أصدرت MoonshotAI Kimi K2 Thinking ، وهو متغير منطقي جديد من Kimi K2 يحقق # 1 في معيار الوكيل Tau2 Bench Telecom ومن المحتمل أن يكون نموذج الأوزان المفتوحة الرائد الجديد يعد Kimi K2 Thinking أحد أكبر نماذج الأوزان المفتوحة على الإطلاق ، عند إجمالي المعلمات 1T مع 32B نشط. K2 Thinking هو أول إصدار لنموذج التفكير ضمن عائلة طرازات Kimi K2 من @Kimi_Moonshot ، بعد طرازات Kimi K2 Instruct غير المنطقية التي تم إصدارها سابقا في يوليو وسبتمبر 2025. الوجبات الرئيسية: ➤ أداء قوي في المهام الوكيلية: يحقق Kimi K2 Thinking 93٪ في τ²-Bench Telecom ، وهو معيار استخدام أداة وكيل حيث يعمل النموذج كوكيل خدمة عملاء. هذه هي أعلى درجة قمنا بقياسها بشكل مستقل. كان استخدام الأداة في سياقات الوكلاء ذات الأفق الطويل قوة Kimi K2 Instruction ويبدو أن متغير التفكير الجديد هذا يحقق مكاسب كبيرة ➤ متغير التفكير في Kimi K2 Instruct: النموذج ، وفقا لتسميته ، هو متغير منطقي ل Kimi K2 Instruct. يحتوي النموذج على نفس البنية ونفس عدد المعلمات (على الرغم من دقة مختلفة) مثل Kimi K2 Instruct ومثل K2 Instruct يدعم النص فقط كطريقة إدخال (وإخراج) ➤ معلمات 1T ولكن INT4 بدلا من FP8: على عكس إصدارات Kimi K2 Instruct السابقة من Moonshot التي استخدمت دقة FP8 ، تم إصدار هذا النموذج أصلا بدقة INT4. استخدم Moonshot التدريب الواعي بالتكميم في مرحلة ما بعد التدريب لتحقيق ذلك. تأثير ذلك هو أن K2 Thinking هو ~ 594 جيجابايت فقط ، مقارنة بما يزيد قليلا عن 1 تيرابايت ل K2 Instruct و K2 Instruct 0905 - وهو ما يترجم إلى مكاسب في الكفاءة للاستدلال والتدريب. أحد الأسباب المحتملة ل INT4 هو أن وحدات معالجة الرسومات NVIDIA قبل Blackwell لا تدعم FP4 ، مما يجعل INT4 أكثر ملاءمة لتحقيق مكاسب في الكفاءة على الأجهزة السابقة. مجموعتنا الكاملة من معايير مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي قيد التقدم وسنقدم تحديثا بمجرد اكتمالها.