Moonshot AI-யின் Kimi K2.5 Reddit AMA, அதிநவீன திறந்த மூல மாடல்களின் சிக்கலான யதார்த்தத்தை வெளிப்படுத்துகிறது

595 ஜிகாபைட்டும் டெவலப்பர்களின் யதார்த்தமும் சந்திக்கும் இடம்

இதுவரை உருவாக்கப்பட்ட திறந்த மூல செயற்கை நுண்ணறிவு மாடல்களில் மிகவும் சக்திவாய்ந்தது என்று தொழில்துறை ஆய்வாளர்கள் கூறிய மாடலை வெளியிட்ட இரண்டு நாட்களுக்குப் பிறகு, Moonshot AI ஆய்வாளர்கள் Reddit-இல் உள்நுழைந்து உற்சாகமும் ஏமாற்றமும் கலந்திருந்த பயனர்களைச் சந்தித்தனர். பெய்ஜிங்கைத் தலைமையிடமாகக் கொண்ட அந்த ஸ்டார்ட்அப் கொண்டாடுவதற்குப் பல காரணங்கள் இருந்தன. அமெரிக்காவின் AI பெருநிறுவனங்களுடனான திறன் இடைவெளியைக் குறைப்பது, அமெரிக்காவின் சிப் ஏற்றுமதிக் கட்டுப்பாடுகளின் வரம்புகளைச் சோதிப்பது என Kimi K2.5 தலைப்புச் செய்திகளைப் பெற்றிருந்தது. ஆனால், ஒற்றை நுகர்வோர் GPU முதல் சிறிய உயர்நிலை கணினி ரேக்குகள் வரை பலவற்றில் பெரிய மொழி மாடல்களை இயக்குவது குறித்து பொறியாளர்கள் ஆலோசனைகளைப் பகிரும் r/LocalLLaMA மன்றத்தில் காத்திருந்த டெவலப்பர்களுக்கு இன்னும் உடனடிக் கவலை ஒன்று இருந்தது. இதை உண்மையில் எப்போது பயன்படுத்த முடியும் என்பதையே அவர்கள் அறிய விரும்பினர்.

மூன்று மணி நேரம் நடந்த Ask Me Anything அமர்வு, 2026-ஆம் ஆண்டின் அதிநவீன AI மேம்பாட்டை எதிர்பாராத வகையில் வெளிப்படையாகக் காட்டியது. நிறுவனங்களின் சந்தைப்படுத்தல் உள்ளடக்கங்களில் காணப்படும் மெருகூட்டப்பட்ட சித்திரம் அல்ல அது; தோல்விகளைப் பிழைத்திருத்துவது, மாடலின் தன்மையில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கையாள்வது, இன்று திறந்த மூல AI-யை வரையறுக்கும் அடிப்படை முரண்பாட்டை எதிர்கொள்வது ஆகியவற்றின் குழப்பமான யதார்த்தம். எவரும் பதிவிறக்கி மாற்றியமைக்கக் கூடிய வகையில் மாடலின் எடைகளை Moonshot வெளியிட்டிருந்தது. அந்தக் கோப்பின் அளவு சுமார் 595 ஜிகாபைட். அந்த விவாதத்தில் பங்கேற்ற பெரும்பாலான டெவலப்பர்களுக்கு, அந்தத் திறந்த அணுகல் கோட்பாட்டளவிலேயே இருந்தது.

ComfortableAsk4494, zxytim, ppwwyyxx ஆகிய பயனர்பெயர்களில் Moonshot குழுவைச் சேர்ந்த மூவர் பங்கேற்றனர். ஏறத்தாழ 187 கருத்துகளுக்குப் பதிலளித்த அவர்கள், கட்டமைப்பு, பயிற்சி முறை, AI மாடலுக்குத் தனித்தன்மையை அளிப்பது எது என்ற தத்துவார்த்தக் கேள்வி ஆகியவை குறித்த கேள்விகளை எதிர்கொண்டனர். அடுத்தகட்ட முன்னேற்றம் எங்கிருந்து வரும் என்பதையும் அவர்கள் சுட்டிக்காட்டினர்; அது வெறுமனே மேலும் அதிக அளவுருக்களால் வரப்போவதில்லை.

நீங்காத அளவுச் சிக்கல்

முதல் கேள்விகளிலேயே Kimi K2.5 ஒரு திருப்புமுனையாக அல்ல, தளவாடத் தலைவலியாகவே பார்க்கப்பட்டது. முதன்மை மாடலுடன் சிறிய மாடல்களையும் Moonshot ஏன் உருவாக்கவில்லை என்று ஒருவர் நேரடியாகக் கேட்டார். “8B, 32B, 70B போன்ற சிறிய அளவுகள், நுண்ணறிவுச் செறிவுக்கு மிகவும் பொருத்தமானவை,” என்று அவர்கள் எழுதினர். இங்குள்ள எண்கள், பில்லியன் கணக்கிலான அளவுருக்களைக் குறிக்கின்றன. மிகப்பெரிய மாடல்களைப் பல டெவலப்பர்களால் இயக்க முடியாததால், அவற்றைக் கொண்டாடுவதுகூட கடினமாகிவிட்டது என்று மற்றொருவர் கூறினார். மிதமான திறன் கொண்ட GPU-களில் இயங்கக்கூடிய குறியீட்டு வேலைகளுக்கான மாடல்களைக் கோரி, அமெரிக்கப் போட்டியாளர்களின் மாடல்களை அளவுகோலாகக் காட்டி மூன்றாமவர் எழுதினார்.

