Isang Pag-aaral ng Macaron: Kimi K2 na “Nag-iisip” na Modelo: Isinusulong ang Open Agentic AI

Panimula

Ang Kimi K2 ng Moonshot AI ay isang makabagong open-source na malaking modelo ng wika (LLM) na lumalampas sa hangganan ng “agentic” AI – mga modelong hindi lang nakikipag-chat, kundi kaya ring mag-isip at kumilos. Inilunsad noong kalagitnaan ng 2025, ang Kimi K2 ay isang Mixture-of-Experts (MoE) model na may pambihirang 1 trilyong kabuuang parameter (32 bilyon na aktibo bawat inference). Ang napakalaking sukat na ito, kasama ng makabagong mga teknik sa pagsasanay, ay nagbigay-daan sa Kimi K2 na malampasan ang mga nangungunang proprietary na modelo tulad ng GPT-4.1 ng OpenAI at Claude (Opus 4) ng Anthropic sa ilang masalimuot na benchmark. Di tulad ng maraming naunang LLM na nakatuon sa simpleng Q&A o diyalogo, ang Kimi K2 ay dinisenyo para sa autonomous problem-solving – pagsusulat ng code, paggamit ng mga kasangkapan, at pagsasagawa ng mga multi-step na plano para makumpleto ang mga gawain. Sa post na ito, sisilipin natin nang malaliman ang binagong “thinking” model architecture ng Kimi K2, ang mga inobasyon sa pagsasanay nito, at kung paano ito ikinukumpara sa mga kaparehong modelo. Tatalakayin din namin ang mga koneksyon sa mga konseptong tinalakay sa tech blog ng Macaron (hal. hybrid reasoning stacks at mga framework ng pagsunod sa instruksyon) at kung paano umaayon ang sariling direksyon ng R&D ng Macaron – kabilang ang bagong RL+diffusion text model – sa mga pagsulong na ito.

Mga Inobasyon sa Arkitektura: MoE sa Trillion-Scale gamit ang MuonClip

Sa puso ng Kimi K2 ay isang Mixture-of-Experts transformer na arkitektura. Sa halip na isang monolitikong dense network, hinahati ng MoE ang modelo sa maraming espesyal na "eksperto" kung saan tanging isang subset ang nag-aaktibo kada token. Ang Kimi K2 ay gumagamit ng 384 na eksperto na may top-2 routing, na nangangahulugang bawat token ay dumadaan sa 8 napiling eksperto (dagdag ang isang shared na eksperto) mula sa 384. Nagbibigay ito ng epekto ng isang 1-trilyong-parameter na modelo habang pinapanatili lamang ang 32B na mga parameter na aktibo kada token – isang mabisang paraan ng pag-scale. Ang arkitektura ay may 61 na layers at isang attention dimension na 7168, na may context window na una ay hanggang 128K tokens (malaki ayon sa mga pamantayan ng industriya). Kapansin-pansin, binawasan ng Kimi K2 ang bilang ng mga attention heads upang mapabuti ang katatagan sa mahabang mga konteksto, isang praktikal na pag-aayos upang maiwasan ang divergence sa pagsasanay sa malalalim na networks.

Ang pagkamit ng isang modelong ganito kalaki ay nangangailangan ng pagdaig sa mga pangunahing hamon sa pag-optimize. Ipinakilala ng Moonshot ang isang bagong optimizer na tinatawag na MuonClip, isang pinahusay na bersyon ng pangalawang-order na Muon optimizer. Ang MuonClip ay gumagamit ng isang bagong QK-clipping na teknolohiya na dynamic na inaangkop ang query/key projection matrices upang maiwasan ang kilalang problema ng “exploding logits” sa mga transformer. Salamat dito, ang Kimi K2 ay nagawang pre-trained sa isang kamangha-manghang 15.5 trilyong token na walang pagkawala ng spikes – isang gawain na halos imposible sa karaniwang AdamW optimization. Sa madaling salita, ang modelo ay matatag na nag-converge sa isang sukat na lampas sa nakaraang mga LLM, pinipiga ang mas maraming training data para sa mas mahusay na kaalaman at kasanayan. Ang paggamit ng MuonClip at iba pang mga trick sa training (tulad ng high-rank updates na inangkop sa geometry ng loss) ay nagbigay sa K2 ng kalamangan sa token-efficiency, ibig sabihin ay natutunan nito ang higit mula sa bawat token kaysa sa mga naunang modelo. Ang pokus na ito sa katatagan at kahusayan ng training ay umaalingawngaw sa ilang mga tema mula sa pananaliksik ng Macaron – halimbawa, ang Macaron’s Mind Labs ay nagsaliksik ng mga alternatibong RL optimizers at fine-tuning strategies upang masakop ang napakalalaking modelo. (Tingnan ang Macaron Tech Blog: “Scaling All-Sync RL with DAPO and LoRA” para sa kung paano nagawa ng Macaron na i-fine-tune ang isang 671B-parameter na modelo gamit ang 10× na mas kaunting GPUs gamit ang custom na optimization.)

