最近一個(gè)模型刷屏了海外，因?yàn)樗男阅艹^了ChatGPT5，也就是現(xiàn)在最強(qiáng)的閉源模型。因?yàn)殚_源的原因成了海外很多產(chǎn)品經(jīng)理與開發(fā)者的又以選擇。

今天這里我篩選了海外的英文評價(jià)，注意英文評價(jià)，將其匯總到這篇文章，從模型性能、硬件資源到算力等都做了匯總

在模型性能上：

推理與代理任務(wù)達(dá)到SOTA水平，并且超越了ChatGPT5與Gork4，在部分上超過了Sonnet4.5

成本與效率上：

訓(xùn)練成本僅僅460萬美元，支持256K上下長文

開源與可用性：

開源，可以在抱抱聯(lián)上免費(fèi)下載，但是在安全穩(wěn)健性與企業(yè)可用性存在，其模型容易被越獄或注入達(dá)到1.55%，因此要想直接上生產(chǎn)還是有一定的距離。

調(diào)試工具的BUG：

現(xiàn)在工具存在調(diào)用BUG以及需要更多的安全測試，有較多的安全漏洞問題，因此如果做成企業(yè)應(yīng)用模型，需要反復(fù)修改。

目前KIMI K2 thingKing 與閉源模型的對比

原生量化支持INT4

相比于其他模型都需要開發(fā)者在模型使用后進(jìn)行量化，而KIMI2原生就自帶量化，這就導(dǎo)致了成本極低的核心原因。其文件模型從1.03TB減少到位594GB，支持MOE+原生INT4+長下文，可以讓企業(yè)選擇各類適合的場景，更加經(jīng)濟(jì)化可用。

要知道我們很多模型原生是不支持INT4，這就導(dǎo)致需要的顯存與硬件成本都更高，而KIMIS天然的支持INT4，這應(yīng)該是讓更多硬件算力沒有那么高的開發(fā)者就可以馬上使用。

開源部署與微調(diào)，中國第一：

相較于DEEPSEEK，KIMI2 think可以說是第二個(gè)國產(chǎn)之光，不僅超越了現(xiàn)在的閉源模型，并且還有性價(jià)比極高的量化模式方便企業(yè)進(jìn)行微調(diào)與二次訓(xùn)練，所以現(xiàn)在在hugginface上已經(jīng)得到了第一的排行，可以成為非常多離線開發(fā)者、研究者的首選模型了。

而對于在線的，就要考慮到安全問題，尤其是其現(xiàn)在開源協(xié)議被改為MIT協(xié)議，從以往的完全開源需要得到KIMI的官方授權(quán)同意才能進(jìn)行商業(yè)化。

最后模型支持ktransoformer，2張卡微調(diào)

并且KIMI2 Thinking模型天然支持ktransformer，并且可以讓一張卡可以支持達(dá)到tokens超過30以上，并且2張就可用實(shí)現(xiàn)模型的全量運(yùn)行，4張就可以達(dá)到2個(gè)請求并發(fā)，如果要達(dá)到4個(gè)用戶就可用支持8張卡。

也就是不到10萬的GPU顯卡成本，就可運(yùn)行滿血版本，同時(shí)速度還能達(dá)到30tokens以上，幾乎體驗(yàn)和現(xiàn)在線上版本的AI一致。

也就是微調(diào)訓(xùn)練模型，可以2張卡就可用完成，在醫(yī)療場景、以及銀行、法律等場景等定制個(gè)人的模型或企業(yè)自己的專有模型。

曾經(jīng)我就寫過ktransformer將是未來的趨勢，因?yàn)槊總€(gè)人不可能有那么多的算力資源而通過內(nèi)存與CPU的調(diào)用才能夠降低顯存的依賴，從而完成經(jīng)濟(jì)效益的提升。

今天的分享就在這里。

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