சிறிய மாடல் ஒன்றை உடனடியாக வெளியிடுவதாக Moonshot குழு அறிவிக்கவில்லை. ஆனால், இந்தக் கோரிக்கை தங்களுக்கு ஏற்கெனவே தெரிந்த ஒன்றுதான் என்பதுபோல் பதிலளித்தது. “கோரிக்கைகள் கவனத்தில் கொள்ளப்பட்டன!” என்று இணைத் தொகுப்பாளர்களில் ஒருவர் எழுதினார். Moonshot-இன் மாடல் தொகுப்பில் Hugging Face-இல் கிடைக்கும் சில சிறிய mixture-of-experts மாடல்களும் ஏற்கெனவே உள்ளன என்று மற்றொருவர் குறிப்பிட்டார். அதேநேரம், சிறிய மற்றும் பெரிய மாடல்களுக்கு பெரும்பாலும் வெவ்வேறு பொறியியல் முதலீடுகள் தேவைப்படும் என்றும் எச்சரித்தார்.

சுமார் 100 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட, உள்ளூரில் பயன்படுத்துவதற்காக மேம்படுத்தப்பட்ட மாடலை Moonshot உருவாக்குமா என்று ஒருவர் கேட்டபோது வந்த பதில்தான் அதிகம் வெளிப்படுத்தியது. அதற்குப் பதிலாக வேறொரு சமரசத் தீர்வை Kimi குழு முன்வைத்தது: பல்வேறு பணிகளில் “பயன்பாட்டுக்கான குறைந்தபட்சத் தரத்தை” தாண்டிச் செயல்படக்கூடிய 200 அல்லது 300 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட மாடல். திறந்த எடை மாடல்களை வெளியிடும் ஆய்வகங்கள் எதிர்கொள்ளும் சிக்கலை அந்தப் பதில் வெளிப்படுத்தியது. ஒரு டிரில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட அமைப்புடன் ஒப்பிடும்போது, 200 முதல் 300 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட மாடல் கூடுதலானோருக்கு அணுகலை வழங்கும். ஆனாலும், அதற்கும் பல GPU-கள் கொண்ட அமைப்புகள் அல்லது நினைவகத்தைச் சேமிக்கத் துல்லியத்தைக் குறைக்கும் தீவிர quantization நுட்பங்கள் தேவைப்படும்.

அந்த விவாதத்தில் பங்கேற்ற டெவலப்பர்கள் சற்றே சிறிய மாடல்களைக் கேட்கவில்லை. தங்களிடம் உண்மையில் உள்ள வன்பொருளில் இயங்கக்கூடிய அளவிலான மாடல்களையும், உள்ளூர் பயன்பாட்டை வெறும் ஆர்வலர்களின் இரண்டாம் நிலைக் கவலையாகக் கருதாமல் முதன்மையான கட்டுப்பாடாகக் கருதும் திட்டப் பாதையையும் கேட்டனர். தரவு மைய அளவிலான கட்டமைப்பு தேவைப்படும் மிகப்பெரிய மாடல்களை வெளியிடும் ஆய்வகங்களுக்கும், தங்கள் சொந்த உபகரணங்களில் அமைப்புகளை இயக்க விரும்பும் பயனர்களுக்கும் இடையே திறந்த மூல AI சமூகத்தில் அதிகரித்து வரும் பிளவை இந்த உரையாடல் வெளிச்சமிட்டது.

அளவாக்க விதிகள் முட்டுச்சந்தை எட்டிவிட்டனவா?

வன்பொருள் குறித்த புகார்களைக் கடந்ததும், பெரிய மொழி மாடல்களில் தற்போது மிக முக்கியமானதாகப் பல ஆய்வாளர்கள் கருதும் கேள்விக்குத் திரும்பியது விவாதம்: அளவாக்க விதிகளின் முன்னேற்றம் மந்தமாகிவிட்டதா? மாடலின் அளவு, தரவின் அளவு, செயல்திறன் ஆகியவற்றுக்கிடையிலான கணிக்கக்கூடிய தொடர்பையே அளவாக்க விதிகள் என்கிறோம். பல ஆண்டுகளாக AI முன்னேற்றத்தை இது உந்தி வந்துள்ளது. அளவாக்கம் “முட்டுச்சந்தை” எட்டிவிட்டதா என்று ஒருவர் நேரடியாகக் கேட்டார்.

தொழில்துறை முழுவதும் அதிகம் பேசப்படும் ஒரு காரணத்தை Kimi பிரதிநிதி பதிலாகக் கூறினார். “கிடைக்கும் கணினி வளங்கள் அதிகரிக்கும் வேகத்துக்கு இணையாக உயர்தரத் தரவின் அளவு வளரவில்லை,” என்று அவர் எழுதினார். “எனவே, இணையத் தரவைப் பயன்படுத்தி வழக்கமான அடுத்த டோக்கன் கணிப்பு முறையில் அளவாக்கம் செய்வது குறைவான முன்னேற்றத்தையே தரும்.” அடிப்படையான ஒரு வரம்பை இந்தக் கவனிப்பு சுட்டுகிறது: இணையத்தில் தரமான உரையின் அளவு வரையறுக்கப்பட்டது; AI ஆய்வகங்கள் அதில் பெரும்பகுதியைக் கொண்டு ஏற்கெனவே பயிற்சி அளித்துவிட்டன.