Post-Training ng Ahente: Mga Sintetikong Kakayahan at Pinagsamang RL

Ang pre-training ay nagpatibay ng matibay na pundasyon para sa Kimi K2, ngunit ang tunay na pagkakaiba nito ay kung ano ang nangyari pagkatapos ng pre-training. Ang Moonshot ay nagpasailalim sa K2 sa isang multi-stage post-training process na naglalayong magtanim ng kakayahang mag-isip, paggamit ng mga kagamitan, at pag-aayon. Ang isa sa mga susi na yugto ay ang isang malakihang agentic data synthesis pipeline. Dito, ang koponan ay lumikha ng napakaraming multi-step na halimbawa ng gawain: ang modelo ay kailangang autonomously na maghiwalay ng mga problema, gumamit ng mga kagamitan, magsulat at mag-debug ng code, at gumawa ng na-verify na tamang solusyon. Libu-libong totoong at simulated na kagamitan ang ginamit, at bawat gawain ay may kasamang machine-checkable rubric o test upang tiyakin ang tagumpay. Mahalaga, ang mga LLM-based na “verifiers” ay nagrepaso sa mga aksyon at output ng modelo, sinasala ang mga kabiguan. Ang pamamaraang ito – na inilarawan ng koponan ng Moonshot bilang bahagi ng “Verifier Economy” – ay nagsiguro na tanging ang may mataas na kalidad na reasoning trajectories ang naging feedback sa pagsasanay. Para itong pagkakaroon ng isang automated code reviewer o math proof checker sa tabi ng modelo, sa malawakang sukat. Interesante, ang sariling disenyo ng sistema ng Macaron ay nagbibigay-diin sa kahalintulad na ideya ng verifiable reasoning: halimbawa, ang autonomous code synthesis pipeline ng Macaron ay pinagsasama ang neural generation sa symbolic checks at tests, isang hybrid approach na nagpapabuti ng pagiging maaasahan kumpara sa purong neural output.

Pagkatapos ng synthetic tool-use training, lalo pang pinino ng Moonshot ang K2 sa pamamagitan ng joint reinforcement learning (RL) stage. Sa panahon ng RL fine-tuning, pinayagan si Kimi K2 na makipag-ugnayan sa tunay at simuladong kapaligiran, kung saan siya ay nakakatanggap ng gantimpala para sa pagtupad ng mga gawain. Natatangi, hindi umasa ang Moonshot sa mga static na modelong gantimpala lamang; sa halip, sinanay nila ang isang critic model kasabay ng K2 upang suriin ang mga tugon nito. Ang critic na ito ay unang sinanay sa mga layunin na gawain (kung saan malinaw ang tagumpay, tulad ng pagpasa sa unit tests) bago ito pinahintulutan na bigyan ng marka ang mga subjective na aspeto (tulad ng kapakinabangan, tono). Sa pamamagitan nito, naibsan nila ang reward hacking at pinanatili ang mga insentibo ng modelo na naka-align sa mapapatunayang katumpakan bago ang istilo o kagustuhan. Ang RL stage ay nagtaglay din ng mga hakbang upang patatagin ang long-form na pagbuo: ang K2 ay regularisado sa pamamagitan ng maikling pagbabalik sa layunin nito bago ang pagsasanay (upang maiwasan ang paglimot sa mga pangunahing kasanayan), at mga teknik tulad ng reward capping at temperature decay ay ginamit upang maiwasan ang uri ng paglihis, mahahabang output na maaaring maging problema sa mga RL-tuned na modelo. Ang resulta ng mahigpit na post-training na ito ay ang Kimi K2 ay naging lubos na bihasa sa multi-step reasoning at paggamit ng mga kasangkapan habang nananatiling maaasahan – karaniwang isang “ahente” na kayang magplano at magsagawa, hindi lamang makipag-chat. Ang regimen ng pagsasanay ni Kimi K2 ay maituturing na pagsasakatawan ng maraming pinakamahusay na kasanayan na nagkakatipon: napakalaking supervised learning, plus tutok na agentic na data, at maingat na RL fine-tuning upang pakinisin ang kakayahan ng modelo sa paggawa ng desisyon.

