Moonshot AI Models on AtlasCloud | Kimi

Các nhóm kỹ thuật sử dụng Kimi K2.6 để chạy các tác nhân lập trình dài hạn giúp tự chủ đại tu các cơ sở mã sản xuất qua những phiên kéo dài nhiều giờ. Trong một ví dụ đã được ghi nhận, K2.6 đã viết lại một công cụ khớp lệnh tài chính 8 năm tuổi trong 13 giờ và mang lại hiệu suất tăng 185% mà không cần sự can thiệp của con người giữa các lần commit. Mức giá thanh toán theo mức sử dụng (pay-as-you-go) của Atlas Cloud giúp việc chạy các phiên tác nhân mở rộng này trở nên thiết thực mà không cần cam kết dung lượng.

Các nhóm vận hành sử dụng bầy đàn 300 tác nhân của Kimi K2.6 để xử lý song song các lô tài liệu lớn. Một lần chạy điều phối duy nhất đã khớp một bản CV với 100 vai trò công việc và tạo ra 100 bản sơ yếu lý lịch được tùy chỉnh hoàn toàn làm đầu ra. Mô hình tương tự cũng áp dụng cho việc đánh giá hợp đồng, kiểm tra tuân thủ và bất kỳ quy trình làm việc nào mà một đầu vào cố định cần được đánh giá dựa trên một tập hợp các mục tiêu lớn và có thể thay đổi.

Các nhóm nghiên cứu và pháp lý sử dụng Kimi K2-Thinking cho các vấn đề phân tích nhiều bước yêu cầu suy luận nội bộ mở rộng. Mô hình hỗ trợ tối đa 200 đến 300 lệnh gọi công cụ (tool calls) tuần tự mỗi phiên, lặp qua các chu kỳ suy luận-gọi-suy luận mà không cần con người nhắc nhở (prompting) giữa các bước. Trên Atlas Cloud, mô hình này có giá 0,6 USD cho mỗi triệu token đầu vào và chia sẻ cửa sổ ngữ cảnh 262K với phần còn lại của dòng sản phẩm Kimi.

Các nhóm học thuật và nội dung sử dụng Kimi K2.6 để biến các tài liệu nguồn thành các kết quả nghiên cứu hoàn chỉnh. Trong một lần chạy thử nghiệm, K2.6 đã chuyển đổi một bài báo vật lý thiên văn thành một bài nghiên cứu dài 40 trang, một tập dữ liệu có cấu trúc với hơn 20.000 mục và 14 biểu đồ cấp độ thiên văn chỉ trong một phiên duy nhất. Điều này giúp giảm thời gian quay vòng đối với quy trình làm việc từ tài liệu đến kết quả từ vài tuần xuống còn vài giờ.

Các nhóm phát triển và bán hàng sử dụng các nhóm (swarms) Kimi K2.6 để xác định khách hàng tiềm năng và đồng thời tạo ra các tài liệu tiếp cận. Một lần chạy thử nghiệm đã xác định được 30 cửa hàng bán lẻ ở một thành phố mục tiêu không có trang web và tạo một trang đích cho mỗi cửa hàng. Mô hình tương tự cũng hoạt động hiệu quả cho việc làm phong phú dữ liệu khách hàng tiềm năng, lập bản đồ bối cảnh cạnh tranh và bất kỳ nhiệm vụ nào kết hợp giữa khám phá và tạo nội dung ở quy mô danh sách.

Các nhóm sản phẩm và dữ liệu sử dụng khả năng thị giác tự nhiên của Kimi K2.5 và K2.6 để xử lý đầu vào hình ảnh và video cùng với văn bản trong cùng một lệnh gọi API. Bộ mã hóa MoonViT xử lý các sơ đồ, ảnh chụp màn hình, mô hình UI và bản quét tài liệu mà không cần tiền xử lý bên ngoài. Điều này hữu ích cho các đường ống (pipelines) chuyển đổi trực tiếp thông số kỹ thuật trực quan thành mã hoặc trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các tài liệu chứa nhiều hình ảnh.