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Open Source AI: Kimi K2 Thinking vorgestellt

Mit DeepSeek ist chinesischen Entwicklern ein Coup gelungen, denn sie konnten zeigen, dass ein KI-Modell nicht teuer sein muss. Die amerikanischen Tech-Giganten standen damals mit ihren Milliarden-Investitionen ziemlich schlecht dar.

Nun gibt es mit Kimi K2 Thinking ein weiteres Modell, mit dem chinesische Entwickler zeigen, wie mit relativ wenigen Ressourcen – und damit Kosten – ein leistungsfähiges Modell angeboten werden kann. Der Schwerpunkt des Modells liegt dabei auf „Coding“.

Es ist Open Source basiert und wurde unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Diese enthält eine interessante Klausel: Da amerikanische Konzerne chinesische Open Source Modelle gerne für ihre Entwicklungen nutzen – ohne das transparent zu machen – ist die freie kommerzielle Nutzung bis zu einem monatlichen Umsatz von 20 Millionen Dollar möglich.

Kimi K2 Thinking ist ein MoE-Modell, (for Coding) dessen Entwicklung nur 4,6 Millionen Dollar gekostet haben soll – wieder eine beeindruckende Kennzahl. Darüber hinaus zeigen Benchmarks, die enorme Leistungsfähigkeit des Modells. Weitere Informationen sind in dem folgenden Beitrag zusammengefasst:

Moonshot AI stellt Kimi K2 Thinking als „bestes Open-Source-Thinking-Modell“ vor (Krempler, J. 2025, in the decoder vom 07.11.2025).

Mal sehen, ob wir das Modell auch in LocalAI, bzw. in Ollama auf unseren Servern einbinden können. Bis dahin kann auf der Landingpage Kimi K2 Thinking getestet werden.

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Thinking: Wissenschaftliche Veröffentlichungen dazu sind immer noch zu wenig interdisziplinär

Source: Illustration of the relative prominence of four forms of disciplinary approach in the scientific literature, both in terms of when they are referred to in isolation and when they are referred to in combination. The numbers represent the count of documents returned when searching the Scopus database for each term using Boolean operators (title, abstract and keywords from 1954 until the search date of February 2023).(Crilly, N. 2024)

Das Handeln wird oft vom Denken bestimmt, und das Denken wiederum vom Handeln. Insofern ist es nicht ungewöhnlich, wenn das Denken (Thinking) in verschiedenen wissenschaftlichen Veröffentlichungen untersucht wird. Dabei gibt es sehr viele spezifische Ansätze wie Design Thinking, Computational Thinking, Entrepreneurial Thinking und Systems Thinking (Diese vier stellen eine Auswahl dar).

Jetzt sollte man meinen, dass es in der heutigen Zeit darum geht, über die jeweiligen Ansätze hinaus, Vernetzungen mit anderen Ansätzen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu beachten. Dass dem nicht so ist, zeigt die Abbildung. Wie der Beschreibung zu entnehmen ist, wurde ein sehr lange Zeitraum (1954-2024) untersucht.

„Denning and Tedre do not then analyse or compare these various disciplinary approaches or the projects they originate from, but they do acknowledge that variety, which is seemingly very rare. In fact, just conducting simple literature searches for works on disciplinary approaches reveals the very small number of those works that focus on two or more approaches in comparison to those that focus on just one approach (see Figure). Similarly, it can be observed that even the most cited works describing one disciplinary approach (e.g.Wing’s description of computational thinking) are seldom cited in works describing other disciplinary approaches (e.g. various descriptions of design thinking)“ (Crilly, N. 2024).

Auch hier ist wieder zu erkennen, das jede Perspektive für sich beansprucht, die richtige, bzw. die beste zu sein. Immer unter der Überschrift „One Size Fits All“. Das wird allerdings der Komplexität unseres Lebens (Arbeitslebens) nicht gerecht, und bestätigt wieder eine Art Silo-Denken (Thinking). Wissenschaftliches Arbeiten sollte zeigen, dass es auch anders geht. Bisher kann das noch nicht nachgewiesen werden.

Siehe dazu auch

Entscheidungen unter Unsicherheit: Schnelles Denken und Langsames Denken.

Kritisches Denken etwas genauer betrachtet.

Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

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Wird Design Thinking häufig falsch verstanden?

Design Thinking ist – wie Agilität, Scrum, Kanban, Lean usw. – in aller Munde. Welches Unternehmen möchte in der heutigen Zeit nicht agil und dynamisch sein? Es scheint allerdings, dass diese Begriffe manchmal falsch verstanden, und letztendlich falsch umgesetzt werden. Der St. Galler Innovationsforscher Prof. Gassmann formuliert das in Bezug auf Design Thinking so:

„Leider wird das häufig falsch verstanden. Es geht nicht darum, im Sinne von ´Jugend forscht´alles Mögliche auszuprobieren, was einem in den Sinn kommt, und auf den Durchbruch zu hoffen. Dieses Vorgehen, das im Silicon Valley unter dem Begriff ´Pivoting´sehr populär ist, erinnert mich an das Verhalten einer Fliege, die in einer Flasche eingesperrt ist. Sie ändert permanent die Richtung, völlig zufällig. Irgendwann findet sie so auch den Ausgang. Doch das Ergebnis ist rein vom Zufall bestimmt. Bei gut geplanten Experimenten – im Sinne eines intelligenten Design Thinking – steuern die Hypothesen die Richtung, in die die Versuche laufen sollen“.

Quelle: Gassmann, (2017:43): Mißglückte Projekte bergen die größten Erkenntnisse, in: Harvard Business Manager, Dezember 2017, S. 40-45).

Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK), der bis zum Sommer 2018 noch in Mannheim und Köln angeboten wird. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Auch das Denken soll disruptiv sein

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Heute ist alles disruptiv: Disruptive Bildung, Disruptive Innovationen … und jetzt eben Disruptives Denken. Bernhard von Mutius hat in seinem Buch Disruptive Thinking (2016) seine Gedanken dazu zusammengestellt. Einen Auszug dazu findet man in dem Gastbeitrag: Disruptive Thinking: Wollen wir Dinge wirklich anders machen? (Handelsblatt vom 22.10.2017). Darin werden die veränderten Rahmenbedingungen wiederholt und erläutert, welche Vorteile Disruptive Thinking haben soll. Dabei gibt es eine starke Anlehnung an Design Thinking und an kreativen Lernprozessen. Die Schaffung von neuen Begriffen – wie wäre es mit Agile Thinking, oder Disruptive Doing, oder … – soll eine gewisse Klarheit schaffen, doch kann es durchaus auch Verwirrung stiften. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK). Informationen zum Lehrgang und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.