MoonshotAI: Kimi K2 0711

Kimi K2 0711 هو نموذج نصي من Moonshot AI، ويُعرَّف على api14 بالمعرّف moonshotai/kimi-k2. وهو نموذج لغوي كبير من نوع Mixture-of-Experts (MoE) بإجمالي 1 تريليون معامل و32 مليار معامل نشط في كل تمرير أمامي، ما يعني أن جزءا فقط من الشبكة يُستخدم لكل رمز يولّده. تاريخ إصدار المزوّد هو 2025-07-11، وحد المعرفة للنموذج هو 2024-12-31، لذا فإن أي شيء بعد ذلك التاريخ يقع خارج ما تعلّمه أثناء التدريب.

يعمل النموذج بالنص إدخالا وإخراجا. يقبل نافذة سياق بحجم 131,072 رمزا ويمكنه إنتاج ما يصل إلى 98,304 رمزا في رد واحد، وهي ميزانية إخراج كبيرة مقارنة بمعظم نماذج المحادثة. هذا المزيج يناسب أحمال العمل التي يكون فيها الإدخال طويلا (توثيق، نصوص منقولة، قواعد برمجية) والجواب المتوقع طويلا أيضا، مثل تقرير كامل أو إعادة هيكلة كبيرة بدلا من رد من سطر واحد.

ولأنه يدعم استدعاء الأدوات، يناسب Kimi K2 سير العمل بأسلوب الوكلاء حيث يقرر النموذج متى يستدعي دالة وما الوسائط التي يمررها. تشمل الاستخدامات النموذجية المساعدين متعددي الخطوات الذين يستعلمون عن واجهات API داخلية، والتوليد المعزز بالاسترجاع على مجموعات مستندات كبيرة، والتلخيص والصياغة الطويلة، وتوليد الشيفرة أو مراجعتها حيث يحتاج النموذج إلى الاحتفاظ بقدر كبير من السياق المحيط. كما أن سقف الإخراج المرتفع يجعله مناسبا للمهام التي قد تحتاج لولا ذلك إلى تقسيمها على عدة استدعاءات.

تستدعيه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI في api14 باستخدام معرّف النموذج "moonshotai/kimi-k2"، لذا تعمل حزم OpenAI SDK والعملاء الحاليون بتغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. معاملات الطلب التي يدعمها هي frequency_penalty وmax_tokens وpresence_penalty وrepetition_penalty وseed وstop وtemperature وtool_choice وtools وtop_k وtop_p. ويتيح وجود seed عينات أكثر قابلية للتكرار، كما يتيح tools مع tool_choice تعريف مخططات الدوال والتحكم فيما إذا كان على النموذج استدعاء إحداها إلزاميا.

ضع الحدود في الحسبان عند اختياره. الإدخال والإخراج نصيان فقط، لذا تحتاج مهام الصور أو الصوت إلى نموذج مختلف، كما أن سياق 131,072 رمزا وسقف الإخراج 98,304 رمزا يحددان ما يمكن التعامل معه في طلب واحد. ويعني حد المعرفة 2024-12-31 أن الأحداث الحديثة غير مشمولة إلا إذا قدّمتها في الطلب أو عبر الأدوات. وبالنسبة للطلبات القصيرة والبسيطة، قد يكون نموذج أصغر خيارا أفضل.