Kimi K2 Thinking API

Das Modell „Kimi K2 Thinking“ ist eine neue Variante eines logischen Denksystems, entwickelt von Moonshot AI (Peking). Es gehört zur umfassenderen „Kimi K2“-Familie von Modellen für große Sprachen, ist aber speziell auf … abgestimmt. Denken—d.h. langfristiges Denken, Werkzeugnutzung, Planung und mehrstufige Schlussfolgerungen. Versionen sind kimi-k2-thinking-turbo, kimi-k2-thinking.

Grundlegende Merkmale

Großskalige ParametrisierungKimi K2 Thinking basiert auf der K2-Serie, die eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) mit rund 1 Billion (1 T) Gesamtparameter und über 32 Milliarden (32 Mrd.) aktivierte Parameter zum Zeitpunkt der Inferenz.
Kontextlänge und WerkzeugnutzungDas Modell unterstützt sehr lange Kontextfenster (Berichten zufolge bis zu 256 Token) und ist so konzipiert, dass es sequentielle Tool-Aufrufe (bis zu 200-300) ohne menschliches Eingreifen durchführen kann.
Agentisches VerhaltenEs ist darauf ausgelegt, als „Agent“ zu fungieren und nicht nur als dialogbasiertes LLM – das heißt, es kann planen, externe Tools aufrufen (Suche, Codeausführung, Web-Abfrage), Argumentationsspuren aufrechterhalten und komplexe Arbeitsabläufe orchestrieren.
Offenes Gewicht & LizenzDas Modell wird unter einer solchen Lizenz veröffentlicht. modifizierte MIT-Lizenz, welche die kommerzielle/abgeleitete Nutzung erlaubt, aber eine Namensnennungsklausel für großflächige Anwendungen enthält.

Technische Daten

Die Architektur:

MoE (Mixture-of-Experts)-Rückgrat.
Gesamtzahl der Parameter: ≈ 1 Billion. Aktive Parameter pro Inferenz: ≈ 32 Milliarden.
Anzahl der Experten: ~384, Auswahl pro Token: ~8.
Vokabular & Kontext: Vokabulargröße ca. 160, Kontextfenster bis zu den letzten 256 Token.

Training / Optimierung:

Vortrainiert mit ~15.5 Billionen Token.
Verwendeter Optimierer: „Muon“ oder eine Variante (MuonClip), um Trainingsinstabilitäten im großen Maßstab zu beheben.
Nach dem Training / Feinabstimmung: Mehrstufig, einschließlich agentenbasierter Datensynthese, Reinforcement Learning und Tool-Call-Training.

Schlussfolgerungen und Werkzeugnutzung:

Unterstützt Hunderte von sequenziellen Toolaufrufen und ermöglicht so verkettete Schlussfolgerungsworkflows.
Behauptungen über native INT4-quantisierte Inferenz zur Reduzierung des Speicherverbrauchs und der Latenz ohne große Genauigkeitseinbußen, Skalierung zur Testzeit, erweiterte Kontextfenster.

Benchmark-Leistung

Benchmarks: Die veröffentlichten Zahlen von Moonshot zeigen starke Ergebnisse bei agentenbasierten und Reasoning-Suites: zum Beispiel 44.9 % bei der letzten Prüfung der Menschheit (HLE) mit Werkzeugen 60.2 % bei BrowseCompund hohe Punktzahlen bei Domänen-Suites wie SWE-Bench / SWE-Bench Verified kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. AIME25 (Mathe).

Kimi K2 Thinking

Einschränkungen und Risiken

Berechnung und Bereitstellung: trotz der Aktivierungsäquivalenz von 32B, Betriebskosten und Entwicklung Die zuverlässige Bereitstellung von Thinking (lange Kontexte, Werkzeugorchestrierung, Quantisierungspipelines) bleibt eine Herausforderung. Hardware Anforderungen (GPU-Speicher, optimierte Laufzeiten) und Inferenztechnik stellen reale Einschränkungen dar.
Verhaltensrisiken: Wie andere LLMs kann Kimi K2 Thinking Halluzinieren Sie Fakten, spiegeln Verzerrungen im Datensatz wideroder unsichere Inhalte ohne angemessene Schutzmechanismen zu erstellen. Seine agentenbasierte Autonomie (automatisierte, mehrstufige Tool-Aufrufe) erhöht die Bedeutung von Sicherheit durch KonstruktionEs werden strenge Werkzeugberechtigungen, Laufzeitprüfungen und Richtlinien zur Einbindung des Menschen empfohlen.
Vergleich von Rand- und geschlossenen Modellen: Obwohl das Modell viele Benchmarks erreicht oder übertrifft, können geschlossene Modelle in einigen Bereichen oder bei Konfigurationen mit hoher Belastung weiterhin Vorteile bieten.

Vergleich mit anderen Modellen

Im Vergleich zu GPT-5 und Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking erzielt trotz seines offenen Gewichts überlegene Ergebnisse bei einigen wichtigen Benchmarks (z. B. agentenbasierte Suche, logisches Denken).
Im Vergleich zu früheren Open-Source-Modellen: Es übertrifft frühere Open-Source-Modelle wie MiniMax‐M2 und andere in Bezug auf agentenbasierte Schlussfolgerungsmetriken und Werkzeugaufruffähigkeit.
Architektonische Unterscheidung: Sparsames MoE mit hoher Anzahl aktiver Parameter im Vergleich zu vielen dichten Modellen oder kleineren Systemen; Fokus auf langfristiges Denken, Gedankenketten und die Orchestrierung mehrerer Werkzeuge anstatt auf reine Textgenerierung.
Kosten- und Lizenzvorteil: Eine offene, freizügigere Lizenz (mit Namensnennungsklausel) bietet im Vergleich zu geschlossenen APIs potenzielle Kosteneinsparungen, allerdings bleiben die Infrastrukturkosten bestehen.

Anwendungsfälle

Kimi K2 Thinking eignet sich besonders für Szenarien, die Folgendes erfordern:

Workflows für langfristiges Denkenz. B. Planung, mehrstufige Problemlösung, Projektunterbrechungen.
Agentische Werkzeugorchestrierung: Websuche + Codeausführung + Datenabruf + Erstellung einer Zusammenfassung in einem Arbeitsablauf.
Programmier-, Mathematik- und technische AufgabenAufgrund seiner hervorragenden Leistungsfähigkeit in LiveCodeBench, SWE-Bench usw. eignet es sich gut für Entwicklerassistenz, Codegenerierung und automatisierte Datenanalyse.
Unternehmensweite Automatisierungs-Workflows: Wo mehrere Tools miteinander verkettet werden müssen (z. B. Daten abrufen → analysieren → Bericht schreiben → Alarm auslösen) mit minimalem menschlichen Eingriff.
Forschungs- und Open-Source-ProjekteAngesichts des offenen Gewichts ist ein Einsatz im akademischen Bereich oder in der Forschung für Experimente und Feinabstimmungen sinnvoll.

Wie man die Kimi K2 Thinking API von CometAPI aus aufruft