-Kimi K2是一个使用MuonClip在15.5T代币上预训练的大型LLM模型。 -模型稳定稳健，无训练尖峰。 -它是一个开源代理模型，具有1T总/32B活动MoE模型，专门从事编码和代理任务。 -Kimi K2提供先进的代理智能，可供用户探索。 -Kimi K2的API提供输入和输出代币的定价详细信息。 -其他资源包括技术博客、权重和编码，以及用于进一步探索和实现的GitHub存储库。 最终答案：Kimi K2是一个大型LLM模型，使用MuonClip在15.5T代币上进行预训练，擅长编码和代理任务。它是稳定的，健壮的，开源的，有一个API可供使用。提供了其他资源，如技术博客和GitHub存储库，以供进一步探索。 在最近的推文中，hardmaru展示了机器学习模型Kimi K2的令人印象深刻的损失曲线，该模型在惊人的15500亿标记上进行了预训练。该模型的训练利用了MuonClip，这是一种技术，通过防止突然的波动，确保了大规模语言模型训练的稳定性。这条推文对于对开发稳健和可扩展语言模型感兴趣的机器学习工程师和研究人员尤为重要，因为它突出了MuonClip在实现理想损失曲线方面的有效性，这是机器学习训练中的一个常见目标。该推文还包含了一个链接，供那些想要了解更多关于Kimi K2和MuonClip方法的详细信息的人使用。