API de Kimi K2 Thinking

El modelo “Kimi K2 Thinking” es una nueva variante de agente de razonamiento desarrollada por Moonshot AI (Pekín). Pertenece a la familia más amplia “Kimi K2” de modelos de lenguaje extenso, pero está específicamente optimizado para pensando—es decir, razonamiento a largo plazo, uso de herramientas, planificación e inferencia en múltiples pasos. Las versiones son kimi-k2-thinking-turbo y kimi-k2-thinking.

Características básicas

• parametrización a gran escalaKimi K2 Thinking se basa en la serie K2, que utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con alrededor de 1 billón (1 T) de parámetros totales y sobre 32 mil millones (32 B) de parámetros activados en el momento de la inferencia.
• Longitud del contexto y uso de la herramientaEl modelo admite ventanas de contexto muy largas (los informes indican hasta 256K tokens) y está diseñado para realizar llamadas de herramientas secuenciales (hasta 200-300) sin intervención humana.
• comportamiento de agenteEstá diseñado para ser un “agente” en lugar de simplemente un LLM conversacional; es decir, puede planificar, llamar a herramientas externas (búsqueda, ejecución de código, recuperación web), mantener registros de razonamiento y orquestar flujos de trabajo complejos.
• Peso y licencia abiertosEl modelo se publica bajo una Licencia MIT modificada, que permite el uso comercial/derivado pero incluye una cláusula de atribución para despliegues a gran escala.

Detalles técnicos

arquitectura:

• Columna vertebral del MoE (Mezcla de Expertos).
• Parámetros totales: ≈ 1 billón. Parámetros activos por inferencia: ≈ 32 mil millones.
• Número de expertos: ~384, seleccionados por token: ~8.
• Vocabulario y contexto: Tamaño del vocabulario de aproximadamente 160K, ventanas de contexto de hasta los últimos 256K tokens.

Entrenamiento / optimización:

• Preentrenado con aproximadamente 15.5 billones de tokens.
• Optimizador utilizado: “Muon” o variante (MuonClip) para abordar la inestabilidad del entrenamiento a gran escala.
• Post-entrenamiento / ajuste fino: Multietapa, incluyendo síntesis de datos agentivos, aprendizaje por refuerzo, entrenamiento de llamadas a herramientas.

Inferencia y uso de herramientas:

• Admite cientos de llamadas secuenciales a herramientas, lo que permite flujos de trabajo de razonamiento encadenado.
• Afirmaciones de inferencia cuantizada INT4 nativa para reducir el uso de memoria y la latencia sin grandes pérdidas de precisión, escalado en tiempo de prueba, ventanas de contexto extendidas.

Rendimiento de referencia

Puntos de referencia: Los datos publicados por Moonshot muestran resultados sólidos en conjuntos de herramientas de análisis de agentes y razonamiento: por ejemplo, 44.9% en el Último Examen de la Humanidad (HLE) con herramientas, 60.2% en BrowseCompy altas calificaciones en suites de dominio como SWE-Bench / SWE-Bench verificado y AIME25 (matemáticas).

Limitaciones y riesgos

• Computación y despliegue: a pesar de la equivalencia de activación 32B, costos operativos e ingeniería Alojar Thinking de forma fiable (contextos largos, orquestación de herramientas, canalizaciones de cuantificación) sigue siendo complejo. Ferretería Los requisitos (memoria de la GPU, tiempos de ejecución optimizados) y la ingeniería de inferencia son limitaciones reales.
• Riesgos conductuales: Al igual que otros LLM, Kimi K2 Thinking puede alucinar hechos, reflejar sesgos del conjunto de datoso generar contenido inseguro sin las debidas medidas de seguridad. Su autonomía agentiva (llamadas automatizadas a herramientas de varios pasos). aumenta la importancia de la seguridad por diseñoSe recomienda la aplicación de permisos estrictos para las herramientas, comprobaciones en tiempo de ejecución y políticas que incluyan la intervención humana.
• Modelos de borde comparativos frente a modelos cerradosSi bien el modelo iguala o supera muchos puntos de referencia, en algunos dominios o configuraciones de “modo pesado” los modelos cerrados aún pueden conservar ventajas.

Comparación con otros modelos

• En comparación con GPT-5 y Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking afirma obtener puntuaciones superiores en algunos puntos de referencia importantes (por ejemplo, búsqueda de agentes, razonamiento) a pesar de ser de peso abierto.
• En comparación con modelos de código abierto anteriores: supera a modelos abiertos anteriores como MiniMax‑M2 y otros en métricas de razonamiento agentivo y capacidad de llamada de herramientas.
• Distinción arquitectónica: Modelo de elementos disperso con un alto número de parámetros activos frente a muchos modelos densos o sistemas de menor escala; enfoque en el razonamiento a largo plazo, la cadena de pensamiento y la orquestación de múltiples herramientas en lugar de la mera generación de texto.
• Ventaja en costes y licencias: Una licencia de peso abierto y más permisiva (con cláusula de atribución) ofrece un potencial ahorro de costes frente a las API cerradas, aunque el coste de la infraestructura se mantiene.

Casos de uso

Kimi K2 Thinking es especialmente adecuado para escenarios que requieren:

• Flujos de trabajo de razonamiento a largo plazoPor ejemplo: planificación, resolución de problemas en varias etapas, desglose de proyectos.
• Orquestación de herramientas de agentesBúsqueda web + ejecución de código + recuperación de datos + redacción de resúmenes en un solo flujo de trabajo.
• Tareas de codificación, matemáticas y técnicasDada su sólida posición de referencia en LiveCodeBench, SWE-Bench, etc., es un buen candidato para asistente de desarrolladores, generación de código y análisis de datos automatizado.
• Flujos de trabajo de automatización empresarial: Donde se necesita encadenar múltiples herramientas (por ejemplo, obtener datos → analizar → escribir informe → alertar) con una mínima intervención humana.
• Proyectos de investigación y código abiertoDado el peso abierto, el despliegue académico o de investigación es viable para la experimentación y el ajuste fino.

Cómo llamar a la API de Kimi K2 Thinking desde CometAPI

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Pasos requeridos

• Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
• Accede a tu Consola CometAPI.
• Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.

Método de uso

1. Seleccione el punto de conexión «kimi-k2-thinking-turbo, kimi-k2-thinking» para enviar la solicitud a la API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se encuentran en la documentación de la API de nuestro sitio web. También ofrecemos una herramienta de prueba Apifox para su comodidad.
2. Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
4. . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración fluida. Detalles clave para Documento API:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nombres de modelos: kimi-k2-pensamiento-turbo，kimi-k2-pensamiento
• Autenticación: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY encabezamiento
• Tipo de contenido: application/json .