Perplexity AI делает ставку на китайскую Kimi K2
Perplexity AI, стартап из Сан-Франциско, известный своим поисковым ИИ-ассистентом, сообщил о намерении провести пост-тренировку модели Kimi K2, созданной китайской компанией Moonshot AI. Об этом 13 июля 2025 года в социальной сети X заявил глава компании Аравинд Шринивас. Такое решение принято после того, как модель Kimi K2 продемонстрировала выдающиеся результаты в ряде тестов, особенно в задачах программирования, где она обошла такие модели, как GPT-4 и Claude.
Почему Kimi K2 привлекла внимание
Модель Kimi K2 была представлена всего за два дня до анонса Perplexity — 11 июля, и с первого дня вызвала интерес у специалистов. Она построена на архитектуре Mixture of Experts и включает в себя триллион параметров — это одна из самых мощных открытых моделей на сегодняшний день. Её сильные стороны — генерация кода, решение математических задач и выполнение агентных функций, где ИИ может действовать автономно.
По внутренним оценкам Perplexity, модель Kimi K2 уверенно обошла своих конкурентов в профильных бенчмарках. В задачах программирования она показала себя лучше, чем Claude и GPT-4.1, а в тестах на математические способности достигла результатов, сопоставимых с лучшими на рынке. Особенно выделяется её производительность в LiveCodeBench — одном из наиболее сложных тестов для ИИ-разработки.
Что даст пост-тренировка
Пост-тренировка — это процесс адаптации уже обученной модели под конкретные задачи. В отличие от обучения с нуля, этот подход требует меньше вычислительных ресурсов, но позволяет значительно повысить эффективность модели в определённой сфере. В случае Perplexity это может быть точечная настройка Kimi K2 для диалогового поиска, анализа данных и автоматизации запросов.
Компания пока не раскрывает сроки завершения дообучения, но, по словам Шриниваса, по его итогам планируется официальное заявление и, вероятно, обновление функциональности платформы.
Краткий обзор контекста
До сих пор Perplexity использовала модель DeepSeek R1, однако теперь делает ставку на более мощную и открытую архитектуру. Решение дообучить Kimi K2 отражает тренд в индустрии — использование гибких и масштабируемых открытых моделей, которые можно адаптировать под собственные задачи.
Интерес к Kimi K2 высок и среди других участников рынка. На платформе OpenRouter она уже обогнала по популярности Grok от xAI и вошла в десятку самых часто используемых моделей.
Вопросы и сомнения
Пока не все в сообществе единодушны в восторге. Хотя многие отметили потенциал модели, некоторые выразили сомнение в её масштабируемости и практическом применении. Один из пользователей платформы X написал:
«1T параметров — это впечатляет, но как это будет работать на устройствах или в облаках без огромных затрат?»
Также активно обсуждаются риски, связанные с открытостью таких мощных систем. В условиях отсутствия чётких глобальных стандартов безопасности это может привести к злоупотреблениям и ошибкам в использовании модели.
Перспективы и вызовы
Для Perplexity это шанс усилить свои позиции в борьбе с такими гигантами, как Google, OpenAI и Anthropic. Интеграция дообученной Kimi K2 может улучшить агентные возможности сервиса — от генерации текстов и отчётов до автоматизации сложных задач на уровне предприятия.
Однако компания должна будет убедительно ответить на вопросы об устойчивости и безопасности модели. Открытый характер Kimi K2, с одной стороны, обеспечивает гибкость, а с другой — требует ответственного подхода к её внедрению.
По мнению исследователей из Университета Беркли, распространение открытых ИИ-моделей с миллиардными параметрами требует новых стандартов этики и надзора, чтобы избежать технологических и социальных рисков.
