Kimi K2 (DeepMask)

Der "Agent Swarm"-Pionier mit 1 Billion Parametern.


Über das Modell

Kimi K2 (und das 2.5-Update) ist Moonshot AIs massiver Mixture-of-Experts-(MoE)-Durchbruch. Es ist das erste Modell, das nativ den „Agent Swarm Mode“ unterstützt und es dem Hauptmodell ermöglicht, bis zu 100 spezialisierte Unteragenten zu koordinieren, die parallel arbeiten. Es ist außergewöhnlich effizient und aktiviert pro Anfrage nur 32B seiner 1T Parameter.

Wesentliche Modellfähigkeiten

  • Agenten-Schwarm-Modus:

    Zerlegt eine komplexe Aufgabe in 100 Unteraufgaben und führt sie alle gleichzeitig aus.


  • Native Multimodalität (MoonViT):

    Verarbeitet Text, Bilder und Videos von Anfang an mit gleicher Gewandtheit.


  • Optimierung für langen Kontext:

    Verwendet Multi-Head Latent Attention, um 256K Token auf Standard-Hardware zu verarbeiten.


  • Stabile Ausführung:

    Behält über 300 aufeinanderfolgende Tool-Aufrufe hinweg die Kohärenz ohne „Drift“ bei.

Anwendungen & Anwendungsfälle

  • Umfangreiche Forschungssynthese:

    Gleichzeitiges Durchsuchen von Hunderten Web-Quellen, um einen Bericht zusammenzustellen.


  • Von der Vision zum Code:

    Ein UI-Überführungsvideo hochladen und Kimi das gesamte Website-Gerüst neu erstellen lassen.


  • Batch-Datenverarbeitung:

    Analyse Tausender rechtlicher oder medizinischer Datensätze in einer einzigen Schwarm-Sitzung.

Empfohlene Modelle basierend auf Ihren Bedürfnissen

Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

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Qwen3 (StackIT)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermögen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

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Kimi K2.5

Eine leistungsstarke multimodale Open-Source-KI, die Text, Bilder und Video in produktionsreife Code umwandelt und gleichzeitig groß angelegte Agenten-Schwarm-Workflows antreibt.

Kimi K2.5

Eine leistungsstarke multimodale Open-Source-KI, die Text, Bilder und Video in produktionsreife Code umwandelt und gleichzeitig groß angelegte Agenten-Schwarm-Workflows antreibt.

Modellspezifikationen

Allgemein


Modellanbieter

MoonshotAI

Hauptanwendungsfälle

Visuelles Debugging Agentenschwärme

Intelligenz


Reasoning-Aufwand

Hoch

GPQA Diamond

87.6%
Speicher


Maximaler Kontext

2.0M Tokens
Geschwindigkeit


Latenz (TTFT)

0.31s

Durchsatz

111 Tokens/sec

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