அடுத்து, இதிலிருந்து வெளியேறுவதற்கான தங்கள் விருப்பத் தீர்வை குழு முன்வைத்தது. ஒரே நேரத்தில் பணிபுரியும் 100 துணை முகவர்களை ஒருங்கிணைக்கும் Kimi K2.5-இன் திறனான Agent Swarm-ஐ, திறன் மேம்பாட்டுக்குப் புதிய வழியைத் திறக்கக்கூடிய “சோதனை நேர அளவாக்கம்” (test-time scaling) என அது சுட்டிக்காட்டியது. மாடல் உண்மையில் கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கும்போது, அதாவது inference நேரத்தில், செய்யப்படும் கணக்கீட்டை அதிகரிப்பதே சோதனை நேர அளவாக்கம். ஆரம்பப் பயிற்சிக் கட்டத்தில் கணக்கீட்டை அதிகரிப்பது இதற்கு மாறானது.

குழுவின் விளக்கத்தில், அளவாக்கம் என்பது பெரிய அளவிலான முன்பயிற்சி (pretraining) மட்டும் அல்ல. inference நேரத்தில் கட்டமைக்கப்பட்ட பணிகளின் அளவை அதிகரித்து, அதன் மூலம் கிடைக்கும் புரிதல்களை வலுவூட்டல் கற்றல் வழியாகப் பயிற்சிக்குள் மீண்டும் கொண்டுவருவதையும் அது குறிக்கலாம். “அளவாக்கத்துக்கான புதிய முன்னுதாரணங்கள் உருவாகக்கூடும்,” என்று இணைத் தொகுப்பாளர்களில் ஒருவர் எழுதினார். “எதிர்காலத்தில், மனிதர்களிடமிருந்து பெறும் முன் அறிவு குறைவாகவோ, இல்லாமலேயோ கற்கும் மாடல் உருவாக வாய்ப்புள்ளது.”

இந்தக் கூற்றின்படி, முன்னேற்றத்தை அளவிடும் அடிப்படை அளவுகோல், அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையிலிருந்தும் முன்பயிற்சி இழப்புக் கோடுகளிலிருந்தும் மாறிக்கொண்டிருக்கலாம். அதற்குப் பதிலாக, திட்டமிடவும், பணிகளைப் பகிர்ந்தளிக்கவும், சரிபார்க்கவும் கூடிய அமைப்புகள் முக்கியமாகலாம். நரம்பியல் வலையமைப்பின் ஒற்றை மாபெரும் கணக்கீட்டுச் சுற்றையே நம்பாமல், கருவிகளையும் துணை முகவர்களையும் கட்டுமானத் தொகுதிகளாகப் பயன்படுத்தும் அமைப்புகள் முன்னிலைக்கு வரலாம்.

Agent Swarm-இன் உள்பக்கம்: 100 துணை முகவர்கள் நினைவகத்தைப் பகிர்வது எப்படி?

காகிதத்தில் பார்த்தால், Agent Swarm என்பது புதிய வடிவில் வழங்கப்படும் பழக்கமான யோசனைபோலத் தோன்றலாம்: ஒரு பணியில் பல AI முகவர்கள் இணைந்து செயல்படுவது. ஆனால் நினைவகம் எங்கே சேமிக்கப்படுகிறது, ஒருங்கிணைப்பு எப்படிச் செய்யப்படுகிறது, அது ஏன் சத்தமாகக் குழப்பத்தில் முடிவதில்லை போன்ற முக்கியமான விவரங்களை AMA வெளிப்படுத்தியது.

பல முகவர் அமைப்புகளில் வழக்கமாக எழும் கவலையை ஒரு டெவலப்பர் முன்வைத்தார். 100 துணை முகவர்கள் இருக்கும் நிலையில், ஒருங்கிணைப்புப் பணி செய்யும் முகவர் தாமதத்திலும், சமூகம் “சூழல் சிதைவு” (context rot) என்று அழைப்பதிலும் இடையூறாக மாறக்கூடும். உரையாடல் வரலாறு உள்பேச்சுகள் மற்றும் கருவிகளின் செயல்பாட்டுச் சுவடுகளால் நிரம்பும்போது, செய்ய முயன்ற பணியின் நோக்கத்தை மாடல் இழப்பதால் அதன் செயல்திறன் குறைவதே சூழல் சிதைவு.

Kimi இணைத் தொகுப்பாளர், நிறுவனப் பயன்பாடுகளுக்கான முகவர் அமைப்புகளை உருவாக்கும் எவருக்கும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்த ஒரு வடிவமைப்புத் தேர்வை விளக்கினார்.

துணை முகவர்கள் தங்களுக்கெனத் தனித்த பணி நினைவகத்துடன் இயங்கி, அனைத்தையும் பகிரப்பட்ட சூழலுக்குள் தொடர்ந்து அனுப்புவதற்குப் பதிலாக, முடிவுகளை ஒருங்கிணைப்பாளருக்கு அனுப்புகின்றனர். இதன்மூலம் மொத்தச் சூழல் நீளத்தைப் புதிய பரிமாணத்தில் விரிவாக்க முடிகிறது!