Mga Benchmark ng Pagganap: Paano Ihinahambing ang Kimi K2

Kaya, ano ang naidudulot ng mga inobasyon na ito sa totoong mundo pagdating sa pagganap? Sa maraming sukat, nagtakda ang Kimi K2 ng bagong mataas na pamantayan para sa mga bukas na modelo. Ayon sa teknikal na ulat ng Moonshot at mga independiyenteng pagsusuri, ang K2-Instruct (ang instruction-tuned na variant) ay nagbibigay ng pinaka-advanced na resulta sa mga open-source LLMs sa kumplikadong coding, pangangatwiran, at multi-step na mga gawain. Sa katunayan, sa ilang mga benchmark hindi lamang nangunguna ang K2 sa mga bukas na modelo kundi tumutugma o nalalampasan pa ang ilang sikat na saradong modelo. Halimbawa, sa SWE-Bench (Verified) – isang hamon na benchmark para sa agentic coding na sinusukat kung kaya ng modelo na ayusin ang code sa tulong ng mga kasangkapan – ang Kimi K2 ay nakakuha ng 65.8% na katumpakan, na nalalamangan ang GPT-4.1 (54.6%) ng malawak na margin. Nalalampasan pa nito ang Claude 2 ng Anthropic (ang Claude “Sonnet 4” ay nakapuntos ng 54.2% sa ilalim ng katulad na kondisyon) at halos umabot sa pinakamahusay na “thinking-enabled” na iskor ng Claude (72.7%). Sa kaunting karagdagang pag-compute sa oras ng pagsubok (hal. maramihang pagtatangka nang sabay-sabay), maaring itaas ng K2 ang iskor nito sa benchmark na iyon sa 71.6%, na sa esensya ay nagsasara ng agwat sa espesyal na pagganap ng Claude.

Ang Kimi K2 ay namumukod-tangi rin sa mga purong gawain sa coding. Sa LiveCodeBench, isang end-to-end coding challenge, nakamit ng K2 ang 53.7% na katumpakan, tinalo ang GPT-4.1 (44.7%), Claude Opus 4 (47.4%), at DeepSeek-V3 (46.9%) – isang patunay ng husay nito sa codingmedium.com. Ipinapahiwatig nito na ang pagsasanay ng K2 sa code at debugging (kasama ang lahat ng mga verifier) ay nagbunga ng isang modelo na mas madalas makabuo ng tama at maipapatupad na code kaysa sa ibang mga modelo. Isa pang kapansin-pansing resulta ay mula sa MATH-500, isang benchmark ng advanced mathematics problems: naabot ng Kimi K2 ang 97.4% na katumpakan, na nangunguna sa GPT-4.1 (na nakapuntos ng 92.4%)medium.com. Ang paglutas ng matematika na may halos 97% na tagumpay ay kahanga-hanga, na nagpapakita ng malakas na kakayahan ng lohikal na pag-iisip ng modelo sa isang larangan na karaniwang nangangailangan ng hakbang-hakbang na lohikal na pag-iisip. Ang K2 ay may katulad na kahanga-hangang mga marka sa mga gawain tulad ng GPQA-Diamond (pangkalahatang paglutas ng problema) at iba't ibang mga kumpetisyon sa coding. Ang marka nito na 27.1% sa OJBench (isang klasikong programming challenge set) ay ang pinakamataas sa mga open models, na nagpapakita na kaya nitong hawakan ang tradisyunal na algorithmic coding sa isang lebelmedium.com. At sa isang mahirap na knowledge-intensive benchmark na tinatawag na Tau2, nakamit ng Kimi K2 ang 65.8%, na madaling tinalo ang GPT-4.1 (38.6%) at Claude 2 (45.2%)medium.com – dito, ang kakayahan ng K2 na gumamit ng mga tool (tulad ng web browsing o calculators) ay malamang na nagbigay sa kanya ng malakas na kalamangan sa pagsagot ng mga query na may kaugnayan sa telecom.

