Kimi K2: Bukas-Source na LLM na Kahangang ChatGPT-5.1 & Claude 4.5 sa Pangangatwiran

May-akda: Boxu Li

Ano ang Iniisip ng Kimi K2?

Kimi K2 Thinking ay ang pinakabagong malaking modelo ng wika (LLM) ng Moonshot AI na idinisenyo bilang isang “thinking agent” na kayang mangatuwiran nang hakbang-hakbang at tumawag ng mga panlabas na kagamitan nang autonomously. Sa esensya, ang Kimi K2 ay isang open-source agentic reasoning model na nagtutulak sa mga hangganan ng malalim na pangangatuwiran at mahahabang gawain. Inilabas noong huli ng 2025, ito ay may napakalaking 1 trillion na mga parameter na arkitektura ngunit tumatakbo nang mahusay sa pamamagitan ng pag-activate lamang ng 32 bilyong parameter kada inference sa pamamagitan ng Mixture-of-Experts (MoE) design[1]. Ito ay nagpapahintulot sa K2 na maghatid ng pinakamataas na antas ng pagganap sa mga kumplikadong gawain nang hindi nangangailangan ng impraktikal na hardware. Bilang isang bukas na modelo (inilabas sa ilalim ng isang binagong MIT na lisensya), ang Kimi K2 ay malayang magagamit ng komunidad ng AI – isang kapansin-pansing pagkakaiba sa mga proprietary system tulad ng GPT-5 series ng OpenAI at Claude ng Anthropic.

Mahahalagang Tampok at mga Inobasyon

• Malalim na Kadena ng Pag-iisip at Paggamit ng Tool: Sinanay si Kimi K2 na isama ang kadena ng pag-iisip sa dinamikong paggamit ng tool. Kaya nitong awtomatikong gumamit ng mga search engine, calculators, code interpreters, at iba pang APIs sa kalagitnaan ng pag-iisip. Kahanga-hanga, nananatili itong buo sa 200–300 sunud-sunod na tawag sa tool nang walang input ng tao[2][3]. Ang mga naunang modelo ay maaaring mawala o makalimutan ang mga layunin matapos ang mga 30-50 na tawag, kaya't ang mahabang pokus ni K2 ay isang tagumpay sa mga tool-use agents. Ito ay nagbibigay-daan sa mga kumplikadong daloy ng trabaho (pananaliksik, pag-coding, pagsusulat) na umaabot sa daan-daang hakbang habang nananatiling nasa tamang landas.
• Napakalaking Context Window: Sa 256,000-token na haba ng konteksto[4][5], kayang hawakan ni Kimi K2 ang buong libro o mga transcript na tumatagal ng maraming oras bilang input. Ito ay labis na mas malaki kaysa sa konteksto ng karamihan sa mga modelo ngayon (sa paghahambing, nag-alok ang Claude 4.0 ng 100K tokens, at kahit na ang mga bagong karibal tulad ng DeepSeek V4 at Google Gemini 3 ay ngayon pa lamang umaabot sa 1M-token contexts[6][7]). Ang malaking konteksto na ito ay nagpapahintulot kay K2 na pagsama-samahin ang kaalaman sa mahahabang dokumento o diyalogo nang hindi kinakailangang mag-truncate o makalimutan ang naunang impormasyon, pinapahusay ang tuloy-tuloy na pangangatwiran nito.
• Trillion-Parameter MoE Efficiency: Sa ilalim ng hood, ang arkitektura ng K2 na Mixture-of-Experts ay gumagamit ng 384 na expert subnetworks ngunit nag-aaktiba lamang ng bahagi bawat query[8]. Epektibong gumagana ito tulad ng isang 32B-parameter na modelo bawat token (pumipili ng 8 eksperto bawat token)[1], na nagbibigay dito ng kapangyarihan ng trillion-parameter na modelo na may bahagi ng runtime cost. Ang pamamaraang sparse gating na ito ay nangangahulugan ng mas espesyal na “brains” na humahawak sa iba't ibang aspeto ng isang gawain, pinapahusay ang multi-domain reasoning nang hindi nangangailangan ng supercomputer para sa bawat run. Ang mga trillion parameter models ay dati'y pawang teoretikal lamang – ipinapakita ni Kimi K2 ang isang makakamit na disenyo kung saan ang sukdulang sukat at praktikalidad ay nagtatagpo.
• INT4 Quantization para sa Bilis: Natatangi, si K2 ay post-trained na may Quantization-Aware Training upang natively suportahan ang 4-bit weights[9]. Ang INT4 quantization na ito ay pinabababa ang memorya at inference latency nang halos kalahati nang walang pagkawala sa katumpakan[10]. Sa praktikal, ang ibig sabihin nito ay kayang bumuo ng mga sagot ni K2 nang mas mabilis at sa mas kaunting GPU memory kaysa sa mga katulad na laki ng modelo. Ang lahat ng mga resulta ng benchmark nito ay iniulat sa INT4 precision[10], na nagpapakita na ang kahusayan ay hindi kailangang isakripisyo ang pagganap. Para sa mga developer, pinabababa nito ang hadlang sa paggamit ng ganitong kalaking modelo sa katamtamang hardware.
• Matatag na Long-Horizon Agency: Salamat sa espesyal na reward modeling at pagsasanay para sa pagkakapare-pareho, ipinapakita ni K2 ang matatag na behavior na nakatuon sa layunin sa napakahabang sesyon. Labanan nito ang karaniwang drift o pagkasira na ipinapakita ng ibang mga ahente pagkatapos ng maraming interaksyon. Halimbawa, natuklasan ng mga maagang tester na maaari nitong mapanatili ang konteksto at mga layunin kahit na pagkatapos ng 300 tawag sa tool o isang 4 na oras na tuloy-tuloy na sesyon ng pangangatwiran[11][3]. Ang pagiging maaasahan na ito sa mahahabang gawain (tulad ng sunud-sunod na paglutas ng problema o multi-stage coding projects) ay isang pangunahing tagapagpahiwatig ng pagkakaiba.