மற்றொரு டெவலப்பர் செயல்திறன் குறித்த கூற்றுகளை வினவினார். பொருத்தமான பணிகளில் Agent Swarm சுமார் 4.5 மடங்கு வேகத்தை அளிக்க முடியும் என்று Moonshot பொதுவெளியில் தெரிவித்துள்ளது. ஆனால், அந்த எண்ணிக்கை குறிப்பிட்ட பணி எந்த அளவுக்குப் பல கூறுகளாகப் பிரித்துச் செய்யக்கூடியது என்பதை மட்டுமே காட்டுகிறதா என்று சந்தேகம் எழுப்பப்பட்டது. இது பணியைப் பொறுத்தே அமையும் என்பதை குழு ஒப்புக்கொண்டது. சில சந்தர்ப்பங்களில், ஒரு பணிக்குப் பல முகவர்கள் தேவையில்லை என்று அமைப்பு முடிவுசெய்து, கூடுதல் கணினி வளத்தைச் செலவிடுவதைத் தவிர்க்கிறது. துணை முகவர்களுக்கான டோக்கன் வரம்புகளை ஒருங்கிணைப்பாளர் நிர்வகிக்க வேண்டும் என்றும், ஒவ்வொரு துணை முகவருக்கும் பொருத்தமான அளவிலான பணி ஒதுக்கப்பட வேண்டும் என்றும் குழு தெரிவித்தது.

சந்தைப்படுத்தல் மொழியாக அல்லாமல் பொறியியல் விளக்கமாகப் பார்த்தால், Moonshot விவரித்தது நிறுவனங்களில் பழக்கமான ஒரு நடைமுறையைத்தான்: கட்டுப்பாட்டு மையத்தைச் சுத்தமாக வைத்திருப்பது, பணியாளர் செயல்முறைகளின் வெளியீடுகளுக்கு வரம்பு விதிப்பது, ஒருங்கிணைப்பாளரால் கையாள முடியாத பதிவுகளால் அதை மூழ்கடிக்காமல் இருப்பது. எதிர்கால AI அமைப்புகள் ஒற்றைக் கட்டமைப்பிலான உரையாடல் மாடல்களைவிடப் பகிர்ந்தளிக்கப்பட்ட கணினிக் குழுமங்களைப் போல இருக்கும் என்பதை இந்தக் கட்டமைப்பு சுட்டுகிறது.

System 1-இலிருந்து System 2-க்கு மாறுதல்

புதிய அளவுகோல் மதிப்பெண் அல்ல; ஆராய்ச்சியின் முன்னுரிமைகள் குறித்த அறிக்கையே AMA-வில் சுட்டிக்காட்டப்பட்ட மிக முக்கியமான மாற்றம். “System 1” முன்பயிற்சியிலிருந்து “System 2” வலுவூட்டல் கற்றலுக்கு கணினி வளங்களை Moonshot மாற்றுகிறதா என்று ஒரு கேள்வி எழுப்பப்பட்டது. உளவியலாளர் Daniel Kahneman பிரபலப்படுத்திய அறிவாற்றல் முறைகளைக் குறிக்கும் சொற்கள் இவை: System 1 என்பது விரைவான, உள்ளுணர்வின் அடிப்படையிலான சிந்தனை; System 2 என்பது மெதுவான, நிதானமான பகுத்தறிவு.

AI துறையில், இதன் பொருள் பரந்த வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதிலிருந்து விலகி, பல படிகளைக் கொண்ட பணிகளில் பகுத்தறிவையும் சரியான நடத்தையையும் வெளிப்படையாக ஊக்குவிக்கும் பயிற்சிக்கு மாறுவதாகும். வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான கணினி வளங்கள் தொடர்ந்து அதிகரிக்கும் என்று Kimi பிரதிநிதி பதிலளித்தார். குறிப்பாக “முகவர் துறையில்” புதிய RL குறிக்கோள் செயல்பாடுகள் உருவாகும் என்றும் அவர் தெரிவித்தார்.

இந்தக் கூற்று ஒரு திட்டப் பாதையைச் சுட்டுகிறது. மாடல்கள் கருவிகளை அதிகம் பயன்படுத்தி, பணிகளைப் பல கூறுகளாகப் பிரிக்கத் தொடங்கும்போது, டோக்கன்களைக் கணிப்பதற்கு மட்டுமல்லாமல், முகவர்களாகச் சிறப்பாகச் செயல்படுவதற்கும் மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிப்பதில் ஆய்வகங்கள் தங்கள் நிதியின் பெரும்பகுதியைச் செலவிடும். நிறுவனங்களுக்கு இது முக்கியம்; ஏனெனில் RL வழியாக வரும் மேம்பாடுகள் பெரும்பாலும் சில சமரசங்களையும் கொண்டிருக்கும். ஒரு மாடல் அதிக உறுதியுடன் செயல்படலாம், கருவிகளை அதிகமாகப் பயன்படுத்தலாம் அல்லது ஒரு நிறுவனத்தின் எதிர்பார்ப்புகளுடன் எளிதில் பொருந்தாத வெகுமதி சமிக்ஞைகளுக்கு அதிகம் இசைவாகலாம்.

அமெரிக்க ஆய்வகங்களிடம் உள்ளதைவிட மிகப் பெரிய GPU தொகுப்புகளைக் கொண்ட Moonshot-க்கும் அவற்றுக்கும் இடையே உள்ள கணினி வள இடைவெளி பற்றிக் கேட்டபோது, குழு வெளிப்படையாகப் பதிலளித்தது. “இடைவெளி குறைகிறது என்று நான் சொல்லமாட்டேன்,” என்று இணைத் தொகுப்பாளர்களில் ஒருவர் எழுதினார். “ஆனால் செயற்கைப் பொது நுண்ணறிவை (AGI) அடைய எவ்வளவு கணினி வளம் தேவை? பொறுத்திருந்து பார்ப்போம்.” மற்றொருவர் இன்னும் தத்துவார்த்தமான விளக்கத்தை அளித்தார்: “கிடைக்கக்கூடிய கணினி வளத்தைப் பாதிக்கும் காரணிகள் ஏராளம். ஆனால் எதுவாக இருந்தாலும், கட்டுப்பாடுகளில்தான் புதுமை பிறக்கிறது.”