Mahahalagang banggitin na habang mahusay si Kimi K2 sa mga lugar na ito, hindi ito mahigpit na nakahihigit sa lahat – mahalaga ang isang walang kinikilingang pananaw. Halimbawa, si Claude 2 ay may bahagyang kalamangan pa rin sa pinaka-mahirap na bersyon ng SWE-Bench coding benchmark kapag pinahintulutang "mag-isip" hakbang-hakbang (72.7% vs 65.8% ni K2). At ang mga modelo tulad ng GPT-4 ay mayroon pa ring mga kakayahan na wala si K2 – partikular ang multimodal na pag-unawa (maaaring makakita ng mga imahe ang GPT-4, samantalang si K2 ay hindi pa ngayon) at posibleng ilang kahusayan sa pakikipag-usap. Sinasadya ng Moonshot na ituon si K2 sa mga agentic, text-based na gawain, kapalit ng mga bagay tulad ng transparency ng chain-of-thought reasoning at multimodal inputs para sa bilis at espesyalisasyon. Gayunpaman, ang open-source na kalikasan ni Kimi K2 ay nagbibigay dito ng natatanging kalamangan: sinuman ay maaaring gumamit o mag-tune nito, nang walang mabibigat na bayarin ng proprietary APIs. Nag-aalok ang Moonshot ng isang API para kay K2 sa mas mababang halaga kumpara sa OpenAI (halos $2.50 per million tokens kumpara sa $8 per million ng GPT-4). Ang cost-effectiveness na ito, na pinagsama sa nangungunang pagganap sa coding at pangangatwiran, ay nagpo-posisyon kay K2 bilang isang nakakahikayat na open alternative sa mga modelo ng klase ng GPT-4. Sa katunayan, tinawag ng mga tagamasid si Kimi K2 bilang “ang pinakamahalagang paglabas ng modelo ng AI ng taon” sa open arena, na markang sagot ng Tsina sa mga higanteng AI ng Kanluran. Sumusunod ito sa yapak ng mga modelo tulad ng DeepSeek ng Alibaba, at sa maraming aspeto ay lumundag sa pagganap ng DeepSeek (nilampasan ni K2 ang pinakabagong bersyon ng DeepSeek ng ~20+ puntos sa mga pangunahing coding benchmark). Ang takeaway ay na nakamit ni Kimi K2 ang isang bagong antas ng kakayahan para sa mga open models, na katumbas o lumalamang sa mga incumbents sa maraming praktikal na gawain – isang makabuluhang pag-unlad sa mabilis na umuusbong na landscape ng LLM.

Ang Bagong “Pag-iisip” na Mode: K2 na may Chain-of-Thought

Marahil ang pinaka-kapana-panabik na update sa Kimi K2 ay ang pagpapakilala ng isang espesyal na K2 “Thinking” model – sa esensya, isang bersyon ng K2 na bumabagal at nagrereason sa mas malalim na antas. Ang orihinal na K2-Instruct ay inilarawan bilang “reflex-grade, walang mahabang pag-iisip” – ito ay na-tune upang makapagbigay ng kapaki-pakinabang na sagot nang mabilis sa isang pagsubok, na mahusay para sa latency pero hindi palaging para sa masalimuot na problem-solving. Sa pagkilala dito, kamakailan ay inilabas ng Moonshot ang Kimi-K2-Thinking, isang variant na partikular na idinisenyo para sa multi-step reasoning at paggamit ng mga kasangkapan sa maraming pagliko. Sa K2-Thinking mode, ang modelo ay maaaring awtomatikong magplano ng isang sunod-sunod na mga aksyon, makipag-ugnayan sa mas mahabang panloob na chain-of-thought, at gamitin ang mga panlabas na kasangkapan o APIs upang makakalap ng impormasyon bago tapusin ang mga sagot. Teknikal, ito ay sumusuporta ng hanggang sa 256K token context window (napakalaki, upang mapanatili ang mga intermediate na kalkulasyon) at maaaring mag-output ng isang espesyal na reasoning_content field na nagtatala ng kanyang thought process. Halimbawa, kung tatanungin ng isang kumplikadong tanong sa pananaliksik, ang K2-Thinking ay maaaring bumuo ng isang plano: hatiin ang tanong sa mga sub-questions, magsagawa ng web search (isa sa mga tawag sa kasangkapan nito), ibuod ang mga resulta, magsagawa ng mga kalkulasyon, at pagkatapos ay i-synthesize ang panghuling sagot – lahat habang itinatala ang mga hakbang na ito sa reasoning_content. Maagang ulat ay nagpapakita na ang K2-Thinking ay maaaring mag-self-decompose ng mga tagubilin, suriin ang datos (hal. mga CSV file o JSON sa pamamagitan ng mga kasangkapan), at kahit bumuo ng mga structured na ulat nang awtonomiya. Ito ay epektibong nagsasara ng loop sa isang limitasyon ng base K2: kawalan ng suporta sa explicit chain-of-thought. Sa K2-Thinking, ang modelo ng Moonshot ay lumalapit sa mga sistema tulad ng GPT-4’s “Plan-and-Solve” approach o ang Constitutional AI reasoning ni Claude, kung saan ang AI ay maaaring mag-isip nang malakas at mag-iterate sa mahihirap na problema. Ito ay isang makabuluhang hakbang dahil pinagsasama nito ang raw na kapangyarihan ng K2 (ang malaking base ng kaalaman at kakayahan sa coding) sa isang agent-like cognitive process para sa pagharap sa mga gawain na hindi kayang gawin sa isang pagsubok.

