Kimi K2, il nuovo LLM open source da mille miliardi di parametri sfida GPT-4.1

Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, la sfida tra colossi globali si arricchisce di un nuovo protagonista: Kimi K2. Questo innovativo modello, sviluppato dalla cinese Moonshot AI, promette di ridefinire il concetto di efficienza e potenza nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), segnando un punto di svolta sia per le prestazioni che per la sostenibilità economica e ambientale delle soluzioni AI.

Un modello enorme…

La peculiarità di Kimi K2 è la sua architettura unica, che si distingue per i mille miliardi di parametri totali: una cifra che pone il modello tra i più grandi e ambiziosi mai realizzati in ambito open source. Tuttavia, ciò che realmente lo differenzia è l’adozione della tecnologia mixture of experts (MoE), un approccio all’avanguardia che consente di attivare solo una frazione dei parametri – circa 32 miliardi – per ogni richiesta. Questa strategia intelligente si traduce in una significativa ottimizzazione delle risorse, permettendo al sistema di offrire risultati di altissimo livello con un consumo energetico notevolmente ridotto.

Il funzionamento del modello si basa su un meccanismo di gating sofisticato: la rete neurale viene suddivisa in numerosi “esperti”, ciascuno specializzato in un particolare tipo di elaborazione. In fase di inferenza, un sistema di routing seleziona dinamicamente quali esperti coinvolgere, massimizzando l’efficienza e minimizzando gli sprechi computazionali. Questa scelta progettuale consente a Kimi K2 di competere, e spesso superare, le soluzioni più blasonate del mercato occidentale.

Un altro elemento distintivo è la finestra di contesto da 128.000 token, che consente al modello di processare documenti estremamente lunghi e complessi, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono una comprensione approfondita e continuativa del testo. L’accessibilità è garantita su più fronti: Kimi K2 è disponibile via web, su dispositivi mobile e tramite API, facilitando l’integrazione in settori eterogenei come automotive, industria, sviluppo software e analisi dati.

Le prestazioni del modello sono state validate attraverso rigorosi benchmark internazionali, che ne confermano la superiorità in diversi ambiti applicativi. Nel test SWE Bench Verified, dedicato alla correzione di bug reali nel codice, Kimi K2 raggiunge un impressionante 65,8%, superando di slancio il 54,6% di GPT 4.1. Anche nel benchmark LiveCodeBench, che misura la capacità di scrivere codice funzionante, il modello segna il 53,7% contro il 44,7% del principale rivale. Non meno sorprendente il risultato ottenuto in MATH 500, dove Kimi K2 si attesta al 97,4% nelle prove di ragionamento matematico, staccando nettamente il 92,4% di OpenAI.

…ma economico

Sul fronte economico, il nuovo modello si distingue per prezzi competitivi che rappresentano una vera e propria svolta per aziende e sviluppatori. Il costo di input si attesta attorno a 0,14 euro per milione di token, mentre l’output viene tariffato a 2,30 euro per milione di token.

Questi valori risultano estremamente vantaggiosi se confrontati con i leader del settore come GPT 4.1 (1,80€/milione input, 7,30€/milione output) o Claude Opus 4, che applica tariffe ancora più elevate. La sostenibilità economica di Kimi K2 apre così le porte a una democratizzazione dell’accesso all’intelligenza artificiale avanzata.