Kimi சில நேரங்களில் தன்னை Claude என்று அழைப்பது ஏன்?

திறந்த எடைகளுடன் வெளியாகும் மாடல்கள் குறித்து எப்போதும் ஒரு சந்தேகம் நிலவுகிறது: போட்டியாளர்களிடமிருந்து அந்த மாடல் அளவுக்கு அதிகமாகக் கற்றுக்கொண்டுவிட்டதா? இந்தச் சந்தேகம் விரைவில், ஒரு AI-யின் வெளியீடுகளைக் கொண்டு மற்றொரு AI-க்குப் பயிற்சி அளிக்கும் distillation குற்றச்சாட்டாக வலுப்பெறலாம். திறந்த மாடல்கள் குறித்த உரையாடல்களில் பரவும் சங்கடமான குற்றச்சாட்டுகளில் ஒன்றை ஒரு பயனர் முன்வைத்தார்: K2.5 சில சமயங்களில் தன்னை Anthropic நிறுவனத்தின் முதன்மை மாடலான “Claude” என்று அடையாளப்படுத்திக் கொள்கிறது. இதன் பின்னணி, Claude-இடமிருந்து அதிகமாகத் தரவுகளைப் பெற்றிருக்கலாம் என்பதாகும்.

இந்த நடத்தையை Moonshot மறுக்கவில்லை. மாறாக, அது நிகழும் சூழல்களை விளக்கியது. பொருத்தமான system prompt கொடுக்கப்பட்டால், குறிப்பாக சிந்தனை முறையில், மாடல் “Kimi” என்று பதிலளிப்பதற்கான வாய்ப்பு அதிகம் என்று குழு தெரிவித்தது. ஆனால் system prompt காலியாக இருந்தால், மாடல் “வரையறுக்கப்படாத பகுதி” ஒன்றுக்குள் திசைமாறிவிடுகிறது. இது திட்டமிட்ட பயிற்சித் தேர்வுகளுக்குப் பதிலாக, முன்பயிற்சித் தரவின் பகிர்வைப் பிரதிபலிக்கிறது.

பின்னர், பயிற்சி குறித்த ஒரு முடிவுடன் தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட விளக்கத்தை Moonshot முன்வைத்தது. முன்பயிற்சியின்போது புதிய இணையக் குறியீட்டுத் தரவுக்கு கூடுதல் எடை அளித்ததாகவும், அந்தத் தரவு “Claude” என்ற டோக்கனுடன் அதிகம் தொடர்புடையதாகத் தெரிகிறது என்றும் Moonshot கூறியது. AI குறியீட்டு உதவியாளர்கள் பற்றிப் பேசும் டெவலப்பர்கள் Anthropic-இன் மாடலை அடிக்கடி குறிப்பிடுவதே இதற்குக் காரணமாக இருக்கலாம். அளவுகோல் முடிவுகளைச் சுட்டிக்காட்டி distillation குற்றச்சாட்டை குழு மறுத்தது.

உண்மையில், பல அளவுகோல்களில் K2.5, Claude-ஐவிடச் சிறப்பாகச் செயல்படுவதாகத் தெரிகிறது. HLE, BrowseComp, MMMU Pro, MathVision ஆகியவை சில எடுத்துக்காட்டுகள்.

நிறுவனங்களில் இந்த மாடலைப் பயன்படுத்துவோருக்கு முக்கியமானது இணையத்தில் நிகழும் சர்ச்சை அல்ல. மாடல் தனது அடையாளத்தைத் தவறாகக் கூறுவது உண்மையான தோல்வி நிலை என்பதையும், மாடலின் சுயவிளக்கத்தைத் தற்செயலாக விடுவதற்குப் பதிலாக system prompt-களைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் நிறுவனங்கள் இதைத் தணிக்க முடியும் என்பதையுமே கவனிக்க வேண்டும். நம்பகமான பயன்பாட்டுக்குத் தேவையான செயல்பாட்டு ஒழுங்காக prompt நிர்வாகத்தை AMA அணுகியது; பயனர் அனுபவத்தை அழகுபடுத்தும் அம்சமாக மட்டும் அல்ல.

வெகுமதி மாடலில் ஆன்மாவைத் தேடுதல்

K2.5-இன் எழுத்து நடை, முந்தைய Kimi மாடல்களைவிடப் பொதுவானதாக இருப்பதாக விவாதத்தில் மீண்டும் மீண்டும் கூறப்பட்டது. பல டெவலப்பர்கள், தீவிரப் பிந்தைய பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட மாடல்களின் இயல்பான தன்மையாக இப்போது காணும் வழக்கமான “உதவிகரமான உதவியாளர்” தொனியை இது கொண்டிருப்பதாகப் பயனர்கள் விவரித்தனர். Kimi K2-இன் தனித்தன்மையை மிகவும் விரும்பியதாகக் கூறிய ஒருவர், என்ன நடந்தது என்று கேட்டார்.

