中国発、オープンなAIモデル「Kimi K2」登場 「GPT-4.1」など上回る性能うたう パラメータ数は“1兆”

中国のAI開発企業であるMoonshot AIは、オープンな大規模言語モデル（LLM）「Kimi K2」を発表した。

[ITmedia]

　中国のAI開発企業であるMoonshot AIは7月11日（現地時間）、オープンな大規模言語モデル（LLM）「Kimi K2」を発表した。総パラメータ数は1兆に達し、一部のベンチマークでは、米OpenAIのAIモデル「GPT-4.1」などを上回る性能を見せたという。

中国発、オープンなAIモデル「Kimi K2」登場（画像は公式サイトより）

　Kimi K2では、複数のサブモデルを組み合わせ、タスクに応じて使う領域を選んで計算効率を高める技術「Mixture of Experts」（MoE）を採用した。全体で1兆パラメータを持ち、1回の入力に対しては320億パラメータがアクティブになる。なお同モデルは、思考のプロセスを明示的に扱ってタスクを解くリーズニングモデルではない。

　コーディングや数学の問題を解く能力を測る複数のベンチマークでは、GPT-4.1に加え、米Googleの「Gemini 2.5 Flash」や米Anthropicの「Claude Opus 4」などと同等、または上回る性能を示したという。例えば、コーディング性能を測るベンチマークの1つである「LiveCodeBench v6」では、GPT-4.1とGemini 2.5 Flashが44.7ポイント、Claude Opus 4が47.4ポイントだったのに対し、Kimi K2は53.7ポイントを獲得したとアピールしている。

ベンチマークの結果（画像は公式Xのポストより）

　Kimi K2の開発には、独自の最適化アルゴリズム「MuonClip」を導入した。Moonshot AIによると、最適化アルゴリズム「Muon」は、LLMの開発で広く使われている最適化アルゴリズム「AdamW」より高性能である一方、「exploding attention logits」（アテンションロジットの爆発）という現象のため、AdamWに比べて安定性に欠けるという。

　そこで、クエリとキーを調整する「qk-clip」という手法でMuonを改良し、安定性を高めたMuonClipを開発。Muonによって学習したAIモデル「Moonlight」を、MuonClipによってスケールアップし、Kimi K2を開発したとしている。

　他にも、合成データを含む数千のAIツールのデータによって学習。AIエージェントとして活用する際の最適化も図った。

　Kimi K2は、基本モデル「Kimi-K2-Base」と、事後学習済みのモデル「Kimi-K2-Instruct」をGitHub上で公開している。商用利用も可能だが、月間アクティブユーザーが1億人以上、または月間収益が2000万ドル（29億円、1ドル145円換算、以下同）以上のサービスに利用する場合、UIに「Kimi K2」と表示する必要がある。

　Webサイトからもアクセス可能。APIでの利用もでき、100万トークンあたり、入力で0.6ドル（87円）、出力で2.5ドル（362.5円）。

　なお、複数のAIモデルに1つのAPIキーからアクセスできるプラットフォーム「OpenRouter」によると、Kimi K2の登場後13日時点で、同プラットフォームにおけるMoonshot AIのAIモデルのマーケットシェアが、AIモデル「Grok」を開発する米xAIを上回ったとしている。

OpenRouterでは、Moonshot AIのAIモデルのマーケットシェアが、AIモデル「Grok」を開発する米xAIを超える