Arkitektura ng Kimi K2: MoE at ang "Reasoning Graph"

Sa ilalim, ang arkitektura ng Kimi K2 ay pinagsasama ang isang makabagong Transformer backbone na may isang MoE (Mixture-of-Experts) layer sa halos bawat bloke. Ito ay may 61 na layer na may kabuuang 384 na eksperto, gumagamit ng 64 na attention heads at ang SwiGLU activation function[8]. Tanging 8 na eksperto ang aktibo sa bawat token, na ginagabayan ng isang gating network na nagruruta sa bawat query sa pinaka-angkop na "eksperto." Ang disenyo na ito ay nagbibigay sa K2 ng anyo ng modular reasoning: iba't ibang eksperto ang maaaring magsanay sa mga subtask (math, code, language, atbp.), at ang modelo ay dinamikong bumubuo ng isang "reasoning graph" ng mga landas ng eksperto habang pinoproseso ang input. Sa esensya, bawat komplikadong query ay dumadaan sa isang graph ng mga node ng eksperto, na nagpapahintulot ng mas masalimuot at tumpak na pangangatwiran kaysa sa isang monolithic na modelo.

Ang ideyang ito ay naaayon sa lumalabas na pananaliksik na kumakatawan sa mga kadena ng pag-iisip bilang mga grapiko sa halip na mga linyar na daan, na maaaring mapabuti ang pag-unawa at tibay ng modelo. Ang pagsasanay ng K2 ay malamang na humikayat ng ganitong uri ng branching-at-pagsasanib na pag-uugali sa kanyang kadena ng pag-iisip, na nagbubunga ng isang implicit na reasoning graph para sa bawat query. Ang resulta ay isang LLM na lumalapit sa mga problema nang may kakayahang umangkop, na nag-eeksplora ng maraming landas ng solusyon sa loob bago magkaisa sa mga sagot. Maaaring ito ay nag-aambag sa mataas na marka nito sa mga benchmark ng pangangatwiran. Sa kabila ng kasophistikahan, ang K2 ay nananatiling magagamit: iniulat ng mga tester na ito ay tumatakbo ng mga 15 token/segundo sa isang dual M3-Ultra setup (SOC ng Apple), at ang isang buong 1T na modelo ay kasya sa ~600 GB ng VRAM na may compression[12][13]. Para sa isang open-source na community model, ito ay napaka-accessible sa kabila ng sukat.

