Kimi K2 Thinking API

Modellen “Kimi K2 Thinking” er en ny variant af ræsonnementsagenten udviklet af Moonshot AI (Beijing). Den tilhører den bredere “Kimi K2”-familie af modeller til store sprog, men er specifikt tilpasset tænker—dvs. langsigtet ræsonnement, værktøjsbrug, planlægning og flertrins-inferens. Versionerne er kimi-k2-tænkning-turbo, kimi-k2-tænkning.

Grundlæggende funktioner

Parametrisering i stor skalaKimi K2 Thinking er bygget oven på K2-serien, som bruger en blanding af eksperter (MoE) arkitektur med ca. 1 billion (1 T) samlede parametre og om 32 milliarder (32 B) aktiverede parametre på inferenstidspunktet.
Kontekstlængde og værktøjsbrugModellen understøtter meget lange kontekstvinduer (rapporter angiver op til 256 tokens) og er designet til at udføre sekventielle værktøjskald (op til 200-300) uden menneskelig indgriben.
AgentadfærdDen er skræddersyet til at være en "agent" snarere end blot en konversations-LLM — hvilket betyder, at den kan planlægge, kalde eksterne værktøjer (søgning, kodeudførelse, webhentning), vedligeholde ræsonnementspor og orkestrere komplekse arbejdsgange.
Åben vægt og licensModellen er udgivet under en ændret MIT-licens, som tillader kommerciel/afledt brug, men inkluderer en krediteringsklausul for storstilede implementeringer.

Tekniske detaljer

Arkitektur:

MoE (blanding af eksperter) rygrad.
Samlede parametre: ≈ 1 billion. Aktive parametre pr. inferens: ≈ 32 milliarder.
Antal eksperter: ~384, udvalgt pr. token: ~8.
Ordforråd og kontekst: Ordforrådets størrelse er omkring 160K, kontekstvinduer op til de seneste 256K tokens.

Træning / optimering:

Forudtrænet på ~15.5 billioner tokens.
Anvendt optimering: "Muon" eller variant (MuonClip) til at håndtere træningsinstabilitet i stor skala.
Eftertræning / finjustering: Flertrins, inklusive syntese af agentdata, forstærkningslæring, værktøjskaldstræning.

Inferens og værktøjsbrug:

Understøtter hundredvis af sekventielle værktøjskald, hvilket muliggør kædede ræsonnement-arbejdsgange.
Påstande om native INT4-kvantiseret inferens for at reducere hukommelsesforbrug og latenstid uden store nøjagtighedsfald, skalering under test og udvidede kontekstvinduer.

Benchmark ydeevne

benchmarks: Moonshots offentliggjorte tal viser stærke resultater på agent- og ræsonnementssuiter: for eksempel 44.9% på Humanity's Last Exam (HLE) med værktøjer, 60.2% på BrowseCompog høje karakterer på domænepakker som f.eks. SWE-Bench / SWE-Bench Verificeret og AIME25 (matematik).

Kimi K2 Tænkning

Begrænsninger og risici

Beregning og implementering: på trods af 32B-aktiveringsækvivalens, driftsomkostninger og teknik at være vært for Thinking pålideligt (lange kontekster, værktøjsorkestrering, kvantiseringspipelines) forbliver ikke-trivielt. Hardware krav (GPU-hukommelse, optimerede runtimes) og inferensteknik er reelle begrænsninger.
Adfærdsmæssige risici: ligesom andre LLM'er kan Kimi K2 Thinking hallucinerende fakta, afspejler datasætbiaseller producere usikkert indhold uden passende beskyttelsesforanstaltninger. Dens agentiske autonomi (automatiserede flertrinsværktøjskald) øger vigtigheden af sikkerhed gennem designStreng værktøjstilladelser, runtime-kontroller og "human-in-the-loop"-politikker anbefales.
Komparativ fordel vs. lukkede modellerSelvom modellen matcher eller overgår mange benchmarks, kan lukkede modeller i nogle domæner eller "tung tilstand"-konfigurationer stadig have fordele.

Sammenligning med andre modeller

Sammenlignet med GPT-5 og Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking opnår bedre scorer på nogle vigtige benchmarks (f.eks. agentisk søgning, ræsonnement) på trods af at være åbenvægtet.
Sammenlignet med tidligere open source-modeller: Den overgår tidligere åbne modeller som MiniMax-M2 og andre i agentisk ræsonnementsmålinger og værktøjsopkaldsfunktion.
Arkitektonisk forskel: Sparsom MoE med et højt antal aktive parametre vs. mange tætte modeller eller mindre systemer; fokus på langsigtet ræsonnement, tankekæde og multiværktøjsorkestrering snarere end ren tekstgenerering.
Omkostnings- og licensfordel: Åben og mere permissiv licens (med attributionsklausul) tilbyder potentielle omkostningsbesparelser i forhold til lukkede API'er, selvom infrastrukturomkostningerne forbliver.

Brug cases

Kimi K2 Thinking er særligt velegnet til scenarier, der kræver:

Langsigtede ræsonnementsarbejdsgangef.eks. planlægning, problemløsning i flere trin, projektopdeling.
Orkestrering af agentværktøjerwebsøgning + kodeudførelse + datahentning + skrivning af opsummeringer i én arbejdsgang.
Kodning, matematik og tekniske opgaverGivet dens benchmark-styrke i LiveCodeBench, SWE-Bench osv., en god kandidat til udviklerassistent, kodegenerering, automatiseret dataanalyse.
Automatiseringsarbejdsgange i virksomhederHvor flere værktøjer skal forbindes (f.eks. hent data → analyser → skriv rapport → alarm) med minimal menneskelig mellemkomst.
Forskning og open source-projekterI betragtning af den åbne vægt er akademisk eller forskningsmæssig anvendelse mulig til eksperimentering og finjustering.

Sådan kalder du Kimi K2 Thinking API fra CometAPI