Kimi-K2 on SiliconFlow: AIエージェント向けに特別設計され、スケーラブルな価格設定

MoonShot AIの強力なオープンソースKimi K2 Mixture-of-Experts (MoE) Modelが現在SiliconFlowで利用可能です。開発者は、32Bのアクティブパラメータと1兆の総パラメータを備えたこのModelを、SiliconFlowの運用準備APIを介してシームレスに統合し、高度なコーディングツールや自律的なアプリケーションを構築できます。

SiliconFlowは次をサポートします:

• 高速Inference: 低レイテンシと高スループットに最適化されています。

• コスト最適化された価格設定: $0.58/M tokens (Input)および$2.29/M tokens (Output).

• 拡張コンテキストウィンドウ: 複雑なタスクに対応する128Kのコンテキストウィンドウ。

• TPMクォータ: 1分あたり100,000tokens。

Kimi K2の主要な技術的ハイライト:

• 大規模トレーニング: 訓練の不安定性なしで15.5T tokensで1TパラメータMoE Modelを事前訓練。

• MuonClipオプティマイザー: 未曽有のスケールでMuonオプティマイザーを適用し、スケールアップ時の不安定性を解決するための新しい最適化手法を開発。

• 自律的インテリジェンス: AIエージェント向けに特化 -- ツール使用、推論、自律的問題解決。

すぐに始めましょう

探索: SiliconFlow PlaygroundでKimi-K2-Instructを試してください。統合: OpenAI互換APIを使用します。SiliconFlow APIドキュメントで完全なAPI仕様を探索してください。

from openai import OpenAI

url = 'https://api.siliconflow.com/v1/'
api_key = 'your_api_key'

client = OpenAI(
    base_url=url,
    api_key=api_key
)

# Send a request with streaming output
content = ""
reasoning_content = ""
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain the concept of gravitational waves in Chinese?"}
]
response = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/Kimi-K2-Instruct",
    messages=messages,
    stream=True,  # Enable streaming output
    max_tokens=8192
)
# Gradually receive and process the response
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        content += chunk.choices[0].delta.content

Kimi K2のコード生成および自律的推論に関する卓越した能力は、多様な分野の開発者にとって強力なツールです。コーディングでは、反復作業を自動化し、最適化されたコードを生成し、デバッグとリファクタリングを支援します。エージェント関連タスクでは、データを分析し、複雑な日程を計画し、複数のツールを編成してワークフローを自動化することができます。

今日、SiliconFlowでKimi-K2-Instruct APIを使用して構築しましょう!