Benchmark Performance: Kimi K2 vs. GPT-5.1, Claude 4.5, at DeepSeek

Nasubok na ang Kimi K2 ng Moonshot laban sa pinakamahusay na mga modelo ng 2025. Sa maraming AI benchmarks 2025, ang mga resulta ng K2 ay nagiging kapansin-pansin. Ito ay nagtatakda ng bagong antas ng estado-ng-sining na marka sa ilang mga pagsubok sa pangangatwiran, madalas na nalalampasan ang mga closed-source na katapat nito[2][14]. Nasa ibaba ang isang snapshot ng mga pangunahing paghahambing sa benchmark (mas mataas = mas magandang performance):

Talaan: Kimi K2 Thinking vs. mga nangungunang modelo – Sa mga kumplikadong pagsusuri (HLE) at mga gawain sa pananaliksik sa web, nangunguna ang K2, kahit na nalampasan pa ang GPT-5.1. Mahusay ito sa mga benchmark na gumagamit ng mga tool na tulad ng BrowseComp, na mas mataas ang pagganap kumpara sa Claude 4.5 (na nahirapan sa paggamit ng tool)[15]. GPQA ay nagpapakita ng K2 na tumutugma sa GPT-5.1 sa mahihirap na Q&A, at sa mga coding benchmark (SWE-Bench), ang K2 ay nasa hangganan para sa mga open models[11][20]. Ang tanging kategorya ng katamtamang pagganap ng K2 ay sa ilang mga gawain na nangangailangan ng malawak na kaalaman kung saan ang GPT-5.1 o Claude ay may bahagyang lamang pa rin[14] – halimbawa, mas mataas ng kaunti ang score ng GPT-5.1 sa ilang advanced na gawain sa wika, at ang Claude 4.5 ay may sinasabing kalamangan sa ilang pagsusuri sa mataas na antas ng malikhaing pagsulat. Gayunpaman, ang Kimi K2 ay malaki ang ibinaba ng agwat. Ito ang pinakamalapit na nagawa ng isang open model sa mga closed “frontier” models sa kabuuang kakayahan[22].

Kapansin-pansin, ang Humanity’s Last Exam (HLE) – isang brutal at komprehensibong pagsusulit na sumasaklaw sa maraming larangan – ay naging entablado para sa K2. Sa paggamit ng mga tool, nakakuha si Kimi K2 ng 44.9%, tinalo ang 41.7% ng GPT-5.1[18]. Malaking bagay ito: ang HLE ay mahalagang isang pagsusulit na katulad ng Turing-test na puno ng kaalaman at pangangatwiran, kaya't ang isang bukas na modelo na nangunguna sa isang pangunahing modelo ng OpenAI dito ay kapansin-pansin. Sa BrowseComp, isang hamong benchmark ng web research, nakamit ng K2 ang 60.2% laban sa 54.9% ng GPT-5.1, habang si Claude 4.5 ay malayong napag-iwanan sa 24%[15]. Ipinapakita nito kung paano ang mga modelo ng “agent” na gumagamit ng tool tulad ng Kimi K2 ay maaaring mangibabaw sa mga gawain na nangangailangan ng aktibong pagkuha at multi-step na pangangatwiran. Ang Claude ng Anthropic, kahit na sa “Sonnet 4.5” na mode ng pangangatwiran, ay hindi na-optimize para sa mga ganitong interaktibong gawain, samantalang ang K2 ay binuo para dito.

Mahalagang tandaan na hindi lahat ng puntos ay isang tagumpay para sa K2. Mayroon pa ring mga larangan (ilang pangkalahatang kaalaman na pagsusulit at malikhaing gawain) kung saan nangunguna ang GPT-5.1 o Claude 4.5 [14]. Halimbawa, bahagyang nangunguna ang GPT-5.1 sa ilang mataas na antas ng mga akademikong benchmark at ang malawak na pag-tune ni Claude ay tumutulong sa mga masalimuot na kalidad ng pag-uusap sa ilang pagkakataon. Gayunpaman, maliit lamang ang mga agwat, at madalas manalo o magtabla ang K2 sa loob ng margin. Ito ay kumakatawan sa isang malaking hakbang para sa mga open-source LLMs, isaalang-alang na isang taon lamang ang nakalipas, ang pinakamahusay na mga open models ay malayo sa likod ng mga tulad ng GPT-4.