Ang pagpapakilala ng K2-Thinking ay sumasalamin sa mga ideyang na-explore na natin sa konteksto ng Macaron. Sa hybrid reasoning architecture ng Macaron, may diin sa pagbalanse ng mabilis na mga tugon sa reflex at mas malalim na pagninilay-nilay na pag-iisip depende sa gawain – na karaniwang nagpapalit-palit sa pagitan ng “System 1” at “System 2” na kognisyon. Ngayon, isinasakatawan ng K2 ang prinsipyong ito sa dalawang mode: ang orihinal na reflex mode para sa mabilis na sagot, at ang thinking mode para sa mas komplikadong mga tanong. Gayundin, ang instruction-following framework ng Macaron ay nagbigay-diin sa kahalagahan para sa mga AI assistants na maayos na mag-parse at mag-breakdown ng mga utos ng user bago kumilos (para sa kaligtasan at katumpakan). Malinaw na umaayon dito ang K2-Thinking: sa pamamagitan ng tahasang paghati ng mga gawain sa mga sub-task at mga tawag sa tool, mas mababa ang posibilidad na maling maunawaan ang isang kahilingan o makaligtaan ang isang mahalagang hakbang. Bukod dito, ang kakayahan ng K2-Thinking na i-integrate ang mga external tool API ay umaalingawngaw sa pilosopiya ng Macaron na ang mga personal na AI ay dapat makipag-ugnayan sa mundo (mga kalendaryo, web data, apps) sa halip na gumana nang nag-iisa. Sa isang kahulugan, ang Kimi K2 ay umuunlad mula sa isang makapangyarihang “utak” patungo sa isang bagay na mas tulad ng isang buong cognitive agent, na siyang eksaktong direksyon na pinaniniwalaan ng marami sa AI community (kasama ang Macaron) na ang hinaharap.

