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A Cloudflare migra de sistemas proprietários para o Kimi K2.5 a fim de aumentar a eficiência operacional
Com os recentes avanços apresentados pela Cloudflare, líder global em infraestrutura de internet, está ocorrendo uma mudança significativa na forma como as organizações abordam a relação custo-benefício da computação. A Kimi Open Platform informa que a Cloudflare integrou agora o modelo de código aberto da Moonshot AI, o Kimi K2.5, diretamente em seus principais sistemas operacionais.
Essa integração não foi uma decisão impulsiva, mas resultou de avaliações minuciosas de desempenho. O Kimi K2.5 provou ser capaz de substituir os modelos de código fechado, anteriormente caros, usados para programação e tarefas relacionadas a agentes, graças à sua enorme janela de contexto de 256k, à forte capacidade de processar entradas visuais e ao desempenho consistente em várias chamadas de ferramentas.
Redução de custos de 77%: passando de milhões para uma fração do custo original
Os engenheiros da Cloudflare utilizam rotineiramente o Kimi K2.5 como mecanismo principal em seu trabalho diário de desenvolvimento. Um exemplo prático envolve um agente de IA projetado para examinar repositórios de código em busca de falhas de segurança, que processa mais de 7 bilhões de tokens por dia. O uso do modelo de código fechado original teria exigido um custo de manutenção anual de cerca de US$ 2,4 milhões apenas para essa única aplicação.
Após a migração para o Kimi K2.5, os custos de inferência caíram 77%, reduzindo drasticamente o oneroso encargo financeiro a um valor muito menor. O que é ainda mais impressionante é que essa significativa redução de custos não afetou a precisão do modelo — ele foi capaz de detectar 15 vulnerabilidades de segurança confirmadas em um único repositório de uma só vez.
Defendendo soluções de código aberto: uma jogada estratégica para reduzir a dependência de modelos de código fechado
No SXSW2026, o CEO da Cloudflare, Matthew Prince, previu que o tráfego futuro da internet será impulsionado por centenas de milhões de agentes de IA, levando a um aumento exponencial na demanda por serviços de inferência.
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