中国の人工知能（AI）スタートアップ「月之暗面（Moonshot AI）」が11月6日、大規模言語モデル（LLM）「Kimi K2」を基盤としたオープンソースの推論モデル「Kimi K2 Thinking」を発表した。

K2 Thinkingはパラメーター数が1兆に上る推論モデルで、混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用し、「Model as Agent（モデル自体がエージェントとして機能する）」という理念のもとに訓練されている。公式発表によると、複数の国際ベンチマークテストで最高水準（SOTA）を達成。特に専門家並みの知識と推論能力を問う「Humanity’s Last Exam（人類最後の試験）」、ウェブ検索を伴う推論能力を測る「BrowseComp」、複雑な情報収集と推論のベンチマーク「SEAL-0」では、米OpenAIのGPT-5を上回る性能を示した。

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K2 Thinkingは、中国のAIスタートアップ「DeepSeek」のアーキテクチャ設計を継承しつつ、パラメータ数を拡大し、INT4（4ビット量子化）などの次世代技術を導入。出力100万トークンあたりのコストは、GPT-5が10ドル（約1550円）なのに対し、K2 Thinkingは約4分の1のわずか2.5ドル（約390円）とコスト面でも優れている。

AI開発プラットフォームの米「HuggingFace」の共同創業者、トーマス・ウルフ氏ははXで、「次のDeepSeekが登場した瞬間を見ているのか？」と感嘆の声を上げた。

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ネット上ではK2 Thinkingの訓練コストがわずか460万ドル（約7億1000万円）だったとうわさされているが、Moonshot AIの楊植麟CEOは公式データではないとうわさを否定。訓練コストの大半を研究と実験に費やしているため、コストの定量化は困難だと説明した。また、すでにKimi K2の視覚言語（VL）バージョンの研究を進めていることも明らかにした。

＊1ドル＝約155円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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