Модели Moonshot AI — Kimi и reasoning

Языковые модели

В основе экосистемы Moonshot AI лежит линейка языковых моделей, используемых в ассистенте Kimi. Эти модели ориентированы на reasoning, работу с длинным контекстом и анализ сложных текстов

Линейка языковых моделей Moonshot AI

Moonshot AI использует собственные языковые модели, которые лежат в основе ассистента Kimi и API-платформы. Эти модели изначально проектировались для работы с длинным контекстом и сложными логическими цепочками. В отличие от универсальных ассистентов, здесь приоритет отдан анализу, последовательности рассуждений и устойчивости ответов.

Модели применяются как в публичном интерфейсе Kimi, так и в корпоративных и разработческих сценариях через API.

Фокус на reasoning

Ключевая особенность моделей Moonshot AI — акцент на reasoning. Модель старается сохранять логическую связность на протяжении всего ответа, корректно работать с многошаговыми вопросами и не терять контекст даже при большом объёме входных данных.

Это делает модели особенно полезными для анализа статей, исследований, технической документации, юридических текстов и образовательных материалов.

Длинный контекст

Moonshot AI известна поддержкой очень длинного контекста. Ассистент Kimi способен принимать и обрабатывать большие документы целиком, а не отдельные фрагменты. Это позволяет задавать вопросы по всему тексту, делать сводки, искать противоречия и выстраивать выводы на основе полного материала.

Точные числовые значения максимального контекста публично не раскрываются компанией.

Мультимодальность

Помимо текста, модели Moonshot AI постепенно расширяют мультимодальные возможности. Поддерживается работа с изображениями и документами, где визуальная информация используется как часть анализа. Мультимодальность применяется прежде всего в аналитических и прикладных сценариях, а не в развлекательных.

Сильные стороны моделей

  • устойчивые многошаговые рассуждения;
  • работа с длинными и сложными текстами;
  • хорошая структуризация ответов;
  • подходит для аналитических и образовательных задач;
  • меньше потерь контекста в длинных диалогах.

Ограничения и особенности

  • модели не ориентированы на быстрые короткие ответы в бытовых сценариях;
  • развлекательные и креативные задачи не являются приоритетом;
  • часть функций доступна только через интерфейс Kimi или корпоративный доступ;
  • публичной информации о размере моделей и архитектуре нет.