Kimi K2 vs. GPT-5.1 Codex-Max

Ang GPT-5.1-Codex-Max ng OpenAI ay isang espesyal na bersyon ng GPT-5.1 na nakatuon sa mahabang porma ng pag-coding at mga gawaing may agentikong katangian. Ito ay isang saradong modelo, ngunit batay sa magagamit na impormasyon, ang GPT-5.1 ay gumagamit ng isang masinsinang (fully-activated) arkitektura na malamang nasa ilang daan hanggang maramihang daang bilyon ng mga parameter (hindi isiniwalat ng OpenAI ang eksaktong laki). Sa mga paghahambing, ang Kimi K2 ay nakakasabay sa GPT-5.1. Sa mga benchmark ng pangangatwiran tulad ng HLE, bahagyang nalampasan pa ng K2 ang GPT-5.1 gamit ang mga tool[18], at halos naitugma ang pagganap nito sa kumplikadong QA (85.7% ng K2 laban sa 84.5% ng GPT-5.1 sa isang mahirap na QA set)[15]. May bahagyang kalamangan pa rin ang GPT-5.1 sa ilang mga lugar – halimbawa, ang pagsasanay ng GPT-5.1 sa multi-step coding at matematika ay nagbibigay dito ng halos perpektong mga marka sa ilang mga pagsusulit sa matematika/kodigo (iniulat ng OpenAI na nakakuha ang GPT-5.1 ng 99.6% sa AIME math gamit ang mga tool, bahagyang mas mataas kaysa sa 99.1% ng K2[23]). Ngunit ang mga pagkakaibang ito ay marginal lamang.

Isang malaking pagkakaiba ay ang paghawak sa konteksto: Ang Kimi K2 ay may nakapirming 256K token window, samantalang ang GPT-5.1 Codex-Max ay gumagamit ng “multi-context” na estratehiya na tinatawag na compaction**. Ang modelo ng OpenAI ay maaaring** magtrabaho sa iba't ibang context windows, epektibong humahawak ng milyun-milyong tokens sa isang pinahabang gawain[21]. Sa halip na isang higanteng window, ito ay naghahati at nagpapasikip ng konteksto ayon sa pangangailangan. Ito ay nagbibigay sa GPT-5.1 ng anyo ng walang katapusang workspace para sa, halimbawa, pagbabasa ng buong codebase. Hindi kayang sabay-sabay na hawakan ng K2 ang milyun-milyong tokens – limitado ito sa 256K sa isang pagkakataon – pero kaya pa rin nitong iproseso ang malalaking dokumento ng sabay-sabay. Kaya para sa mga gawain tulad ng malawakang pag-refactor ng code, maaaring may kalamangan ang GPT-5.1 sa matalino nitong paghawak sa konteksto. Sa kabilang banda, ang kalamangan ng Kimi K2 ay ang accessibility*: ito ay open-source at maaaring i-host sa sarili, samantalang ang GPT-5.1 ay isang proprietary na serbisyo. Maaaring i-integrate ng mga developer ang K2 gamit ang OpenAI-compatible APIs o patakbuhin ito sa kanilang sariling hardware*[24], na iniiwasan ang pagkakakulong sa vendor. Sa buod, ang Kimi K2 at GPT-5.1 ay magkatapat sa reasoning benchmarks, ngunit magkaiba sa pilosopiya – ang isa ay tagumpay ng komunidad sa lawak, ang isa naman ay saradong modelo na may mga makabagong proprietary na tricks.

