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コーディングやエージェントは任せろ。1TパラメータのオープンソースLLM「Kimi K2」

劉尭

2025年7月15日 13:25

Kimi K2の各ベンチマークにおける結果

　Kimiは11日(中国時間)、コーディングやエージェント能力を高めたLLM「Kimi K2」を発表した。総パラメータ数は1T(1兆)で、アクティブパラメータは32BのMoEアーキテクチャを採用する。

　Kimi K2は、総パラメータ数が1T、アクティブパラメーターが32BのLLM。Web上やアプリ上で試せるほか、HuggingFaceでも公開されている。またAPIも用意されており、最長128Kトークンに対応。価格は入力が100万トークンあたり4元(約83円)、出力が100万トークンあたり16元(約330円)。

　Kimi K2は事前トレーニングにおいて最適化技術の「MuonClip」を採用し、兆クラスのパラメータモデルを効率的かつ安定的なトレーニングを実現。高品質なトレーニングデータがボトルネックになっている環境下において、トークンの利用効率を高め、新たなスケーリング空間を探し出すことに成功したという。

　また、大規模なAgentic Tool Useデータ合成、および自己評価機構を取り入れた汎用強化ラーニングといった手法を取り入れた。

　この結果、SWE Bench Verified、Tau2、AceBenchといったベンチマークにおいて優れた成績を収め、特にコーディング、タスク処理(エージェント)、数学の推論タスクなどでほかをリードしたとしている。

　リリースでは、簡単なプロンプト指示だけで、3Dの風景を描き出すものや仮想的に株トレーディングを行なうHTMLページを生成できたことを始め、データの自動分析や、著名人の全国ライブのスケジュールに沿った宿泊/移動プランの生成、広告の文言、小説の生成が可能であることがアピールされている。