Китайская компания Moonshot AI выпустила модель Kimi K2, и это один из тех редких случаев, в которых открытая модель ИИ действительно способна составить конкуренцию закрытым гигантам, подобным ChatGPT или Claude. И притом не только в отдельных заданиях узкого плана, в процессе решения которых всегда можно найти специализированное решение, а в широком спектре сложных задач, требующих глубокого мышления и автономной работы.
Открытая модель, которую нельзя назвать второсортной
Модель, обладающая триллионом параметров и контекстным окном в 256 тысяч токенов, заявляет о себе как о серьезном инструменте для агентного AI – того самого будущего, в котором ИИ не только механически отвечает на вопросы пользователей, а решает поставленные перед ним задачи самостоятельно.
Интересно, что сама индустрия ИИ постепенно приходит к пониманию: размер модели и количество параметров перестают быть главным показателем качества. Важнее становится то, как модель обучена использовать инструменты, насколько она способна к длительным цепочкам рассуждений и способна ли она в целом поддерживать связность мысли на протяжении сотен шагов решения задачи. Kimi K2 построена именно вокруг этой философии. Она не просто относится к большим языковым моделям, но и способна планировать и корректировать уже установленный курс на основе обратной связи.
Программирование – главная сила Kimi K2
С одной стороны, модель неплохо справляется с обычными ответами на пользовательские запросы, которые сделаны на естественном языке:
Но если и есть область, где Kimi K2 действительно блещет, то это кодинг. Moonshot AI явно делал упор на программирование при обучении модели, которая теперь в этой области показывает на самом деле впечатляющие результаты. На сложном бенчмарке, где нужно решать реальные задачи с GitHub, K2 справляется с 69% проблем. Для сравнения: ChatGPT с включенным режимом мышления решает около 75% задач, а Claude 4.1 – примерно 74.5%. Разницу в несколько процентов можно фактически рассматривать в качестве статистической погрешности. Открытая модель догнала закрытые флагманы в одной из самых сложных областей применения AI.
По сравнению с другими открытыми моделями отрыв еще ярче. Предыдущая версия DeepSeek справлялась с 58% задач на том же тесте – K2 обошел ее на добрых одиннадцать процентов. На масштабных кодинговых челленджах, в которых конкурент от Alibaba решал 47% задач, K2 выдал 93%. Так что тут речь идет не просто об улучшении, а о качественном скачке при работе с кодом.
Секрет высокой эффективности кроется не только в размере модели, но и в подходе к решению задач. Благодаря огромному контекстному окну K2 способна разом проглотить целую кодовую базу или развернутую документацию и держать все эти детали в памяти во время написания кода. А способность к пошаговым рассуждениям позволяет модели планировать решение и тестировать фрагменты кода через встроенный интерпретатор, корректировать ошибки и двигаться дальше. То есть, отчасти нейросеть работает подобно живому разработчику; она не просто одним махом генерирует код, а подходит к решению проблем итеративно.
Проблемы роста и недоделанная экосистема
При всех впечатляющих возможностях у Kimi K2 есть серьезные проблемы, которые мешают реализовать весь ее потенциал. Главная из них состоит в нестабильности вызова инструментов. Модель может внезапно остановиться посреди длинной цепочки действий, потеряв контекст или просто завершив работу без явной причины. И, как показало тестирование, даже при выполнении несложных задач скорость работы нельзя назвать высокой. Написание относительно простого текста (пример ниже) модель выполнила не так быстро, как ожидалось; во время работы нейросеть то и дело норовила остановиться.
Это критичная проблема для агентной модели, потому что надежность в данном случае должна быть не опцией, а неотъемлемой характеристикой. Невозможно положиться на инструмент, который в произвольный момент может бросить задачу на половине пути.
Вторая проблема – экосистемная. K2 изначально спроектирован для агентного использования, но большинство популярных инструментов и платформ пока не адаптированы под его специфику. Разработчики сталкиваются с трением при попытке интегрировать модель в свои рабочие процессы. DeepSeek R1, например, добавил возможность вызова инструментов уже после релиза, и многие платформы до сих пор не полностью поддерживают эту функциональность. Kimi пошел противоположным путем, сделав агентные возможности ядром с первого дня, но теперь приходится ждать, пока экосистема подтянется.
Открытые модели наступают
Kimi K2 является убедительным доказательством того, что разрыв между открытыми и закрытыми моделями сокращается до минимума. В некоторых бенчмарках, особенно связанных с программированием, K2 фактически сравнялся с флагманами от OpenAI и Anthropic. В других областях отставание все еще есть, но оно больше не выглядит непреодолимым. И не стоит забывать о том, что открытая природа модели дает ей преимущества, которые недоступны проприетарным решениям – возможность тонкой настройки под специфические задачи, полный контроль над инфраструктурой, отсутствие зависимости от API провайдера.
По мнению экспертов команды Креатор Проджект, место Kimi K2 в истории развития AI во многом будет зависеть от того, насколько быстро и решительно команда Moonshot справится с оставшимися проблемами. Но уже сейчас ясно одно – эпоха, когда открытые модели были заведомо хуже закрытых, подходит к концу. И это хорошая новость для всей индустрии.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.
Разбор и оценка ИИ-моделей и проектов, внимательно отслеживает развитие технологий и тенденции в области искусственного интеллекта. Аналитические обзоры помогают понять принципы работы ИИ, их возможности и ограничения, дает рекомендации по использованию инновационных решений в различных сферах. Делает сложные темы доступными для широкой аудитории.
Социальные сети автора:
Kimi K2 — впечатляющая модель, которая действительно может составить конкуренцию ChatGPT в области программирования. Она предлагает высокое качество генерации кода, быструю работу и широкие возможности для изучения и модификации. Однако для более комплексных и креативных задач пока стоит полагаться на другие инструменты или сочетать использование Kimi K2 с другими моделями. Помните, что искусственный интеллект — это помощник, а не замена профессиональным навыкам и опыту. Используйте Kimi K2 как инструмент для повышения эффективности работы, но не забывайте о критическом подходе к сгенерированным решениям.