Claude 4.5 (“Sonnet”) vs. Kimi K2

Ang Claude 4.5 ng Anthropic, na may code-name na “Claude Sonnet 4.5”, ay isang update na binigyang-diin ang mas mahabang kadena ng pangangatwiran at isang mas “konbersasyonal na istilo ng pag-iisip”. Inilunsad ng Claude 4.5 ang mga interleaved thinking tokens – sa esensya, minsan ay kinakausap ni Claude ang sarili nito sa loob habang hinaharap ang isang problema, isang pamamaraan na natatangi sa Anthropic[25]. Kapansin-pansin, ito ay kahalintulad sa kung paano isinasagawa ng Kimi K2 at iba pang mga modelong agentic ang chain-of-thought, kahit na ang Claude ay tradisyonal na ginagawa ito nang walang paggamit ng tool. Sa direktang paghahambing, mas mahusay ang Kimi K2 kaysa sa Claude 4.5 sa karamihan ng mga gawain na may kasangkot na tool, sa malawakang saklaw. Gaya ng ipinakita sa itaas, sa BrowseComp (hamon sa web navigation/search), nakamit ng K2 ang 60% samantalang ang Claude 4.5 ay nakakuha lamang ng 24%[15]. Ipinapahiwatig nito na ang pangangatwiran ng Claude ay bumabagsak kapag kinakailangan ang aktibong paggamit ng tool o web interaction – marahil dahil ang Claude ay hindi partikular na idinisenyo para sa autonomous na pagtawag ng tool. Nanatiling kompetitibo ang Claude 4.5 sa mga purong kaalaman na benchmark. Halimbawa, sa isang pinalawak na pagsusulit ng MMLU knowledge, ang mga marka ng Claude ay nasa mataas na 80s, na halos kapantay ng K2[26].

Sa aspeto ng malikhaing pagsulat at “vibe”, kilala si Claude sa kanyang palakaibigan at di-gaanong deterministic na estilo. Napansin ng mga naunang gumagamit na ang Kimi K2 ay nagpapanatili ng natatanging kalidad ng pagsulat mula sa mga naunang modelo nito, kaya't kaya nitong lumikha ng makatao at nakakaengganyong mga tugon din. Parehong may suporta sa konteksto na lampas sa 100K si Claude at K2 (hanggang 100K si Claude, mas mataas pa si K2), nangangahulugang mahusay silang humawak ng mahahabang usapan o dokumento. Kung saan nauungusan ni K2 ay sa mga deterministic at layunin na mga gawain – ito ay nananatiling nasa tamang landas at hindi nawawala sa kwento kahit sa daan-daang hakbang, samantalang iniulat ng ilang gumagamit na si Claude ay minsang naliligaw o nangangailangan ng gabay sa napakakomplikadong mga katanungan.

Isa pang salik ay ang pagiging bukas: Ang Claude 4.5 ay closed-source at naa-access sa pamamagitan ng API (may kasamang gastos at mga limitasyon), habang ang K2 ay bukas. Kung kailangan ng isang developer o mananaliksik na suriin o i-fine-tune ang modelo, ang K2 ay nagbibigay ng ganitong kalayaan. Sa kabuuan, ang lakas ng Claude 4.5 sa natural na conversational AI ay kinikilala, ngunit ang Kimi K2 ay mas matibay sa structured reasoning at paggamit ng mga tool** , na ginagawang mas** makapangyarihang “nag-iisip” na ahente** sa dalawa.

DeepSeek V4 at Gemini 3: Ang mga Bagong Hamon

Ang tanawin ng AI ay mabilis na umuunlad, at dalawang pangalan na madalas na binabanggit kasabay ng Kimi K2 ay ang DeepSeek at Gemini. Ang DeepSeek V4 (inaasahan sa huling bahagi ng 2025) ay ang paparating na pangunahing modelo mula sa China-based na DeepSeek lab, na kilala sa agresibong pagpapalawig ng haba ng konteksto at kahusayan. Isang preview ang nagpapahiwatig na ang DeepSeek V4 ay magbibigay-daan sa isang milyong-token na konteksto – sapat upang maisama ang War and Peace nang dalawang beses[6]. Ito ay mas malaki pa kaysa sa konteksto ng K2 at nagpapahiwatig ng diin sa pag-ingest ng malawak na data (tulad ng buong codebases o libraries) sa isang pagkakataon. Ang mga maagang tagasubok ng V4 ay nag-uulat din ng 40% na pagtaas sa hakbang-hakbang na pagsosolusyon ng problema kumpara sa V3 na may mas kaunting mga error sa pangangatwiran[27]. Kung ang mga numerong iyon ay mananatili, ang DeepSeek V4 ay maaaring hamunin ang Kimi K2 sa mga sistematikong gawain sa pangangatwiran. Gayunpaman, ang mga modelo ng DeepSeek ay karaniwang nakatuon sa “benchmaxing” – ang pagdomina sa mga benchmark scores – kung minsan ay sa kapinsalaan ng tunay na kahusayan sa mundo[28]. Mananatili pang makita kung ang V4 ay makakatumbas sa maayos na agentic na pag-uugali ng K2. Ang Kimi K2, sa kanyang MoE at tool-use training, ay isang mas holistic na ahente mula pa lang simula, samantalang ang DeepSeek ay maaaring mangailangan ng karagdagang tool plugins o prompting para magawa ang pareho.

