月之暗面Moonshot Moonshot AI 是一家专注于通用人工智能领域的公司,其愿景是寻求将能源转化为智能的最优解,通过产品与用户共创智能,实现普惠AI。 Moonshot AI 的核心团队曾参与开发Transformer XL、RoPE等关键算法,并且在大模型领域有着深厚的技术积累。 官方地址:https://www.moonshot.cn WebmanAI 5.0 恭喜喜:WebmanAI 5.0.0 今天发布,全新升级! 5.0 融合接入 模型驱动 目录plugin\ai\app\handler\driver新建月之暗面Moonshot.php模型驱动 <? string[] 支持的模型名称 */ public static $models = [ 'moonshot-v1-8k', 'moonshot-v1
本文将深入解析 Moonshot 的核心技术突破,结合腾讯云生态实践,探讨其如何为开发者与企业打造高效、经济的 AI 解决方案。 Moonshot 提出的 Mooncake 架构,以 KV 缓存重构为核心,给出了颠覆性解决方案。1. :通过开源确立 MoE 架构的技术话语权,吸引开发者生态聚集三、腾讯云生态下的 Moonshot 实践指南Moonshot 与腾讯云的技术适配性,为开发者提供了从原型到生产的全链路解决方案。 快速集成:云端 API 接入实战在腾讯云环境中集成 Moonshot API 可参照以下步骤,以考试系统智能题库场景为例:环境配置:在腾讯云控制台创建环境变量存储 Moonshot API 密钥,避免硬编码风险 对于开发者而言,把握 Moonshot 的技术内核与实践方法,无疑将在 AI 应用开发的浪潮中抢占先机。
某AI机构推出了Kimi K2.5,这是一个开源的、原生多模态模型。该模型在15万亿混合视觉和文本令牌上进行了训练,能够理解文本、图像和视频。
核心区别:KimivsKimiCoding特性Kimi(通用模型)KimiCoding提供商标识moonshotkimi-codingAPI密钥环境变量MOONSHOT_API_KEYKIMI_API_KEY ,"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"moonshot/kimi-k2.5"},"models":{"moonshot/kimi-k2.5":{"alias ","providers":{"moonshot":{"baseUrl":"https://api.moonshot.ai/v1",//国际版;国内用.cn"apiKey":"${MOONSHOT_API_KEY 使用建议通用任务(如文档总结、知识问答、内容创作)→使用moonshot/kimi-k2.5。编程任务(如写代码、修Bug、生成测试)→使用kimi-coding/k2p5。 复杂推理(需分步思考)→选用moonshot/kimi-k2-thinking并启用thinking:enabled。
为了帮助大家更直观地掌握其中的规律性,我将通过对比OpenAI与《月之暗面》中的Moonshot两个案例来阐述这一点。通过这样的对比,大家可以更清晰地看到,这些对接业务的整体框架其实非常相似。 PROVIDER_NAME:模型公司的名字,一个字符串,如:openai、ollama、moonshot等CHAT_MODEL_OPERATION:一个枚举类主要用来实现接口的默认方法。 总结通过对OpenAI与《月之暗面》中Moonshot案例的对比,我们可以清晰地看到,尽管每个业务对接的实现有所不同,但其整体框架和逻辑结构却高度相似。
准备工作 本篇文章的准备工作和上一篇《使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流(一):让不 AI 的应用 AI 化[2]》没有太大差别,想要顺滑的复现本文的结果,你有个 Docker 至于应用的初始化,包括 Dify 和用到的 WordPress 应用的初始化,Moonshot API 在 Dify 中的初始化,参考上一篇文章可以非常简单的搞定,这里就不赘述啦。 soulteary/dify-simple-rag-with-wp: https://github.com/soulteary/dify-simple-rag-with-wp [2] 使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流(一):让不 AI 的应用 AI 化: https://soulteary.com/2024/04/24/use-dify-and-moonshot-api-to-build-your-ai-workflow-make-non-ai-applications-goto-ai.html
紧跟Kimi K2.6,推一篇有点脑洞的论文,来自月之暗面(Moonshot AI)和清华大学的最新联合研究 一句话说清楚:这论文在搞什么? 把 Prefill(预填充)变成一种跨数据中心的云服务。 先说背景 PD 分离(Prefill-Decode Disaggregation)已经是大规模 LLM 推理的标准范式了 Moonshot AI 自家的 Mooncake 系统就是这个方向的先行者,后来跟 作为 Mooncake 的延续之作,这篇论文继续体现了 Moonshot AI 在推理系统领域的深厚积累。
