Когда 1 триллион параметров — это слишком много
Kimi K2.5 — монстр. 1 триллион параметров в архитектуре MoE, контекстное окно, измеряемое мегабайтами, производительность, которая заставляет нервничать даже Claude Opus. Но есть проблема: запустить эту штуку локально — примерно то же самое, что пытаться развернуть небольшой дата-центр у себя в гостиной.
Сообщество это поняло почти сразу после релиза модели в начале 2025 года. Пока одни восхищались архитектурой MoE и экономией VRAM, другие задавались простым вопросом: а можно ли получить хотя бы часть этой магии в модели, которая поместится на одной видеокарте?
На 03.02.2026 официальной дистиллированной версии Kimi от Moonshot AI не существует. Все текущие попытки — исключительно инициатива open-source сообщества.
TeichAI и его амбициозный план
Первым за дело взялся исследователь под ником TeichAI. Его репозиторий на Hugging Face — сейчас главная площадка для экспериментов. Идея проста до боли: взять гигантскую Kimi K2.5 в качестве «учителя» и обучить на ее выходах маленькую «студенческую» модель.
Выбор студента пал на Granite 1B — 1-миллиардную модель от IBM. Почему именно она? Во-первых, архитектура. Во-вторых, лицензия Apache 2.0. В-третьих, 1 миллиард параметров — это тот самый sweet spot, где модель еще можно засунуть в разумные аппаратные ограничения, но при этом ожидать хоть какой-то вменяемой производительности.
«В теории это звучит логично, — пишет TeichAI в описании репозитория. — На практике мы упираемся в три проблемы: качество данных для дистилляции, вычислительные ресурсы и саму методологию».
С чем столкнулось сообщество на практике
Первая попытка — самая простая. Взять датасет инструкций, прогнать его через Kimi K2.5 API (да, пришлось платить за токены), получить ответы-эталоны и обучить на них Granite 1B. Звучит как план.
Реальность оказалась жестче. Kimi K2.5 — модель с мышлением (thinking mode). Ее выводы содержат цепочки рассуждений, которые занимают сотни токенов. Granite 1B на таких данных начинает генерировать бессвязный поток сознания, пытаясь имитировать не только ответ, но и процесс его получения.
«Мы попробовали просто обрезать reasoning-часть, оставив только финальный ответ, — рассказывает участник обсуждения на GitHub. — Результат: студент научился давать короткие, часто неверные ответы, потому что не понимает, как учитель к ним пришел».
Проблема мышления — ключевая. Kimi K2.5 без thinking mode теряет часть своих способностей, особенно в сложных задачах по программированию, где цепочка рассуждений критически важна.
Вторая проблема — вычислительная. Даже для дистилляции 1B-модели нужны серьезные ресурсы. TeichAI использует кластер с 8×H100, и процесс обучения занимает дни. Сообщество пытается оптимизировать pipeline, используя техники из статьи про квантование Kimi, но это добавляет сложности.
Что получается на выходе (пока)
Ранние чекпоинты, выложенные в феврале 2026 года, показывают смешанные результаты. На простых задачах — summarization, базовый Q&A — модель-студент демонстрирует стиль, отдаленно напоминающий Kimi. Фразы строятся похоже, тон похожий.
Но стоит задать вопрос, требующий многоэтапного reasoning или работы с длинным контекстом, как иллюзия разбивается. Granite 1B начинает «галлюцинировать», придумывать факты или уходить в тангенсы.
| Задача | Kimi K2.5 (учитель) | Granite 1B (студент, v0.1) |
|---|---|---|
| Краткое изложение статьи (500 слов) | Точное, сохраняет ключевые тезисы | Приемлемое, но теряет нюансы |
| Решение Python-задачи средней сложности | С reasoning, корректный код | Часто ошибочный, reasoning отсутствует |
| Ответ на вопрос по длинному контексту | Точно ссылается на источник | Часто «припоминает» несуществующее |
Интересный момент: даже в неудачных попытках чувствуется «почерк» Kimi. Модель-студент переняла некоторые речевые паттерны, манеру начинать ответ с «Понимаю ваш вопрос...» или использовать определенные конструкции. Это доказывает, что дистилляция работает хотя бы на поверхностном уровне.
Почему это важно (даже если не работает идеально)
Попытка дистилляции Kimi K2.5 — это не просто технический эксперимент. Это тест на прочность для всей методологии дистилляции современных LLM.
Раньше дистиллировали в основном классические модели — GPT-3, LLaMA. Их архитектура относительно проста, reasoning нет. Kimi с ее thinking mode и способностями к рассуждениям — другой зверь.
Успех (или провал) этого проекта покажет, можно ли вообще «упаковать» сложные reasoning-способности в маленькую модель. Если получится — это откроет дорогу для дистилляции других моделей с мышлением: DeepSeek-R1, Claude и будущих версий Kimi.
«Сейчас мы бьемся над тем, как заставить студента не просто копировать ответы, а учиться процессу мышления, — говорит TeichAI. — Возможно, нужно дистиллировать не финальные ответы, а промежуточные шаги reasoning. Но как их структурировать для обучения — открытый вопрос».
Что будет дальше? Прогнозы на 2026 год
Сообщество не сдается. В планах — эксперименты с разными подходами:
- Дистилляция только «головы» MoE: Kimi K2.5 использует архитектуру смеси экспертов. Может, имеет смысл дистиллировать не всю модель, а только активных экспертов для конкретной задачи?
- Использование сгенерированных данных: Вместо платного API — генерация synthetic data с помощью уже запущенной Kimi (если у кого-то есть ресурсы для инференса полной модели).
- Поэтапная дистилляция: Сначала обучить модель на простых задачах без reasoning, потом постепенно добавлять сложность.
Есть и скептические голоса. Некоторые исследователи считают, что reasoning-способности — emergent property, которое возникает только при определенном масштабе модели. Если это правда, то дистилляция мышления в модель размером 1B обречена на провал в принципе.
Лично я ставлю на то, что к середине 2026 года мы увидим рабочую дистиллированную версию Kimi с 20-30% от оригинальных способностей. Этого хватит для многих практических задач, где не нужна сверхчеловеческая производительность Claude Opus, но важен стиль и базовые навыки работы с контекстом.
А самое интересное начнется, когда Moonshot AI наконец официально займется дистилляцией своей же модели. У них есть доступ к полным логам reasoning, внутренней архитектуре и, что важно, вычислительным ресурсам. Community project TeichAI — всего лишь разведка боем. Настоящая битва за компактную Kimi еще впереди.