Sa kabilang banda, ang Google's Gemini 3 Pro ay tugon ng higanteng teknolohiya sa susunod na henerasyon ng AI. Inilalarawan ang Gemini 3 Pro bilang isang “reasoning-first” multimodal model na may advanced agentic capabilities, at kapansin-pansin din na mayroong 1M token context window[7]. Ito ay ginawa upang magtagumpay sa masalimuot na paglutas ng problema at kaya ring pangasiwaan ang mga imahe at iba pang modalities, na nagpapakita ng kaunting ibang pokus kumpara sa text-only na Kimi K2. Sa mga internal na benchmark, ang Gemini 3 ay sinasabing mas mahusay kaysa sa mga naunang modelo sa reasoning, coding, at multimodal na gawain[29][30]. Bilang isang closed model, ang Gemini ay maa-access sa pamamagitan ng mga serbisyo ng Google (hal., Vertex AI) sa halip na mga downloadable weights. Ang bulong-bulungan ay nagsasabing ang Gemini 3 ay maaaring malampasan ang ilang scores ng K2, ngunit hanggang sa ito ay pampublikong ma-benchmark, ang Kimi K2 ang may hawak ng korona sa mga hayagang iniulat na agentic LLMs.

Kapansin-pansin na ang agwat sa pagitan ng bukas at saradong mga modelo ay mabilis na lumiliit. Napansin ni Nathan Lambert na ang Kimi K2 ay “ang pinakamalapit na naabot ng mga open models sa closed frontier ng performance kailanman”[22]. Ang mga open models tulad ng DeepSeek at Kimi ay ngayon ay umaabot na sa antas na hawak lamang ng mga proprietary models isang taon na ang nakalipas. Para sa mga AI practitioners, ito ay nangangahulugang mas maraming pagpipilian at mas mabilis na progreso. Maaari nang gamitin ang Kimi K2 sa pamamagitan ng Hugging Face o ng Moonshot API ngayon, at makakuha ng mga resulta na maihahambing sa GPT-5.1 sa maraming kaso, nang walang mga limitasyon ng isang closed ecosystem. Gayundin, ang kompetisyon mula sa DeepSeek V4, Gemini 3, at iba pa ay malamang na mag-udyok ng karagdagang inobasyon mula sa OpenAI at Anthropic (na “kailangan nilang paghirapan,” ayon sa komunidad[31]).

FAQ: Kimi K2 at Next-Gen Reasoning AI

Q: Ano ang Kimi K2 Thinking model? A: Ang Kimi K2 Thinking ay isang malaking language model na binuo ng Moonshot AI, na idinisenyo bilang isang autonomous reasoning agent. Ito ay isang 1 trillion-parameter na modelo (Mixture-of-Experts architecture) na kayang lutasin ang kumplikadong mga problema hakbang-hakbang at tumawag ng mga panlabas na tool (tulad ng web search o Python) sa kanyang proseso ng pangangatwiran. Ang Kimi K2 ay open-source, na nagpapahintulot sa sinuman na gamitin o i-deploy ito, at ito ay nakakamit ng state-of-the-art na performance sa maraming 2025 AI benchmarks.

Q: Bukas-source at libre bang gamitin ang Kimi K2? A: Oo. Ang Kimi K2 ay inilabas nang bukas (sa ilalim ng binagong MIT license) para sa komunidad[1]. Maaari mong i-download ang model weights mula sa Hugging Face o gamitin ito sa pamamagitan ng Moonshot’s API[24]. Ang pagiging bukas-source ay nangangahulugang ang mga mananaliksik at developer ay maaaring patakbuhin ang K2 sa kanilang sariling hardware, i-fine-tune ito, o isama ito sa mga aplikasyon nang hindi nagbabayad ng mga bayad sa lisensya (lalo na para sa mas maliliit na deployments). Ang aksesibilidad na ito ay isang malaking bentahe kumpara sa mga nakasarang modelo tulad ng GPT-5.1 o Claude, na magagamit lamang sa pamamagitan ng bayad na mga API.

