Модель Kimi K2 Thinking стала лидером среди открытых ИИ-систем

В сфере больших языковых моделей наметилось четкое разделение подходов: американские компании вкладывают миллиарды в закрытые системы, в то время как китайские разработчики активно продвигают открытые решения. После моделей DeepSeek и Qwen новым лидером открытого направления стала модель Kimi K2 Thinking from the Dark Side of the Moon.

Kimi K2 Thinking — крупнейшая модель в семействе K2, достигшая высочайших результатов (SOTA) в нескольких бенчмарк-тестах, превзойдя GPT-5. Модель также демонстрирует значительные улучшения в возможностях агентного поиска, программирования, написания текстов и комплексного мышления.

Всего за два дня после релиза Kimi K2 Thinking возглавила рейтинг HuggingFace и получила восторженные отзывы от международного сообщества, где пользователи отмечают преимущества открытого подхода по сравнению с закрытыми моделями компаний вроде OpenAI.

На сложном тесте Human Ultimate Exam (HLE) Kimi K2 Thinking показала результат 44,9%, опередив передовые модели Grok4, GPT-5 и Claude на 4,5%. Модификация Kimi K2 Thinking Heavy демонстрирует еще более впечатляющий результат — 51%.

Соучредитель HuggingFace Томас Вольф прокомментировал успех модели, отметив: «Мы наблюдаем очередной момент DeepSeek: программное обеспечение с открытым исходным кодом снова превосходит закрытые решения. Интересно, будет ли это происходить каждые несколько месяцев в будущем?»

Помимо выдающихся возможностей, Kimi K2 Thinking поражает своей экономической эффективностью. Стоимость использования API составляет $0,15 за миллион входных токенов и $0,6/$2,5 за миллион выходных токенов, что на порядок ниже цен GPT-5 ($1,25 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов).

Ключевым фактором такой низкой стоимости стало значительное сокращение расходов на обучение. Обучение Kimi K2 Thinking обошлось всего в 4,6 млн долларов, что даже меньше предыдущего рекордсмена по экономичности — модели DeepSeek V3 (5,6 млн долларов).

Для сравнения: обучение GPT-3 от OpenAI оценивается в миллиарды долларов, а крупные модели таких компаний, как Google, Microsoft и XAI, также требуют колоссальных инвестиций, значительно превышающих затраты китайских разработчиков.

Успех Kimi K2 Thinking демонстрирует, что открытые модели могут не только конкурировать с коммерческими решениями, но и превосходить их при значительно меньших бюджетах. Это может изменить расстановку сил на рынке ИИ, где до недавнего времени доминировали компании с многомиллиардными инвестициями.