Open source voor de winst!! Op 11 juli lanceerde Kimi K2 (@Kimi_Moonshot) na 6 maanden van gesloten ontwikkeling. Het model presteerde uitstekend en claimde snel de titel van "het beste open-source LLM-model". In feite stelde de CEO van OpenAI, Sam Altman, de release van hun volgende open-source model dringend uit vanwege "veiligheidsredenen", wat mensen aan het denken zette. Hier is een technische analyse van de nieuwe state-of-the-art LLM die niet alleen rivalen zijn voor propriëtaire industrie-giganten zoals ChatGPT en Claude, maar ook de grenzen van een goed open-source model uitdaagt👇🧵

2/5: Kimi K2 is een mixture-of-experts (MoE) model met 32 miljard geactiveerde parameters, getraind op 15,5T tokens, met een kennisbasis tot april 2025. Kimi is gespecialiseerd in codering en agenttaken, met een SWE-bench score die alle open-source concurrenten overtreft, zoals DeepSeek V3 en Qwen3. Het overtreft zelfs enkele propriëtaire modellen zoals OpenAI’s GPT-4.1 en Claude 4 Opus bij competitieve coderingstaken met één prompt. Het excelleert ook in het gebruik van tools, met een van de beste open source Tau2 benchmark scores, dicht achter Claude 4 Opus.

3/5: Kimi's API wordt ondersteund door OpenAI en Anthropic, wat betekent dat je de auth-sleutels rechtstreeks kunt exporteren en deze kunt gebruiken in Claude-code om Opus of Sonnet te vervangen. Het ondersteunt ook Cline, wat betekent dat je Kimi K2 in de meeste coding IDE's kunt proberen via de API. Echter, een klein punt om op te merken is dat een minimale storting van ongeveer $15 (100RMB) vereist is om een redelijke RPM (500) te ontgrendelen. De reden die door Moonshot wordt gegeven, is om kwaadaardige aanvallen te voorkomen. Hoewel de voorzichtigheid begrijpelijk is gezien de populariteit van het model, zou toekomstige ontwikkeling prioriteit moeten geven aan het verbeteren van de toegankelijkheid voor gebruikers.

5/5: Wil je meer leren? Lees hun documentatie!