Paghahambing sa Ibang Mga Modelong Pangunguna

Sa pagkakaroon ng Kimi K2 (at ang bagong mode ng pag-iisip), paano ikinukumpara ang alok ng Moonshot sa iba pang mga nangungunang modelo tulad ng OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2, o ang sinasabing Gemini ng Google? Nakita na nating K2 ay kayang makipagsabayan sa GPT-4.1 at Claude 2 sa mga coding at reasoning benchmarks – isang nakakagulat na tagumpay lalo na't ang mga modelong iyon ay may bentahe ng saradong data at mas mahabang panahon ng pag-unlad. Mahalaga ring tandaan na ang GPT-4 ay may mga kalakasan tulad ng input ng vision at posibleng mas pinong tuning sa natural na wika. Ang Claude 2 (hal. Claude Sonnet 4.5) ay kilala para sa mga tugon nitong pangmatagalan na “constitutionally” aligned at mahabang awtonomiya (handling napakahabang mga sesyon), at sa katunayan, ang Claude ay nagpakita ng bahagyang mas mataas na pass rates sa ilang mga malalim na agentic na gawain kapag pinahintulutang mag-isip ng walang limitasyon. Gayunpaman, pinapaliit ng K2 ang agwat na ito gamit ang Thinking mode sa pamamagitan ng pagkakaroon ng mga katulad na kakayahan sa long-horizon. Sa usaping hilaw na kaalaman at matematika, maaaring may kalamangan pa ang K2 (batay sa halos perpektong score nito sa MATH-500). Ang Gemini ng Google, na hindi pa nailalabas sa oras ng pagsusulat na ito, ay inaasahang magiging isang multi-modal, mataas na optimized na modelo na posibleng malampasan ang GPT-4. Ang Kimi K2 ay wala pang multi-modality (walang pag-unawa sa imahe o audio), kaya't iyan ay isang larangan kung saan maaaring ito ay maiwan ng mga susunod na henerasyon ng mga modelo. Ngunit ang modular na pamamaraan ng paggamit ng tool ng K2 ay maaaring makabawi sa pamamagitan ng pagpapahintulot dito na kumonekta sa vision o iba pang mga modelo bilang mga tool (maaaring isipin na ipares ang K2 sa isang tool sa pag-caption ng imahe upang gayahin ang multimodal na pangangatwiran).

Dapat isaalang-alang din ang deployment at gastos. Ang Kimi K2, na open source (na may permisibong lisensya), ay maaaring i-host ng sarili o iangkop ng sinuman. Ang disenyo nitong MoE ay nangangahulugang hindi mura ang pagpapatakbo nito – kakailanganin mo ng hindi bababa sa maramihang A100 GPUs o katulad upang maihatid ito na may mababang latency. Nagbigay ang Moonshot ng mga quantized version (hal. isang GGUF quant) na maaaring patakbuhin sa mas maliit na mga setup para sa eksperimento, ngunit upang tunay na mapakinabangan ito sa production sa buong 1T scale ay nangangailangan ng seryosong hardware. Ito ay isang trade-off: ang GPT-4 ay naa-access lamang sa pamamagitan ng API (walang self-hosting) ngunit ang mabigat na trabaho ay nakatago sa cloud; sa K2 ikaw ang humahawak ng imprastraktura ngunit nagkakaroon ng kontrol. Para sa mga enterprise na nag-aalala sa privacy ng data o pagpapasadya, nag-aalok ang K2 ng antas ng kalayaan na hindi ibinibigay ng mga closed models. Madalas na itinatampok ng mga engineering blog ng Macaron ang mga katulad na punto kapag isinasama ang mga modelo – pagbabalanse ng hilaw na kakayahan ng isang modelo laban sa mga praktikal na konsiderasyon tulad ng latency, gastos, at kontrolabilidad. Sa kaso ng Macaron, nag-eksperimento sila sa parehong closed APIs (tulad ng Claude) at mga open models (tulad ng DeepSeek) upang paganahin ang iba't ibang mga tampok. Isang posibleng trend ang lumilitaw: hybrid deployments kung saan ginagamit ang isang open model tulad ng K2 para sa ilang mga gawain (hal. coding, kung saan ito ay mahusay) at isang espesyal na modelo para sa iba (maaari isang mas maliit na dialogue model para sa kaswal na chat, o isang vision model para sa mga larawan).

Konklusyon at Pananaw

Ang Kimi K2 ng Moonshot (at ang pag-update ng K2-Thinking) ay kumakatawan sa isang makabuluhang pag-unlad sa mga AI na modelo – hindi lang dahil sa mas malalaking numero, kundi dahil pinagsasama nila ang laki sa tunay na kakayahan sa pag-iisip sa isang bukas na plataporma. Sa teknikal na aspeto, ipinapakita ng K2 na ang mga Mixture-of-Experts na arkitektura ay isang mabibisang landas sa antas na lampas sa trilyon, at ang mga bagong pamamaraan ng pag-optimize (MuonClip) ay maaaring kontrolin ang mga modelong ito nang hindi nagkakaroon ng malalaking pagkabigo sa pagsasanay. Ang nangungunang pagganap ng modelo sa mga pamantayan ng coding at pangangatwiran ay patunay na ang malawak na sukat at makabago na pagsasanay ay nagbigay ng tunay na kakayahan sa paglutas ng problema. Marahil ang pinakamahalaga, ipinapakita ng Kimi K2 ang isang “agentic” na paradigma: ito ay tahasang sinanay na gumamit ng mga kasangkapan, upang i-verify ang kanyang gawain, at upang mapabuti sa pamamagitan ng interaksyon (RL). Ito ay isang pag-alis mula sa mga purong static, one-shot na mga modelo ng hula ng nakaraan. Isinasara nito ang ilang puwang sa pagresolba ng problema na tulad ng tao – halimbawa, paghahati ng mga gawain sa mga hakbang, paggamit ng mga panlabas na mapagkukunan, pag-doble-suri ng mga resulta – lahat sa loob ng isang solong AI na sistema. Para sa komunidad ng open-source AI, ang paglabas ng K2 (na may parehong base at instructed na mga checkpoints na magagamit) ay isang biyaya, na nagpapahintulot sa mga mananaliksik na bumuo sa isang modelo na maaaring kumilos, hindi lamang makipag-chat. Naglalatag ito ng bagong pamantayan para sa kung ano ang maaaring gawin ng isang bukas na modelo, malamang na pinipilit kahit ang mga lider ng closed-model na paunlarin ang kanilang laro o bawasan ang kanilang mga presyo.