Q: Paano ikinumpara ang Kimi K2 sa GPT-5.1 at Claude 4.5? A: Ang Kimi K2 ay katumbas ng pinakabagong GPT-5.1 at Claude 4.5 sa maraming aspeto ng pangangatwiran, at mas mahusay pa ito sa ilang mga benchmark[15][14]. Halimbawa, nakakuha ng mas mataas na marka ang K2 sa isang mahirap na pagsusulit na benchmark (HLE gamit ang mga tool) kaysa sa GPT-5.1[18], at mas malaki ang naging bentahe nito laban sa Claude 4.5 sa isang gawain sa web research (BrowseComp)[15]. Ang GPT-5.1 ay may kaunting kalamangan pa rin sa ilang gawain (at may mga proprietary na tampok tulad ng multi-window context handling[21]), at ang Claude 4.5 ay mahusay sa mga chatty, creative na gawain. Ngunit sa kabuuan, ang Kimi K2 ay halos katumbas na ng mga nangungunang closed models sa kakayahan – isang kahanga-hangang tagumpay para sa isang open model.

T: Anong hardware ang kailangan para patakbuhin ang Kimi K2? S: Malaki ang Kimi K2: 1 trilyong parameters (na may 32B aktibo kada token). Ang buong modelo ay nangangailangan ng humigit-kumulang 500–600 GB ng VRAM para ma-load sa FP16 precision. Gayunpaman, salamat sa 4-bit quantization, maaari itong patakbuhin sa humigit-kumulang >150 GB ng VRAM kung gumagamit ng INT4 weights[12][13]. Naglalagay ito sa loob ng abot ng mga high-end servers o clusters (halimbawa, 8× A100 GPUs ang maaaring mag-host nito). Para sa personal na paggamit, maaari ka ring magpatakbo ng mas maliit na distilled na bersyon o gumamit ng mga cloud services. Isang Reddit user ang nagpatakbo ng K2 sa ~15 tokens/sec gamit ang dalawang Apple M3 Ultra chips (kasama ang quantized na modelo)[12]. Sa kabuuan, kahit hindi madali, ang mabisang disenyo ng K2 ay ginagawang posible na mag-eksperimento sa trilyong-parameter scale sa makatwirang multi-GPU setup.

Q: Ilan ang mga tool na magagamit ng Kimi K2 sa isang sesyon? A: Ang Kimi K2 ay kayang humawak ng napakaraming tawag sa tool sa isang sesyon – mga 200 hanggang 300 sunod-sunod na paggamit ng tool nang walang interbensyon ng tao[2][3]. Ibig sabihin, ang K2 ay maaaring patuloy na maghanap, mag-kalkula, mag-code, at iba pa sa isang loop sa daan-daang hakbang habang nagtatrabaho patungo sa isang layunin. Pinapanatili nito ang konteksto sa lahat ng mga tawag na ito, gamit ang espesyal na pag-format upang ihalo ang “pag-iisip” at pagpapatupad ng tool. Ang kakayahang ito ay bahagi ng dahilan kung bakit ito tinatawag na “thinking” model – ito ay epektibong nagpapatakbo ng isang autonomous na loop ng ahente sa loob. Sa kabaligtaran, karamihan sa mga naunang modelo ay madalas nawawala sa landas o nakakalimutan ang layunin nang mas maaga (pagkatapos ng ilang dosenang paggamit ng tool sa pinakamaganda).