这是一个潜入市场并寻找一两个moonshot的机会。 什么是Moonshot? 百度百科:“moonshot”是一个疯狂的想法或者不大可能实现的项目,它被解决的科学几率可能只有一百万分之一。 在他关于ICON作为潜在魔鬼案的优秀文章中,IIB作者David Olarinoye描述了一个“moonshot”如下: moonshot是一种山寨币,根据其功能,成就和现实,它的价值可以飙升至当前值的多倍 对于一个现实被认为是潜在的moonshot的山寨币,它必须赢得一个专门的社区的信任,这将有助于推动项目的开发和采用,无论市场条件如何。 请求网络的3个方面使其成为潜在的Moonshot 1.可以接触到大众的工作产品 如果加密货币比现有的集中式解决方案更难以使用,则它们无法实现强大的采用率。 这使得它成为一个潜在的moonshot,可能值得以现在的价格抓住机会。
Moonshot 介绍 Kimi Chat 是由月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)开发的一款人工智能助手,支持长达20万字的上下文处理能力,并且能够记住之前的对话内容,提供更加准确和有条理的回答 kimi 是他们家智能助手的名字,真正的大模型是叫 Moonshot。这一点我们从 API 的 model 参数中也能发现。因此后面谈到大模型时,就统一称呼为 Moonshot。 官方地址:https://www.moonshot.cn API 设计 Moonshot 还有一点让魔法哥很有好感——它的 API 语法完全兼容 OpenAI。 现有基于 GPT 的老项目都可以无缝接入 Moonshot,基于 Moonshot 的新项目也可以随时更换引擎。不管是迁移来还是迁移走都毫无压力! 开放平台申请到的Key api : Moonshot公开的服务地址 https://api.moonshot.cn model : 模型填写moonshot-v1-8k 以上确认没问题,启动webman
", base_url = "https://api.moonshot.cn/v1",)res = requests.post( url = "https://api.moonshot.cn ", "content": "你是 Kimi,由 Moonshot AI 提供的人工智能助手,你更擅长中文和英文的对话。 Moonshot AI 为专有名词,不可翻译成其他语言。" ','messages': [{'role': 'system','content': '你是 Kimi,由 Moonshot AI 提供的人工智能助手,你更擅长中文和英文的对话。 Moonshot AI 为专有名词,不可翻译成其他语言。'}]
截至2026年,Kimi不仅在C端用户中积累了庞大的忠实群体,其背后的Moonshot-1.5系列模型也通过开放平台赋能了无数企业和开发者,成为推动中国AI应用落地的重要基础设施。 2.3Moonshot开放平台面向企业和开发者,月之暗面提供了完整的API接口和SDK。 开发者可以将Kimi的强大能力无缝集成到自己的产品中,无论是构建智能客服、自动化办公系统,还是开发垂直领域的AI应用,Moonshot平台都提供了坚实的技术支持。
/v1" DEFAULT_MODEL = "moonshot-v1-8k" PROVIDER_NAME = "moonshot" AVAILABLE_MODELS = [ "moonshot-v1-8k", "moonshot-v1-32k", "moonshot-v1-128k" ] 环境变量配置 在 .env 文件中新增 moonshot 配置 # Moonshot (月之暗面) MOONSHOT_API_KEY=sk-your-moonshot-api-key MOONSHOT_BASE_URL=https://api.moonshot.cn /v1 # 可选 MOONSHOT_MODEL=moonshot-v1-8k # 可选 配置类更新 config.py 中添加 moonshot 配置, class Config: # . ': { 'base_url': 'https://api.moonshot.cn/v1', 'model': 'moonshot-v1-8k'
而获取 API Key 难度很低的 MoonShot,则在最近悄悄上线了 “Tool Use[10]” 功能。 这个函数接收一个参数(文章内容),并将文章内容传入 Dify 的调用结构体中,当 Dify 调用 Moonshot 模型后,我们解析调用结果,取出返回内容中的 answer 字段,就得到了模型生成的标题内容 点击发布,AI 将迅速的生成标题 当我们点击“发布”按钮后,WordPress 会调用上文中我们配置好的 Dify AI 应用,将我们的文章内容发送给 Dify,构建出一个新的(完整的)提示词,然后向 Moonshot 9] v0.6.4: https://github.com/langgenius/dify/compare/0.6.3...0.6.4 [10] Tool Use: https://platform.moonshot.cn
