K2 Think: AI Ringan, Rasional, dan Cepat dari United Arab Emirates

Article

Yuk Kenalan dengan K2 Think

K2 Think adalah model AI baru yang dikembangkan oleh Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) bersama dengan perusahaan teknologi G42 di Abu Dhabi, UAE. Model ini diluncurkan tanggal 9 September 2025, dan menjadi sorotan karena kemampuannya untuk melakukan reasoning (penalaran) yang kompleks, meski menggunakan parameter yang jauh lebih sedikit dibanding model-model besar sejenis.

Source: Unsplash

Beberapa spesifikasi utama model K2 Think:

Parameter: 32 miliar.
Dijalankan pada hardware Cerebras yang dioptimalkan untuk inferensi cepat.
Dibangun sebagai model reasoning, bukan generatif bebas: fokus pada menjawab pertanyaan kompleks melalui “chain‑of‑thought” dan reinforcement learning yang memprioritaskan jawaban yang benar secara terverifikasi.

Kenapa “Kecil” Tapi Bisa Saing

Model besar (seperti GPT, DeepSeek R1, dan lain) biasanya punya ratusan miliar parameter, yang berarti lebih banyak sumber daya (komputasi & memori) diperlukan untuk pelatihan & inferensi. K2 Think menunjukkan bahwa lebih kecil bukan berarti kurang mampu, dengan beberapa teknik inovatif:

Fine‑tuning untuk reasoning panjang (long chain‑of‑thought), ini membantu model memproses ragam langkah penalaran yang kompleks, bukan hanya “jawab cepat”, tetapi memahami konteks yang panjang secara runtut.
Reinforcement Learning dengan hadiah yang terverifikasi (verifiable rewards), model dilatih agar tidak hanya menghasilkan jawaban, tetapi jawaban yang bisa dipastikan keakuratannya.
Agentic planning & test‑time scaling, model bisa membagi masalah menjadi langkah‑langkah dan merencanakan aksinya sebelum menjawab, serta menggunakan teknik inferensi yang dioptimalkan pada tahap penggunaan (test time) untuk kecepatan.

Contoh Nyata & Performa

Kecepatan inferensi: K2 Think bisa menghasilkan ~2.000 token per detik dalam penggunaan nyata.
Kompetisi dengan model besar: meskipun hanya 32B parameter, K2 Think diklaim mampu menandingi model reasoning dari OpenAI dan DeepSeek yang parameter-nya jauh lebih besar.
Akses terbuka dan murah: K2 Think dirilis sebagai open source, sehingga bisa diakses oleh peneliti & developer dimana saja. Ini memungkinkan komunitas riset yang lebih luas belajar dari arsitekturnya dan mengembangkan aplikasi berbasis reasoning tanpa biaya super tinggi

Implikasi & Peluang

Untuk Developer & Riset Lokal

Model efisien seperti K2 Think cocok untuk dikembangkan untuk kasus lokal: bahasa lokal, konten lokal, aplikasi domain spesifik (pendidikan, medis, pemerintahan) di tempat-tempat di mana resource komputasi terbatas.
Sebagai alternatif ketika infrastruktur GPU besar ga tersedia, model seperti ini bisa dijalankan di edge atau server dengan spesifikasi sedang.

Untuk Aplikasi Nyata

Chatbot, tutor digital, atau sistem tanya‐jawab (Q&A) yang memerlukan penalaran logika bisa memakai K2 Think agar responsnya cepat & relevan.
Otomasi di pemerintahan atau layanan publik, misalnya verifikasi informasi, penyusunan dokumen, analisis data logistik/dokumen kompleks.

Tantangan yang Harus Diperhatikan

Meskipun klaimnya impresif, tetap perlu diverifikasi dalam skala produksi & kondisi riil (noise, bahasa lokal, kesalahan input).
Keamanan & transparansi: ada laporan bahwa fitur reasoning logs bisa dieksploitasi sehingga sistem bisa di-jailbreak
Adaptasi & fine tuning diperlukan agar performanya optimal untuk konteks lokal (bahasa, budaya, jenis data) agar tidak overfitting ke data global.

Kesimpulan

K2 Think adalah langkah maju menarik di dunia AI: menunjukkan bahwa model yang ringan tapi pintar bisa menjadi pesaing nyata bagi model besar dalam hal reasoning. Bukan hanya soal ukuran, tapi bagaimana rancangan, fine tuning, dan optimisasi inference-nya.

Penulis

Stefanus Benhard S.Kom., M.Kom (FDP Scholar)

Referensi