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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'moonshot/kimi-k2-0905-preview',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshot/kimi-k2-0905-preview",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalle del producto
✨ El Vista previa del Kimi K2 0905 es una actualización avanzada del modelo Kimi K2, meticulosamente diseñado para alto rendimiento en la creación de agentes inteligentes, IA conversacional multiturno y tareas analíticas complejas. Esta versión de vanguardia cuenta con una amplia... ventana de contexto de 262.144 tokens Integra un almacenamiento en caché de solicitudes mejorado, lo que proporciona una eficiencia y una profundidad inigualables en la comprensión y el razonamiento del lenguaje natural. Está específicamente diseñado para aplicaciones exigentes como asistentes corporativos, flujos de trabajo sofisticados basados en agentes y sistemas de razonamiento avanzado que requieren amplias capacidades de contexto y memoria.
🚀 Especificaciones técnicas
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje basado en transformadores a gran escala
- Ventana de contexto: 262.144 tokens (significativamente ampliado respecto a versiones anteriores)
- Arquitectura: Arquitectura híbrida optimizada para una larga retención de contexto y un uso eficiente de la memoria
- Datos de entrenamiento: Corpus diversos y de alta calidad con un fuerte enfoque en el diálogo, el razonamiento y los textos específicos de la empresa.
- Tareas admitidas: Comprensión del lenguaje natural, razonamiento, diálogo multi-turno, resumen de texto y análisis avanzados.
- Máximo de tokens de salida por solicitud: 8192 fichas
📊 Puntos de referencia de rendimiento
En cinco evaluaciones distintas, incluidas SWE-bench verificado, multilingüe y SWE-DevEl Kimi K2 0905 logra consistentemente puntuaciones promedio más altas que el Kimi K2-0711 y el Claude Sonnet 4. Cada puntuación informada representa el promedio de cinco pruebas rigurosas, lo que garantiza una confiabilidad estadística sólida y demuestra sus capacidades superiores.
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💡 Características principales
- Procesamiento de contexto ultralargo: Maneja sin problemas documentos extensos y conversaciones con hasta 262 mil tokens.
- Mecanismo de almacenamiento en caché mejorado: Mejora significativamente el rendimiento y reduce la latencia en sesiones multiturno y consultas repetitivas, optimizando el rendimiento.
- Especialización en diálogo multiturno: Mantiene una excelente coherencia de contexto durante conversaciones largas, lo que lo hace ideal para asistentes virtuales sofisticados.
- Capacidades del agente inteligente: Proporciona soporte sólido para la toma de decisiones autónoma y la ejecución de tareas complejas en diversos entornos.
- Razonamiento avanzado: Se destaca en consultas analíticas que exigen lógica sostenida y cadenas de inferencia complejas.
Precios de la API del Kimi K2 0905
- Aporte: $0,1575 / 1 millón de tokens
- Producción: $2.625 / 1 millón de tokens
💻 Casos de uso
- Asistentes virtuales corporativos: Gestionar flujos de trabajo complejos e interactuar con grandes volúmenes de documentación.
- Bots de atención al cliente: Manejo de conversaciones extendidas de múltiples turnos con retención de contexto personalizada, mejorando la experiencia del usuario.
- Agentes inteligentes: Para la toma de decisiones automatizada en dominios empresariales críticos como finanzas, atención médica y legal.
- Herramientas analíticas: Requiere una comprensión contextual profunda y capacidades de inferencia avanzadas en textos extensos.
- Sistemas multiagente: Permitir la memoria sincronizada y acciones coordinadas a lo largo de historiales de interacción extendidos.
✍️ Ejemplo de código
Ejemplo: Estructura básica de llamada a la API (Python) import requests import json API_KEY = "YOUR_API_KEY" MODEL_URL = "https://api.kimi.ai/v1/chat/completions" URL hipotética headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}" data = { "model": "moonshot/kimi-k2-0905-preview", "messages": [ {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."}, {"role": "user", "content": "Explica las características clave de Kimi K2 0905 en detalle."} ], "max_tokens": 500, "temperature": 0.7 } try: response = requests.post(MODEL_URL, headers=headers, data=json.dumps(data)) response.raise_for_status() # Generar una excepción para errores HTTP print(json.dumps(response.json(), indent=2)) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API Error: {e}") 🆚 Comparación con otros modelos
frente a GPT-4 Turbo: Kimi-K2-0905 ofrece duplicar la longitud del contexto (262K vs. 128K) y mecanismos de almacenamiento en caché superiores para consultas empresariales repetitivas. Si bien GPT-4 destaca por su creatividad general, Kimi-K2-0905 está específicamente optimizado para el razonamiento estructurado y la fiabilidad del agente.
vs Claude 3.5 Soneto: Ambos ofrecen un sólido rendimiento analítico, pero Kimi-K2-0905 proporciona Inferencia más rápida en contextos largos y soporte nativo para memoria de agente con estado. Claude tiende a favorecer la fluidez conversacional, mientras que Kimi prioriza la finalización eficiente de tareas.
vs Llama 3 70B: Llama 3 es altamente personalizable, pero carece de optimización de contexto largo integrada y herramientas empresariales integrales. Kimi-K2-0905 ofrece rendimiento listo para usar con infraestructura administrada, almacenamiento en caché integrado y funciones de cumplimiento.
frente a Gemini 1.5 Pro: Gemini coincide con Kimi en la longitud del contexto, pero Kimi-K2-0905 demuestra menor latencia en escenarios de almacenamiento en caché y ofrece una mejor integración de herramientas para bucles de agencia. Gemini es líder en tareas multimodales, mientras que Kimi domina el razonamiento empresarial centrado en texto.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Cuál es la principal ventaja de la ventana de contexto de Kimi K2 0905?
A: El Kimi K2 0905 cuenta con una ventana de contexto ultralarga de 262.144 tokens, lo que le permite procesar y retener información de documentos extremadamente grandes y conversaciones extendidas, lo que es crucial para aplicaciones empresariales complejas y agentes inteligentes.
P: ¿Cómo mejora Kimi K2 0905 la eficiencia en consultas repetitivas?
A: Integra un mecanismo de almacenamiento en caché mejorado que mejora significativamente el rendimiento y reduce la latencia, especialmente beneficioso para sesiones de múltiples turnos y solicitudes frecuentemente repetidas, lo que conduce a operaciones más eficientes.
P: ¿Para qué tipos de tareas es más adecuado el Kimi K2 0905?
R: Kimi K2 0905 está diseñado para la comprensión del lenguaje natural, el razonamiento avanzado, el diálogo multi-turno, el resumen de texto y tareas analíticas complejas. Destaca especialmente en aplicaciones que requieren un amplio contexto y memoria, como asistentes corporativos y agentes inteligentes.
P: ¿Se puede utilizar Kimi K2 0905 para desarrollar agentes inteligentes?
A: Sí, ofrece una robusta capacidades de agente inteligente, lo que respalda la toma de decisiones autónoma y la ejecución de tareas complejas, lo que lo convierte en una excelente opción para crear flujos de trabajo sofisticados basados en agentes.
P: ¿Cuáles son los detalles de precios de la API para Kimi K2 0905?
A: El costo de entrada es $0,1575 por 1 millón de tokens, y el costo de salida es $2.625 por 1 millón de tokens.
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