가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

키미와 문샷 AI 퀴즈

Kimi의 긴 컨텍스트 기원, Kimi K2의 전문가 혼합 설계, 그리고 컨텍스트 및 모델 기능이 릴리스마다 다른 이유를 검토합니다.

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질문 1 의 8

What maximum context size did Moonshot announce for the moonshot-v1 API at its January 2024 public beta?

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  1. What maximum context size did Moonshot announce for the moonshot-v1 API at its January 2024 public beta?
    • Up to 128K tokens
    • Up to 8K tokens
    • Up to 32K tokens
    • Up to 1M tokens
  2. When does Moonshot AI’s official timeline say the company was founded?
    • Spring 2018
    • Spring 2023
    • Fall 2020
    • Winter 2025
  3. Which major investor did Alibaba disclose in its FY2024 annual report?
    • OpenAI, with an approximately 36% equity interest
    • Anthropic, with an approximately 36% equity interest
    • Moonshot AI, with an approximately 36% equity interest reported for that fiscal year
    • DeepMind, with an approximately 36% equity interest
  4. K2와 같은 최신 Kimi 모델은 대규모 효율성을 유지하기 위해 어떤 아키텍처를 사용합니까?
    • 순수 순환 네트워크
    • 의사결정 트리
    • 지원 벡터 머신
    • 전문가 혼합(MoE)
  5. 2025년 초에 출시된 Kimi k1.5는 무엇을 개선하기 위해 설계되었나요?
    • 단계별 추론
    • 이미지 확대
    • 배터리 효율
    • 3D 렌더링
  6. 긴 컨텍스트 창이 실제로 유용한 이유는 무엇입니까?
    • 모델의 매개변수 수를 줄입니다.
    • 모델이 전체 긴 문서를 한 번에 고려할 수 있도록 합니다.
    • 학습 데이터가 필요하지 않습니다.
    • 사실적 정확성을 보장합니다.
  7. What scale does the Kimi K2 technical report give for total and activated parameters?
    • 70 billion total, with all 70 billion activated
    • 7 billion total, with 32 billion activated
    • 1 trillion total parameters, with 32 billion activated
    • 1 trillion total, with all parameters activated for every token
  8. Why should a comparison of Kimi model capabilities identify the exact release?
    • Every release has identical capabilities
    • The product name alone establishes the model’s benchmark score
    • Version identifiers matter only for billing
    • Context limits, modalities, and tool behavior can differ across model versions