يقدم الباحثون كيمي K2، وهو نموذج لغوي كبير من نوع Mixture-of-Experts يتميز بـ32 مليار معلمة مُفعّلة من أصل تريليون واحد. يستخدم النموذج المُحسّن الجديد MuonClip لمعالجة عدم الاستقرار أثناء التدريب مع الحفاظ على كفاءة الرموز (tokens) خلال مرحلة ما قبل التدريب على 15.5 تريليون رمز.
- يحقق كيمي K2 أداءً متفوقاً بين النماذج المفتوحة المصدر غير المفكرة، محققاً درجة 66.1 على Tau2-Bench و76.5 على ACEBench (En).
- يصل إلى 65.8 على SWE-Bench Verified و47.3 على SWE-Bench Multilingual، متفوقاً على معظم الأساسيات المفتوحة والمغلقة المصدر في الإعدادات غير المفكرة.
- يُظهر النموذج قدرات قوية في البرمجة والاستدلال بدرجات 53.7 على LiveCodeBench v6، و49.5 على AIME 2025، و75.1 على GPQA-Diamond.
- يتضمن التدريب اللاحق عملية متعددة المراحل تشمل توليد بيانات وكيلة واسعة النطاق والتعلم التعزيزي المشترك لتحسين قدرات الوكيلة.
تهدف إصدار نقاط التفتيش للنموذج الأساسي والمُدرَّب لاحقاً إلى تسهيل الأبحاث المستقبلية وتطبيقات الذكاء الوكيل.