ஒவ்வொரு புதிய வெளியீட்டிலும் மாடலின் தன்மை ஓரளவு மாறுகிறது என்பதை Kimi இணைத் தொகுப்பாளர் ஒப்புக்கொண்டார். மேலும், தனித்தன்மை என்பது அகநிலையானது, மதிப்பிடுவதும் கடினம் என்றார். “இது மிகவும் கடினமான பிரச்சினை,” என்று அவர் எழுதினார். இந்தப் பிரச்சினையை மேம்படுத்தவும், ஒவ்வொரு பயனருக்கும் ஏற்ப தனித்தன்மையை மாற்றியமைக்க முடியும் வகையில் உருவாக்கவும் விரும்புவதாகக் குழு தெரிவித்தது.

குறியீட்டுத் திறனை வலுப்படுத்துவது படைப்பாற்றல் எழுத்தையும் உணர்ச்சி நுண்ணறிவையும் பாதிக்குமா என்ற தனியான உரையாடலில், மாடல் போதிய அளவு பெரியதாக இருந்தால் அடிப்படையில் முரண்பாடு இல்லை என்று Kimi பிரதிநிதி வாதிட்டார். ஆனால், பதிப்புகளுக்கிடையே “எழுத்துச் சுவையை” தக்கவைத்துக்கொள்வது கடினம்; ஏனெனில் வெகுமதி மாடல் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருக்கிறது என்றார். படைப்பாற்றல் எழுத்தின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும் அதற்கேற்ப வெகுமதி மாடல்களைச் சரிசெய்யவும், ஒரு வகையான மேல்-நிலை மதிப்பீடான உள் அளவுகோல்களை குழு பயன்படுத்துகிறது.

மற்றொரு பதில் இதைவிட மேலும் சென்று, நிறுவன AI விவரக்குறிப்பில் வழக்கத்திற்கு மாறாகவும், இந்தக் கருவிகளை அன்றாடம் பயன்படுத்துவோருக்கு பரிச்சயமானதாகவும் இருக்கும் சொற்களைப் பயன்படுத்தியது. வெகுமதி மாடலின் “ஆன்மா” பற்றிப் பேசிய குழு, பயனரின் ரசனையைப் பிரதிபலிக்கும் “நிலையை” சேமித்து, மாடலின் வெளியீடுகளை அதற்கேற்ப வடிவமைப்பதற்கான சாத்தியத்தையும் சுட்டிக்காட்டியது. நிறுவனங்கள் பெரும்பாலும் குறைத்து மதிப்பிடும் தயாரிப்புச் சாத்தியத்தை இந்த உரையாடல் காட்டுகிறது. பாணியில் ஏற்படும் மாற்றம் அழகியல் சார்ந்தது மட்டுமல்ல. மாடல் முடிவுகளை விளக்கும் விதம், நிச்சயமற்ற தன்மையை வெளிப்படுத்தும் விதம், தெளிவற்ற நிலைகளைக் கையாளும் விதம், வாடிக்கையாளர்கள் மற்றும் ஊழியர்களுடன் உரையாடும் விதம் ஆகியவற்றையும் அது மாற்றக்கூடும்.

AI ஆராய்ச்சியின் உண்மையான பணி: பிழைத்திருத்தம்

பயிற்சி மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றலின்போது ஏற்பட்ட ஆச்சரியங்களைப் பற்றிய கேள்விக்கான பதிலில்தான் ஆராய்ச்சிக் கலாசாரம் குறித்த மிகத் தெளிவான பார்வை கிடைத்தது. வலியுறுத்திக் காட்டுவதற்காகத் தடித்த எழுத்தில் ஒரே ஒரு சொல்லை இணைத் தொகுப்பாளர் பதிலளித்தார்: பிழைத்திருத்தம்.

முன்பயிற்சியாக இருந்தாலும் சரி, பிந்தைய பயிற்சியாக இருந்தாலும் சரி, ஒன்று தொடர்ந்து மிக உயர்ந்த முன்னுரிமையாக வெளிப்படுகிறது: பிழைத்திருத்தம்.

முழு அமர்விலும் ஓடிய ஒரு கருத்தை அந்தப் பதில் வெளிச்சமிட்டது. வெவ்வேறு அளவிலான மாடல்களில் புதிய யோசனைகளை மதிப்பிடுவதற்கான தங்கள் “அளவாக்க ஏணி” முறையைப் பற்றிக் கேட்டபோது, தோல்வியிலிருந்து கிடைத்த அனுபவத்தை zxytim பகிர்ந்தார். முந்தைய தலைமுறை மாடலில் சோதனை நேரியல்-கவனக் கட்டமைப்பான Kimi Linear-ஐ விரைவாகச் சேர்க்க குழு ஒருமுறை முயன்றது. குறிப்பிட்ட அளவில் அது அளவாக்க ஏணிச் சோதனையில் தோல்வியடைந்தது. குழு பின்வாங்கி, இணைத் தொகுப்பாளர் குறிப்பிட்டபடி “கடினமான பிழைத்திருத்தச் செயல்முறையை” மேற்கொண்டது. சில மாதங்களுக்குப் பிறகுதான் அதைச் செயல்பட வைக்க முடிந்தது.

“புள்ளிவிவர ரீதியாகப் பார்த்தால், சிறிய அளவில் செயல்படும் பெரும்பாலான யோசனைகள் அளவாக்க ஏணியில் வெற்றிபெறாது,” என்று அவர்கள் தொடர்ந்தனர். “வெற்றிபெறுபவை பொதுவாக எளிமையானவை, பயனுள்ளவை, கணித அடிப்படை கொண்டவை. வெற்றியைக் கொண்டாடுவதைவிட, தோல்வியை நிர்வகிப்பதில்தான் ஆராய்ச்சியின் பெரும்பகுதி இருக்கிறது.”