Mula sa perspektibo ng Macaron, ang paglitaw ng Kimi K2 ay nagpapatibay sa maraming direksyon na tinatahak namin sa aming sariling R&D. Ang aming mga talakayan sa blog tungkol sa hierarchical reasoning, verifiable action chains, at enriched instruction-following ay nakakahanap ng totoong halimbawa sa disenyo ng K2. Nakakatuwang makita ang mga ideyang ito na naisasagawa sa mas malaking saklaw. Siyempre, laging may puwang para sa pagpapabuti. Ang K2 ay kulang pa rin sa multimodality at ang chain-of-thought nito (habang kasalukuyang nasa Thinking model) ay bagong karagdagan na tiyak na mag-e-evolve. Ang alignment at kaligtasan ay nananatiling mga hamon – maaaring itanong kung paano kumikilos ang 1T model sa mga adversarial o open-ended na mga senaryo na hindi saklaw ng reward model nito. Ito ay mga lugar kung saan ang patuloy na pananaliksik (kasama na dito sa Macaron) ay magpapatuloy. Sa katunayan, ang koponan ng Macaron ay nagsasaliksik ng isang bagong pamamaraan gamit ang reinforcement learning kasabay ng diffusion-based na text generation – sa esensya ay isang bagong post-training text diffusion model – upang makamit ang mas pinong kontrol sa mga output ng AI. Habang ang mga detalye ay paparating pa, inaasahan namin na maaari nitong pahintulutan ang isang AI na "mag-isip habang nagdi-diffuse" sa mga posibilidad sa isang kontroladong paraan, na posibleng mabawasan ang mga isyu tulad ng hallucination habang pinapanatili ang pagiging malikhain. Ito ay isang banayad na pahiwatig kung saan maaaring mangyari ang susunod na hakbang: pagsasama ng lakas ng transformer LLMs (tulad ng K2) sa mga teknika ng diffusion model at masusing RL tuning.

Sa kabuuan, ang K2-Thinking model ni Kimi K2 ay nagdadala ng bagong panahon ng bukas na AI na kayang mag-isip ng malalim at kumilos ng autonomiya. Ito ay patunay ng mabilis na pag-unlad sa ating larangan – isang taon o dalawa lamang ang nakalipas, ang ganitong pagganap mula sa isang bukas na modelo ay tila isang imposibleng pangarap. Ngayon, narito na ito, at hinahamon tayong lahat na mag-isip nang mas malaki. Habang isinasama natin ang mga pag-unlad na ito at nagsusubok sa ating mga sariling hybrid (maging ito man ay sa pamamagitan ng hybrid reasoning stacks o diffusion-RL hybrids), ang linya sa pagitan ng kung ano ang makabago at kung ano ang naa-access ay lalong nagiging malabo. Ang benepisyo para sa mga developer at gumagamit ay kapanapanabik: mas makapangyarihan, transparent, at kontrolado na mga AI system ay paparating, maging ito man ay mula sa Moonshot, OpenAI, o mga laboratoryo ng Macaron. At nangangahulugan ito ng AI na hindi lamang mas naiintindihan tayo, ngunit maaari ring makipagtulungan sa atin sa mga kumplikadong gawain – tunay na pinapasinayaan ang panahon ng AI agents at collaborative intelligence.