K2 (နဲ့အကောင်းဆုံးစဉ်းစားမှုအနေအထားအသစ်) ကိုင်ထားပြီးတော့ Moonshot ရဲ့ ပေးအပ်မှုကို OpenAI GPT-4၊ Anthropic Claude 2 နဲ့ Google ရဲ့အဆိုပါ Gemini တို့လို cutting-edge မော်ဒယ်တွေ နဲ့ ဘယ်လိုယှဉ်ကြည့်ရမလဲ။ **K2 ဟာ GPT-4.1 နဲ့ Claude 2 ကို coding နဲ့ reasoning စံချိန်တွေမှာ အထောက်အထားပြပြီးသားဖြစ်ပြီ – ပြုပြင်ထားတဲ့ဒေတာနဲ့ ကြာမြင့်တဲ့ဖွံ့ဖြိုးမှုရဲ့ အားသာချက်တွေရှိတဲ့အခြေအနေမှာတောင် အံ့သြဖွယ်အောင်မြင်မှုပါပဲ။ GPT-4 ဟာ vision input နဲ့ သဘာဝဘာသာစကားတွင် ထိရောက်မှုများစွာရှိနေဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။ Claude 2 (ဥပမာ Claude Sonnet 4.5) ဟာ “constitutionally” တည်ဆောက်ထားသော အကြောင်းပြချက်ပေးမှုနဲ့ကြာရှည်သော အလိုအလျောက်စွမ်းဆောင်ရည် (အလွန်ကြာရှည်တဲ့အစည်းအဝေးတွေကို ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်း) အတွက် လူသိများပြီးတော့ အကန့်အသတ်မဲ့စဉ်းစားခွင့်ရရှိတဲ့အခါမှာ အချိုးကွက်အချိုးနှုန်းများစွာမှာ Claude က အနည်းငယ်ပိုမိုမြင့်မားသော pass rate တွေပြသခဲ့ပါတယ်။ K2 ဟာ Thinking mode နဲ့အတူ ဒီအချိုးကို ကျဉ်းမြောင်းစေပါတယ်၊ ကြာရှည်စွမ်းဆောင်နိုင်စွမ်းတွေ ရရှိနိုင်တဲ့အနေဖြင့်။ ရိုးရှင်းတဲ့အချက်များနဲ့ သင်္ချာအတွက်ဆိုရင် K2 ဟာ အနည်းငယ်ပိုမိုသာလွန်နိုင်ပါတယ် (MATH-500 မှာ အနီးစပ်ဆုံးမှတ်ချက်ရရှိမှုဖြစ်ပါတယ်)။ Google ရဲ့ Gemini ဟာ ဒီစာရေးချိန်ထိ မထွက်လာသေးပေမယ့် multi-modal, GPT-4 ထက်ပို၍ထိရောက်မှုရှိနိုင်တဲ့မော်ဒယ်ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ Kimi K2 ဟာ multi-modality မရှိသေးဘူး (ပုံရိပ်နဲ့အသံနားလည်မှုမရှိသေးဘူး) ဒါကြောင့် ဒါဟာ နောက်ဆုံးပေါ်မော်ဒယ်တွေနဲ့ယှဉ်ကြည့်ရင် နောက်ကျနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် K2 ရဲ့ modular tool-use နည်းလမ်းဟာ တခြားမော်ဒယ်တွေနဲ့ ကိရိယာများအဖြစ်ဆက်သွယ်မှုကို ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်တဲ့အနေဖြင့် ပြည့်စုံစေနိုင်ပါတယ် (ဥပမာ K2 ကို ပုံရိပ် captioning ကိရိယာနဲ့တွဲဖက်ပြီး multi-modal reasoning ကို အတုယူခြင်းကို တွေးဆနိုင်ပါတယ်)။

တစ်ခုတည်းသောအချက်မှာ တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ် ကိုလည်း စဉ်းစားရပါမည်။ Kimi K2 သည် ဖွင့်လှစ်မြူလာရှိသော (ခွင့်ပြုချက်ခွင့်ပြုချက်ဖြင့်) ကိစ္စဖြစ်ပြီး မည်သူမဆို ကိုယ်ပိုင်တင်ဆက်ခြင်း သို့မဟုတ် သင့်လျော်သောပုံစံသို့ ပြုပြင်နိုင်သည်။ ၎င်း၏ MoE ဒီဇိုင်းကြောင့် ထိရောက်စွာ လည်ပတ်ရန် မနည်းမသာ A100 GPU များ သို့မဟုတ် ဆင်တူသောများ လိုအပ်ပါသည်။ Moonshot သည် GGUF quant ကဲ့သို့သော အတိုင်းအတာများကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပြီး စမ်းသပ်ရန်အတွက် သေးငယ်သော စက်များတွင် လည်ပတ်နိုင်သည်။ သို့သော် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အပြည့်အဝ 1T အရွယ်အစားကို လျှောက်ထားရန် တကယ်လိုအပ်သည်။ ဤသည်မှာ အရောင်းအဝယ်ဖြစ်သည်။ GPT-4 သည် API မှတစ်ဆင့်သာ ဝင်ရောက်နိုင်ပြီး (ကိုယ်ပိုင်တင်ဆက်မှုမရှိ) ခဲယဉ်းမှုများသည် ကလောင်တွင် ဖုံးထားပြီး K2 ဖြင့် သင်သည် အဆောက်အအုံကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ထိန်းချုပ်မှုကို ရရှိသည်။ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် အထူးပြုမှုများနှင့် စိုးရိမ်သော လုပ်ငန်းများအတွက် K2 သည် ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ်များ မရှိသော လွတ်လပ်မှုအဆင့်ကို ပေးသည်။ Macaron ၏ အင်ဂျင်နီယာဘလော့များသည် မော်ဒယ်များကို ချိတ်ဆက်ရာတွင် အလားတူအချက်များကို မကြာခဏ ထောက်ပြခဲ့သည်- တုံ့ပြန်မှုနှုန်း၊ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ထိန်းချုပ်နိုင်မှုကဲ့သို့သော လက်တွေ့တုံ့ပြန်မှုများနှင့် မော်ဒယ်၏ အစွမ်းသတ္တိကို ဆန့်ကျင်၍ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကို ချိန်ခွင့်။ Macaron ၏ အမှုအရာတွင် Claude ကဲ့သို့သော ပိတ် API များ နှင့် DeepSeek ကဲ့သို့သော ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ်များနှင့် လေ့လာခဲ့သည်။ ပေါင်းစပ် တပ်ဆင်မှုများသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သော လမ်းကြောင်းဖြစ်ပြီး K2 ကဲ့သို့သော ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ်သည် အချို့သော အလုပ်များအတွက် (ဥပမာ- စံချိန်စံညွှန်းများ) ပြုလုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသည်။ အထူးပြုမော်ဒယ်ကို အခြားလုပ်ငန်းများတွင် (သေးငယ်သော စကားပြောမော်ဒယ် သို့မဟုတ် ပုံရိပ်များအတွက် ပြုံးဖြူမော်ဒယ်) အသုံးပြုသည်။

ထိပ်တန်းအကျဉ်းချုပ်နှင့် ရှေ့ဆက်ကြည့်မှုပုံစံ

Moonshot ၏ Kimi K2 (နှင့် K2-Thinking အပ်ဒိတ်) သည် AI မော်ဒယ်များတွင် အရေးပါသော တိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းသည် ဂဏန်းများကြီးကြီးမားမားသာမက ပမာဏနှင့် အမှန်တကယ် အကြောင်းပြချက်ပေးနိုင်သော အရည်အသွေးများကို ပေါင်းစပ်ထားသောဖွင့်လှစ်ပလက်ဖောင်းဖြစ်သည်။ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာတွင် K2 သည် Mixture-of-Experts ဗိသုကာများသည် တစ်ထောင်ထပ်ပမာဏကို ရောက်ရှိနိုင်သောလမ်းကြောင်းဖြစ်ကြောင်း ပြသခဲ့ပြီး MuonClip နည်းပညာအသစ်များသည်မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတော်တဆ ပျက်ကွက်မှုမရှိစေရန် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် အကြောင်းပြချက်ပေးခြင်းစမ်းသပ်မှုများတွင် မော်ဒယ်၏ ထိပ်တန်းဆောင်ရမည့် စွမ်းဆောင်ရည်သည် ပမာဏအကြီးစားနှင့် လေ့ကျင့်မှုဆန်းသစ်မှုများသည် အပြည့်အဝ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့ခြင်းကို သက်သေပြသည်။ အရေးကြီးဆုံးမှာ Kimi K2 သည် “agentic” ပုံစံကို ပြသသည်။ ၎င်းကို ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန်၊ ၎င်း၏အလုပ်ကို အတည်ပြုရန်နှင့် အပြန်အလှန် လေ့လာခြင်း (RL) မှတဆင့် ကောင်းမွန်စေရန် အထူးသဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ယင်းသည် အတိတ်က static၊ one-shot ခန့်မှန်းမှုမော်ဒယ်များမှ ကွာခြားသည်။ ၎င်းသည် လူတူပြဿနာဖြေရှင်းမှုတွင် အချို့သောကွာဟချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည် - ဥပမာ၊ အလုပ်များကို အဆင့်အဆင့် ခွဲခြမ်းခြင်း၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်း၊ ရလဒ်များကို ထပ်မံစစ်ဆေးခြင်းစသည်တို့ကို တစ်ခုတည်းသော AI စနစ်အတွင်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ် AI အသိုင်းအဝိုင်းအတွက် K2 ၏ ထုတ်ပြန်မှုသည် (အခြေခံနှင့် ညွှန်ကြားချက်များပါရှိသော checkpoint များနှင့်အတူ) သုတေသနပြုသူများအား chat သက်သာသောမော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်ရန် အခွင့်အလမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ်တစ်ခု၏ လုပ်နိုင်စွမ်းကို အသစ်သောစံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ပြီး ပိတ်ထားသောမော်ဒယ်ခေါင်းဆောင်များကို ၎င်းတို့၏ကစားသမားကို မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ဈေးနှုန်းများကို လျှော့ချရန် ဖိအားပေးနိုင်သည်။

Macaron ရဲ့ အမြင်နေထိုင်မှုပေါ်ကနေ Kimi K2 ၏ ပေါ်ထွက်လာမှုက ကျွန်ုပ်တို့၏ R&D အတွက် လမ်းကြောင်းများစွာကို အတည်ပြုသည်။ အဆင့်လိုက် အကြောင်းပြချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အတည်ပြုနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်ကြိုးတံများ၊ ပြည့်စုံသော ညွှန်ကြားချက်လိုက်နာမှု အပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘလော့ဂ် ဆွေးနွေးချက်များသည် K2 ၏ ဒီဇိုင်းတွင် အမှန်တကယ်ဖြစ်သော ဥပမာတစ်ခုကို ရှာဖွေသည်။ ဤစိတ်ကူးများကို အတိုင်းအတာအဖြစ် လက်တွေ့ကျကျအကောင်အထည်ဖော်ထားသည်ကို မြင်ရတာ ဝမ်းသာစရာကောင်းသည်။ ထူးခြားစွာ တိုးတက်ဖို့နေရာရှိနေဆဲပေမယ့်။ K2 သည် အမျိုးမျိုးပြုစုပုံနှင့် မရှိသေးပါ။ ၎င်း၏ စဉ်းစားမှုကြိုးတံ (ယခု စဉ်းစားမှုမော်ဒယ်တွင်ရှိသည်) သည် အသစ်ဖြစ်သော အပိုဆောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပိုမို တိုးတတ်လာမည်ဖြစ်သည်။ လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် လုံခြုံမှုသည် မလွတ်နိုင်သော စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ဆုပေးမော်ဒယ်ဖြင့် မဖုံးကွယ်သော ရန်လိုနှင့် အဖွဲ့ခွဲကာစိတ်ကူးများတွင် 1T မော်ဒယ်သည် မည်သို့ အပြုအမူပြုသနည်းဟု မေးခွန်းထုတ်နိုင်သည်။ ဤနေရာများသည် ဆက်လက် သုတေသနပြုနေသော