Implikasyon: Ang Hinaharap ng Agentic AI at Paglaganap ng Memorya

Ang paglitaw ng Kimi K2 ay nagmamarka ng isang mahalagang sandali para sa mga agentic reasoning models. Ngayon ay mayroon tayong bukas na sistemang open-source na katumbas ng pinakamahusay na mga saradong modelo sa kumplikadong pangangatwiran at awtonomong pagganap ng gawain. Pinapapangalabuan nito ang linya sa pagitan ng mga proprietary AI powerhouse at mga proyektong pinapagana ng komunidad. Para sa larangan ng AI, ito ay nagpapahiwatig na ang mga mahahalagang pag-unlad (tulad ng mahabang konteksto, pagsasama ng paggamit ng kasangkapan, at malawakang saklaw) ay hindi eksklusibo sa mga kumpanyang nagkakahalaga ng trilyon-dolyar. Ang mas mabilis na paglabas ng mga bukas na modelo at ang pagsasara ng agwat sa pagganap ay naglalagay ng presyon sa mga saradong laboratoryo na magpabago lampas sa simpleng pagpapalawak ng mga parameter[31]. Malamang na makakita tayo ng mabilis na siklo ng pag-iwan, kung saan ang mga bukas na modelo ay nag-aampon ng bagong pananaliksik nang kasing bilis (o mas mabilis pa) kaysa sa mga modelong pang-korporasyon. Ang kompetitibong dinamiko na ito ay nagbibigay ng benepisyo sa mga end user at mananaliksik, habang ang mga modelo ay nagiging mas may kakayahan, transparent, at naaangkop.

Para sa Macaron’s Memory Diffusion at mga katulad na pagsisikap, ang tagumpay ni Kimi K2 ay nagpapatunay. Ang Memory Diffusion – ang diskarte ni Macaron para bigyan ng malalim at matatag na memorya ang mga AI agent sa mahabang panahon – ay umaayon sa trend na pinapakita ng K2. Ipinakita ni Kimi K2 na ang napakahabang konteksto at matatag na pangmatagalang pangangatwiran ay maaabot sa praktika, na eksakto ang uri ng kakayahan na nais ibigay ng Memory Diffusion. Ang pagsasama ng mayamang pangmatagalang memorya sa isang agentic na modelo ay maaaring higit pang magbigay-daan sa mga “life-long learning” AI agents na nagpapanatili at nagpapabuti ng kaalaman sa paglipas ng panahon. Ipinapahiwatig ng K2 ang hinaharap na ito sa pamamagitan ng pagpapanatili ng pagkakaugnay-ugnay sa mahabang sesyon ng paggamit ng tool; ang susunod na hakbang ay marahil mga modelo na nakakaalala sa pagitan ng mga sesyon, patuloy na nagkakalat ng bagong impormasyon sa isang matatag na imbakan ng kaalaman. Ang proyekto ng Memory Diffusion ng Macaron ay handang samantalahin ang mga ganitong pag-unlad, na posibleng pagsamahin ang mga graph ng pangangatwiran na tulad ng K2 sa mga mekanismo ng pangmatagalang memorya upang makalikha ng tunay na continuous learning AI.

Sa konklusyon, ang Kimi K2 Thinking ay hindi lang isa pang malaking modelo – ito ay isang plano para sa direksyon ng AI. Ipinapakita nito na ang isang open-source LLM ay maaaring makamit ang mataas na antas ng kakayahan sa pangangatwiran sa tamang arkitektura at pagsasanay. Habang isinasama natin ang mga ideyang ito sa mga bagong sistema (maging ito man ay susunod na modelo ng OpenAI, Gemini ng Google, o sariling ahente ng Macaron), mas lumalapit tayo sa AI na kayang maaasahang mag-isip, maalala, at kumilos sa walang katapusang mga panahon. Para sa sinumang sumusubaybay sa AI, ang pagganap ng Kimi K2 ay isang malinaw na senyales: ang panahon ng makapangyarihan, bukas na agentic na AI ay dumating na, at ang mga epekto – higit pang inobasyon, higit pang kolaborasyon, at oo, higit pang pagpapalaganap ng memorya – ay huhubog sa susunod na henerasyon ng mga matatalinong ahente.

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] Ang Aking Hands-On Review ng Kimi K2 Thinking: Ang Open-Source AI na Nagbabago ng Laro : 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] 5 Kaisipan sa Kimi K2 Pag-iisip - ni Nathan Lambert

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

[6] [27] DeepSeek V4 Preview: Million-Token Context Window and Inference Acceleration | ni AI Engineering | Set, 2025 | Medium

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

[7] Mga modelo ng Google  |  Generative AI sa Vertex AI  |  Dokumentasyon ng Google Cloud

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

[21] Pagbuo ng higit pa gamit ang GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

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

[29] Ang Gemini 3 ay magagamit para sa negosyo | Blog ng Google Cloud

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

[30] Tatlong Taon mula sa GPT-3 patungo sa Gemini 3 - ni Ethan Mollick

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