AI வழங்குநர்களை மதிப்பிடும் தொழில்நுட்பத் தலைவர்களுக்கு இந்த ஒப்புதல் பயனுள்ள பாடமாகும். அதிநவீன திறன்கள் நேர்த்தியான திருப்புமுனைகளிலிருந்து மட்டும் உருவாவதில்லை. தவறுகளைத் தொடர்ந்து தனிமைப்படுத்திக் கண்டறிவதிலிருந்தும், பலனளிக்குமா என்று தெரியாத சிக்கல்களுக்காக மாதக்கணக்கில் உழைக்கத் தயாராக இருக்கும் நிறுவனக் கலாசாரத்திலிருந்துமே அவை உருவாகின்றன. தயாரிப்பு வெளியீடுகளில் அடிக்கடி முன்வைக்கப்படும் மெருகூட்டப்பட்ட கதைகளுக்கு முற்றிலும் மாறான யதார்த்தத்தை இது நினைவூட்டுகிறது.

K3 மற்றும் தொடர்ச்சியான கற்றலுக்கான திட்டப் பாதை

Kimi-யின் அடுத்த தலைமுறை குறித்த நுட்பமான முன்னோட்டமாகவும் இந்த AMA அமைந்தது. வழக்கமான கவன வழிமுறைகளைவிட நீண்ட சூழலைச் சிறப்பாகக் கையாள்வதை நோக்கமாகக் கொண்ட Moonshot-இன் நேரியல் கவன ஆராய்ச்சியை Kimi K3 ஏற்குமா என்று டெவலப்பர்கள் கேட்டனர். நேரியல் அணுகுமுறைகள் தீவிரமாகப் பரிசீலிக்கப்படும் வாய்ப்பு உள்ளதாகக் குழு உறுப்பினர்கள் தெரிவித்தனர். “Kimi Linear, K3-இன் ஒரு பகுதியாக இடம்பெற வாய்ப்புள்ளது,” என்று ஒருவர் எழுதினார். “பிற மேம்பாடுகளையும் சேர்ப்போம்.”

மற்றொரு உரையாடலில், K3 “K2.5-ஐவிடப் பல மடங்கு, ஒருவேளை 10 மடங்கு சிறப்பாக இருக்கும்” என்று இணைத் தொகுப்பாளர் ஒருவர் கணித்தார். தொடர்ந்து கற்றல் என்பதையும் குழு தீவிரமாக ஆராயும் திசையாகக் குறிப்பிட்டது. இதன் மூலம், நீண்ட கால அளவில் திறம்படப் பணிபுரியக்கூடிய முகவர்கள் உருவாகும் எதிர்காலம் சுட்டிக்காட்டப்பட்டது. ஒற்றை முறை பணிகளுக்குப் பதிலாகத் தொடர்ந்து நடைபெறும் திட்டங்களைக் கையாள முகவர்கள் தேவைப்படும் நிறுவனங்களுக்கு இது முக்கியமானது.

“தொடர்ச்சியான கற்றல் முகவர்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்தி, அவர்கள் நீண்ட நேரம் திறம்படப் பணிபுரிய உதவும் என்று நம்புகிறோம்,” என்று இணைத் தொகுப்பாளர்களில் ஒருவர் எழுதினார். Agent Swarm குறித்துப் பேசுகையில், அமைப்பு மேலும் நிலைத்தன்மை அடைந்ததும் ஒருங்கிணைப்பு அடித்தளத்தை டெவலப்பர்களுக்குக் கிடைக்கச் செய்யத் திட்டமிட்டிருப்பதாகக் குழு தெரிவித்தது. “விரைவிலேயே கிடைக்கும் என்று நம்புகிறோம்,” என்றும் அவர்கள் கூறினர்.

2026-ஆம் ஆண்டின் திறந்த AI குறித்து இது வெளிப்படுத்துவது என்ன?

எல்லாக் கேள்விகளுக்கும் இந்த அமர்வு பதிலளிக்கவில்லை. பன்முகத் தரவுப் பயிற்சி முறைகள், வெகுமதி மாறுபாட்டைச் சாதகமாகப் பயன்படுத்துவதற்கு எதிரான பாதுகாப்புகள், தரவு நிர்வாகம் ஆகியவை குறித்த மிகத் தொழில்நுட்பமான சில கேள்விகளுக்கான பதில்கள், விரைவில் வெளியாகவுள்ள தொழில்நுட்ப அறிக்கைக்கு ஒத்திவைக்கப்பட்டன. இது வழக்கத்திற்கு மாறானதல்ல. செயல்பாட்டு ரீதியாக மிக முக்கியமான விவரங்களைப் பல ஆய்வகங்கள் இப்போது ரகசியமாகவே கருதுகின்றன.

இருப்பினும், AI துறையில் உண்மையான போட்டி எங்கே நகர்ந்துள்ளது என்பதை அந்த விவாதம் வெளிப்படுத்தியது. சீனாவுக்கும் அமெரிக்காவுக்கும் இடையிலான இடைவெளியோ, திறந்த மாடல்களுக்கும் மூடிய மாடல்களுக்கும் இடையிலான வேறுபாடோ மிக முக்கியமானதல்ல. மாடல்கள் அளிப்பதாகக் கூறும் வாக்குறுதிகளுக்கும், அமைப்புகள் உண்மையில் வழங்கக்கூடியவற்றுக்கும் இடையிலான இடைவெளிதான் முக்கியமானது. ஒருங்கிணைப்பே தயாரிப்பாக மாறி வருகிறது. Moonshot ஒரு மாடலை மட்டும் வெளியிடவில்லை. பணிகளைப் பிரித்து, கருவிகளைப் பயன்படுத்தி, கட்டமைக்கப்பட்ட முடிவுகளை விரைவாகத் திருப்பி அளிக்கக்கூடிய முகவர்களிடமிருந்தே அடுத்தகட்ட முன்னேற்றம் வரும் என்ற ஒரு கண்ணோட்டத்தையும் அது முன்வைக்கிறது.