By 超神经 场景描述:谷歌母公司 Alphabet 的 X 部门,最新宣布了其 Moonshot 项目 Tidal。 关键词:Moonshot 项目 水产养殖 最近,谷歌的创新技术孵化之地 X 实验室,宣布了其最新的 Moonshot 项目——Tidal(潮汐)。 天马行空的 Moonshot Factory Alphabet 旗下的 X 实验室大约在十年前推出,它致力于用新技术解决全球性问题,类似于谷歌内部的新兴技术孵化器。 ? 一个项目必须能够潜在地解决数百万人的问题 才会被 X 实验室的 Moonshot 工厂立项 实验室将一些天马行空的项目称为「Moonshot」(登月项目),代表了看似不太可能实现,但又值得一试的想法 到目前为止,Moonshot Factory 已经开发了一些项目,包括无人机和互联网气球。而最广为人知的是 Alphabet 的自动驾驶汽车部门 Waymo。 —— 完 ——
而获取 API Key 难度很低的 MoonShot,则在最近悄悄上线了 “Tool Use” 功能。 这个函数接收一个参数(文章内容),并将文章内容传入 Dify 的调用结构体中,当 Dify 调用 Moonshot 模型后,我们解析调用结果,取出返回内容中的 answer 字段,就得到了模型生成的标题内容 当我们点击“发布”按钮后,WordPress 会调用上文中我们配置好的 Dify AI 应用,将我们的文章内容发送给 Dify,构建出一个新的(完整的)提示词,然后向 Moonshot 的模型进行请求, 本文作者: 苏洋创建时间: 2024年04月24日统计字数: 12884字阅读时间: 26分钟阅读本文链接: https://soulteary.com/2024/04/24/use-dify-and-moonshot-api-to-build-your-ai-workflow-make-non-ai-applications-goto-ai.html
import os import json from typing import List from tqdm import tqdm from langchain_community.chat_models.moonshot /console/api-keys 以moonshot-v1-128k为例,每1,000,000 tokens价格为60元,对于一段通常的中文文本,1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字。 《甄嬛传》小说第一部20 万字,所以一本小说消耗约6块钱,而moonshot-v1-8k相对于128k会便宜5倍。 假设你已经获取了API Key,那么现在我们在代码中设置它: # 设置 Moonshot API Key os.environ["MOONSHOT_API_KEY"] = "eyJhbGciOixxx 点击测试,可以看到右上角测试通过 然后向config文件加入moonshot-v1-128k模型 配置好后,由于配置了新的渠道,所以我们得重启一下: docker-compose restart 备注
这是国内大模型初创公司 Moonshot AI 推出的大模型智能助手 Kimi Chat,拥有超长的上下文窗口。 Moonshot AI 是怎么做到这一点的? 因此 Moonshot AI 选择直面困难,逐一解决上述问题。 Moonshot AI 创始人杨植麟曾提到,他们相信对海量数据的无损压缩可以实现高程度的智能。 在这些人的共同努力下,Moonshot AI 仅用半年时间就打造出了一款世界领先的产品。
机器之心得到的最新消息显示,杨植麟成立的大模型公司Moonshot AI已经组建了超过40人的团队,即将完成第二轮融资,累计融资金额有望超过2亿美元。 时机到来 机器之心:公司名为什么是“Moonshot”? 杨植麟:我们今年3月1日正式成立,正好是Pink Floyd专辑Dark Side of the Moon发行50周年。 目前Moonshot AI已经完成首轮融资,公司技术团队已有数十人规模,拥有2位联合创始人,公司在中国和海外各设立了一个办公点。 我们预期,Moonshot AI的团队将持续补充技术、产品、运营等方面的人才。 我们的当前的工作重点是研发下一代跨模态大模型。 Moonshot AI公司招聘邮箱:hr@moonshot.ai 本文作者微信:jjingl- (欢迎交流) 题图来源:The Dark Side of the Moon Cover
大模型配置 目前支持Moonshot,openAI,Azure openAI,Baidu Qianfan, Baichuan,Tongyi Qwen, DeepSeek这些。 国内要用的话推荐Moonshot(最近发现moonshot不太稳定,大家可以考虑Baichuan或者DeepSeek)。 同样的到Moonshot开发者平台上注册一个key:https://platform.moonshot.cn/ 填入对应的配置即可。
'hello') AS Uppercase;LOWER将字符串转换为小写SELECT LOWER('WORLD') AS Lowercase;LENGTH获取字符串的长度SELECT LENGTH('Moonshot CONCAT拼接字符串SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World') AS ConcatenatedString;SUBSTRING截取字符串SELECT SUBSTRING('Moonshot ', 1, 5) AS Substring;REPLACE替换字符串SELECT REPLACE('Moonshot', 'Moon', 'Star') AS ReplacedString;日期和时间处理函数说明示例