နေရာများဖြစ်သည် (Macaron တွင်လည်း ပါဝင်သည်)။ အမှန်အားဖြင့် Macaron ၏ အသင်းသည် မှီကန့်ဖြစ်သော စာသားထုတ်လုပ်မှုနှင့် တပြိုင်နက် reinforcement learning အသုံးပြု၍ - အဓိကအားဖြင့် သင်ကြားပြီးနောက် စာသား မှီကန့်ဖြစ်သော မော်ဒယ် အသစ်ကို အသုံးပြု၍ AI ၏ ထုတ်စဉ်းစားမှုများကို ပိုမို အတိအကျ ထိန်းချုပ်ရန် အသစ်သောနည်းလမ်းကို စူးစမ်းနေသည်။ အသေးစိတ်အချက်အလက်များသည် လာမည့်အချိန်တွင် ရှိမည်ဖြစ်သော်လည်း ဒါဟာ AI ကို ကန့်သတ်နိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် အခွင့်အလမ်းများကို "မှီကန့်ဖြစ်" စဉ်းစားစေနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ တွေးမြင်နေသည်။ တယ်လီဖွန် LLM (K2 ကဲ့သို့သော) ၏ အားသာချက်များကို မှီကန့်ဖြစ်သော မော်ဒယ်နည်းပညာများနှင့် reinforcement learning တိတိကျကျဖြင့် ထိန်းချုပ်ခြင်းတို့ကို ပေါင်းစပ်၍ တက်ကြွမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သော နေရာတွင် ဖြစ်နိုင်သည်။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Kimi K2 ၏ K2-Thinking မော်ဒယ် သည် နက်ရှိုင်းစွာ ဆင်ခြင်နိုင်ပြီး ကိုယ်တိုင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် သွားလာလွတ်လပ်သော AI ၏ ခေတ်သစ်ကို ပေါင်းထုတ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ငန်းတွင် မြန်ဆန်စွာ တိုးတက်မှုရှိသည်ကို သက်သေပြနေပြီး - တစ်နှစ် သို့မဟုတ် နှစ်နှစ်အကြာက မော်ဒယ်ဖွင့်လှစ်မှုမှ အလားအလာရှိသော အလုပ်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဟု လွန်းပြီးဖြစ်မည်ဟု တွေးမိခဲ့ပါသည်။ ယခု ၎င်းတို့ ရှိနေပြီး ကျွန်ုပ်တို့အား အကြီးအကျယ်တွေးခေါ်ရန် စိန်ခေါ်နေသည်။ ဤတိုးတက်မှုများကို ပေါင်းစပ်ပြီး ကိုယ်ပိုင်ပုံစံများဖြင့် စမ်းသပ်သည့်အခါ (ထိုကဲ့သို့သော ပေါင်းစပ်ဆင်ခြင်မှုစတက်များ သို့မဟုတ် diffusion-RL ပေါင်းစပ်များဖြင့် ဖြစ်စေ) အဆင့်မြင့်နည်းပညာနှင့် လက်လှမ်းအလွယ်တကူရနိုင်သော အကြားက စာနယ်ဇင်းသည် မကြာခဏ ပျောက်ကွယ်နေသည်။ အဆောက်အအုံနှင့် အသုံးပြုသူများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးကတော့ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ဖြစ်သည် - ပိုမိုအားကောင်းပြီး ထင်ရှားပြီး ထိန်းချုပ်နိုင်သော AI စနစ်များသည် Moonshot, OpenAI သို့မဟုတ် Macaron ၏ လက်ဗ်များမှ ဖြစ်စေ အလားအလာရှိနေသည်။ ၎င်းသည် အနာဂတ် AI ကို ပိုမို နားလည်နိုင်စေရန်သာမက ပြင်းထန်သော တာဝန်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ လက်တွဲလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် AI ကို ဖြစ်စေရန် အလားအလာရှိသည်။ ၎င်းသည် AI ကိုယ်စားလှယ်များနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု နည်းပညာခေတ်ကို အမှန်တကယ် ဖန်တီးပေးနေသည်။