உள்ளூரில் இயங்கக்கூடிய திறந்த அணுகலை டெவலப்பர்கள் கோரும்போது, திறந்த எடைகள் வன்பொருள் யதார்த்தத்துடன் மோதுகின்றன; தரவு மையம் தேவைப்படும் திறந்த அணுகலை அவர்கள் விரும்பவில்லை. மூல நுண்ணறிவிலிருந்து நம்பகத்தன்மைக்கு, ஒரு அளவுகோலில் இரண்டு புள்ளிகள் அதிகம் பெறுவதிலிருந்து கருவி அழைப்புகளை ஒழுங்காகக் கையாள்வது, பல முகவர் பணிச்சூழல்களில் நினைவகத்தை நிர்வகிப்பது, வெளியீடுகளில் பயனர்கள் நம்பிக்கை வைக்கத் தீர்மானிக்கும் அளவிடக் கடினமான “சுவையை” தக்கவைப்பது ஆகியவற்றைச் சரிசெய்வதற்கு போட்டிக் களம் மாறுகிறது.

பெரிதும் கவனத்தை ஈர்த்த வெளியீட்டுக்குப் பிறகும், வளர்ந்து வரும் புவிசார் அரசியல் கதையாடலின் பின்னணியிலும் Moonshot Reddit-இல் பங்கேற்றது. அங்கே காத்திருந்த டெவலப்பர்களுக்கு இன்னும் நடைமுறையான ஒரு கேள்வியே முக்கியமாக இருந்தது: திறந்த அணுகல் எப்போது உண்மையில் பயன்படக்கூடியதாக மாறும்? அந்த வகையில், AMA வெறுமனே Kimi K2.5-ஐச் சந்தைப்படுத்தவில்லை. பெரிய மாடல்களிலிருந்து கட்டமைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டுக்கு, மூடிய API-களிலிருந்து திறந்த எடைகளுக்கு மாறும் ஒரு இடைநிலைத் தொழில்துறையின் சித்திரத்தை அது அளித்தது. திறந்த எடைகள் இருந்தாலும், அவற்றைப் பயன்படுத்தத் தீவிரமான பொறியியல் தேவைப்படுகிறது. அதேபோல், வெற்றியைக் கொண்டாடுவதிலிருந்து தோல்வியை நிர்வகிப்பதற்கும் தொழில்துறை நகர்கிறது.

சுருக்கமாக

• 595 ஜிகாபைட் அளவுள்ள திறந்த மூல மாடலான Kimi K2.5-ஐ Moonshot AI வெளியிட்ட பிறகு, நடைமுறைப் பயன்பாடு குறித்த கேள்விகளை எதிர்கொள்ள r/LocalLLaMA-வில் Reddit AMA நடத்தியது
• உள்ளூர் வன்பொருளில் இயங்க 8B-70B அளவுருக்கள் கொண்ட சிறிய மாடல்களை டெவலப்பர்கள் கோரினர்; ஆனால் பரவலான பயன்பாட்டுக்குக் குறைந்தபட்சம் 200B-300B அளவுருக்கள் தேவைப்படலாம் என்று Moonshot கூறியது
• உயர்தரப் பயிற்சித் தரவு குறைவாக இருப்பதால் அளவாக்க விதிகளின் முன்னேற்றம் மந்தமடைவதை குழு ஒப்புக்கொண்டது; 100 துணை முகவர்களை ஒருங்கிணைக்கும் Agent Swarm வழியாக “சோதனை நேர அளவாக்கத்தை” நோக்கி கவனம் திரும்புகிறது
• சூழல் சிதைவைத் தவிர்க்க, Agent Swarm ஒவ்வொரு துணை முகவருக்கும் தனித்த பணி நினைவகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது; டோக்கன் வரம்புகளையும் பணி ஒதுக்கீட்டையும் ஒருங்கிணைப்பாளர் நிர்வகிக்கிறார்
• வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான கணினி வளங்கள் அதிகரிக்கும்; System 1 வடிவம் கண்டறிதலிலிருந்து System 2 பகுத்தறிவு மற்றும் முகவர் நடத்தைப் பயிற்சிக்கு கவனம் மாறும்
• மாடல் தன்னை “Claude” என்று அழைக்கும் அடையாளக் குழப்பம், distillation காரணமாக அல்ல; Claude பற்றிய குறிப்புகள் அடிக்கடி இடம்பெறும் குறியீட்டுத் தரவுக்கு கூடுதல் எடை அளித்ததன் விளைவு என்று Moonshot விளக்கியது
• பதிப்புகளுக்கிடையே தனித்தன்மையையும் “ஆன்மாவையும்” அளவிடுவதும் தக்கவைத்துக்கொள்வதும் கடினமாகவே உள்ளது; பயனருக்கேற்ற ரசனை நிலைகளை உருவாக்கும் திட்டம் உள்ளது
• நீண்டகால முகவர் பணிகளுக்காக நேரியல் கவனக் கட்டமைப்புகளையும் தொடர்ச்சியான கற்றல் திறன்களையும் Kimi K3-இல் சேர்க்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது