آیا Kimi K2 چین می‌تواند لحظه‌ای مشابه DeepSeek رقم بزند؟

صنعت هوش مصنوعی متن‌باز در چین بار دیگر شاهد تحولات چشمگیری است. پس از صعود سریع مدل DeepSeek، اکنون مدل جدیدی به نام Kimi K2، توسعه‌یافته توسط شرکت Moonshot AI، به‌عنوان رقیبی جدی در حال جلب توجه متخصصان و فعالان حوزه هوش مصنوعی است.

اگرچه Kimi K2 با تبلیغات و سر و صدای کمتری نسبت به دیگر مدل‌ها معرفی شد، اما عملکرد برجسته آن در مقایسه با برخی از نام‌های بزرگ و شناخته‌شده این صنعت، توجهات را به خود معطوف کرده است. این مدل با توانایی‌های پیشرفته خود در حال اثبات جایگاهش به‌عنوان یک نیروی تأثیرگذار در عرصه هوش مصنوعی متن‌باز است.

پتانسیل مدل Kimi K2 چین برای ایجاد تحولی مشابه DeepSeek

مدل Kimi K2، توسعه‌یافته توسط شرکت Moonshot AI، با عملکرد سریع و صعود چشمگیر در رتبه‌بندی‌ها، فراتر از انتظارات در آزمون‌های معیار عمل می‌کند و مقایسه‌هایی با موفقیت مدل DeepSeek را برانگیخته است. برخی کارشناسان معتقدند که قدرت این مدل، شرکت OpenAI را واداشته تا زمان‌بندی انتشار مدل‌های خود را بازنگری کند.

«دیدی داس»، از شرکت سرمایه‌گذاری منلو ونچرز (Menlo Ventures)، در پستی در پلتفرم X اظهار داشت: «مدل Kimi K2 چین در حال تجربه لحظه مشابه DeepSeek است. این مدل هم‌اکنون در رتبه ۱۴ OpenRouter قرار دارد و از مدل‌های Grok 4 و GPT-4.1 پیشی گرفته است.» وی افزود که اگرچه Kimi K2 فاقد توانایی استدلال است، اما در معیارهای اصلی هوش هیجانی (EQ) و نگارش خلاقانه، بالاترین امتیازها را کسب می‌کند و آن را «برترین مدل از زمان Claude 3.5 Sonnet» توصیف می‌کند.

بر اساس قیمت‌گذاری کنونی API، هزینه هر توکن برای Kimi K2 حدود ۸۰ تا ۹۰ درصد ارزان‌تر از Claude Sonnet 4 است، به‌ویژه در کاربردهای مبتنی بر API. این مدل هم‌اکنون به‌صورت پیش‌نمایش در GroqCloud با سرعت ۱۸۵ توکن بر ثانیه در دسترس است.

Kimi K2 از معماری «ترکیب پراکنده از متخصصان» (Sparse Mixture of Experts – MoE) استفاده می‌کنند که ۳۲ میلیارد پارامتر که شامل یک تریلیون پارامتر کلی و ۳۸۴ زیر شبکه فعال برای هر درخواست است. زیرشبکه متخصص، تنها تعداد محدودی به‌صورت پویا بر اساس ورودی فعال می‌شوند. این طراحی، نیازهای محاسباتی را کاهش نمی‌دهد و در عین حال ظرفیت مدل را حفظ می‌کند. همچنین، این مدل از پنجره متنی ۱۲۸,۰۰۰ توکنی پشتیبانی می‌کند.

به محض عرضه Kimi K2، «سم آلتمن»، مدیرعامل OpenAI، اعلام کرد که انتشار مدل متن‌باز این شرکت به تعویق می‌افتد. «آشوتوش سریواستاوا»، از علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، در پلتفرم X نوشت: «Kimi K2 باعث عقب‌نشینی OpenAI شد و به نظر من دلیل اصلی تأخیر در انتشار مدل متن‌باز آن‌ها، عملکرد Kimi K2 است.» وی افزود که OpenAI «اصلاً انتظار چنین رقابتی را نداشت.» Kimi K2 با عملکردی برتر از DeepSeek V3، به رقابت مستقیم با Claude Opus 4 و GPT-4.1 پرداخته است. این در حالی است که OpenAI اخیراً استارتاپ چینی Zhipu را نیز به‌عنوان تهدیدی بالقوه برای جایگاه خود معرفی می‌کند.

 Kimi K2 در آزمون‌های کدنویسی و ریاضی عملکردی برجسته ارائه می‌دهد. این مدل در آزمون SWE-bench Verified امتیاز ۶۵.۸ درصد را کسب کرد که از GPT-4.1 با ۵۴.۶ درصد بهتر است و به Claude Sonnet 4 نزدیک می‌شود. در آزمون LiveCodeBench نیز با امتیاز ۵۳.۷ درصد، از DeepSeek V3 با ۴۶.۹ درصد و GPT-4.1 با ۴۴.۷ درصد پیشی گرفت. در آزمون Math-500، Kimi K2 با امتیاز ۹۷.۴ درصد عملکردی بهتر از GPT-4.1 با ۹۲.۴ درصد داشته است. این مدل همچنین در آزمون‌های AIME، GPQA، OGBench و ارزیابی‌های مرتبط با استفاده از ابزارها نتایج قوی‌ای به‌دست آورده است.

وب‌سایت Artificial Analysis گزارش داد که Kimi K2، متعلق به Moonshot AI، به‌عنوان برترین مدل بدون توانایی استدلال با وزن آزاد در شاخص هوش شناخته شده است. با این حال، این مدل سه برابر بیشتر از دیگر مدل‌های بدون استدلال توکن تولید می‌کند و این امر مرز میان مدل‌های استدلال‌گر و بدون استدلال را کم‌رنگ می‌کند. Kimi K2 به‌ویژه در وظایف خلاقانه عملکردی برجسته دارد و در نگارش خلاقانه داستان کوتاه با امتیاز ۸.۵۶، مدل قبلی صدرنشین o3-pro با امتیاز ۸.۴۴ را پشت سر گذاشته است.

قابلیت‌های عاملیت Kimi K2

مدل Kimi K2 از قابلیت‌های عاملیت قابل‌توجهی برخوردار است. به گفته شرکت Moonshot AI، برخلاف مدل‌های زبانی سنتی، Kimi K2 می‌تواند وظایف چندمرحله‌ای را به‌صورت خودکار برنامه‌ریزی و اجرا کند. این مدل قادر به فراخوانی APIهای خارجی، تولید و رفع اشکال کد، ایجاد نمودارها، صفحات وب و موارد دیگر بدون نیاز به راهنمایی دستی در هر مرحله است.

Kimi K2 در دو نسخه عرضه شده است

Kimi K2 در دو نسخه Base برای اهداف پژوهشی و تنظیم دقیق و نسخه Instruct برای استفاده در چت‌بات‌ها و دستیارهای هوش مصنوعی عرضه شده است. شرکت Moonshot AI در پستی وبلاگی اعلام کرد که قابلیت‌های عاملیت Kimi K2 از دو مؤلفه اصلی آموزش گسترده مبتنی بر استفاده از ابزارها و یادگیری تقویتی عمومی (Reinforcement Learning – RL) نشأت می‌گیرد.

آموزش مؤثر مدل Kimi K2 و چالش‌های پیش‌رو

برای بهبود توانایی‌های مدل Kimi K2 در استفاده از ابزارها، شرکت Moonshot AI خط لوله برای تولید داده‌های مصنوعی در مقیاس بزرگ طراحی کرده است که از پروژه ACEBench الهام‌گرفته می‌شود. این سامانه، وظایف مرتبط با استفاده از ابزارها در دنیای واقعی را در صدها حوزه و با بهره‌گیری از هزاران ابزار شبیه‌سازی می‌کند و از ترکیبی از نمونه‌های واقعی و مصنوعی استفاده می‌کند.

این شرکت اظهار داشت: «رویکرد ما به‌صورت نظام‌مند، صدها حوزه شامل هزاران ابزار اعم از ابزارهای واقعی مبتنی بر پروتکل مدل‌محور (MCP) و ابزارهای مصنوعی را توسعه می‌دهد و سپس صدها عامل مجهز به مجموعه ابزارهای متنوع ایجاد می‌کند.»

چالش‌ها و نقاط ضعف

با وجود عملکرد مطلوب Kimi K2 در آزمون‌ها، «ایتن مولیک»، استاد دانشگاه وارتون، این مدل را «مدلی غیرمعمول» توصیف می‌کند که نیازمند آزمایش‌های بیشتری است. وی آزمایشی را شرح داد که در آن نسخه با تغییرات جزئی از رمان گتسبی بزرگ به مدل ارائه شد. مشابه مدل Claude، مدل Kimi K2 توانست دو تغییر عمدی را شناسایی کند، اما سپس «محتوای نادرست اما ظاهراً باورپذیر و خیالی تولید کند.»

مولیک افزود که موفقیت چشمگیر DeepSeek تا حدی به دلیل تقاضای بالای کاربران، به‌ویژه دانش‌آموزانی بود که به دنبال یک مدل رایگان با کیفیت بالا برای کمک به تکالیف خود بودند. با این حال، Kimi K2 هنوز تأثیر گسترده و فوری مشابه DeepSeek را در میان کاربران ایجاد نکردند. وی معتقد است یکی از دلایل این امر آن است که برای بسیاری از کاربران عادی و دانش‌آموزان، «DeepSeek به‌اندازه کافی کارآمد است.»

یکی از کاربران در پلتفرم X اظهار داشت: «برخلاف DeepSeek، به نظر می‌رسد Kimi K2 هنوز تأثیر یا حضور عمومی قابل‌توجهی نداشته است و اکثر کاربران غیرفنی احتمالاً حتی نام آن را نشنیدند. جای تعجب است که چرا با وجود توجه گسترده به DeepSeek، مدل Kimi K2 چندان مورد توجه قرار نگرفته است.»

در همین حال، مدل بعدی DeepSeek، موسوم به R2، هنوز منتشر نشد و ممکن است با تأخیر بیشتری مواجه شود. گزارشی اخیر نشان می‌دهد که محدودیت‌های صادراتی ایالات متحده بر تراشه‌های H20 شرکت NVIDIA که برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی حیاتی هستند، می‌تواند چالش‌های جدی برای توسعه هوش مصنوعی در چین ایجاد کند.

اگرچه Kimi K2 هنوز به سطح شهرت عمومی DeepSeek نرسیده است، عملکرد قوی آن در آزمون‌ها و افزایش توجه متخصصان، قابل چشم‌پوشی نیست. این موضوع نشان‌دهنده ادامه تلاش‌های چین برای پیشرفت در حوزه مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز است.