¿Qué está pensando Kimi K2 y cómo acceder a ello?

Kimi K2 Thinking es la nueva variante de "pensamiento" de Moonshot AI de la familia Kimi K2: un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) disperso con un billón de parámetros, diseñado explícitamente para Piensa mientras actúas — es decir, intercalar un razonamiento profundo basado en la cadena de pensamiento con llamadas a herramientas confiables, planificación a largo plazo y autocomprobaciones automatizadas. Combina una gran arquitectura dispersa (≈1T de parámetros totales, ~32B activados por token), una canalización de cuantización INT4 nativa y un diseño escalable. tiempo de inferencia razonamiento (más “tokens de pensamiento” y más rondas de llamadas a herramientas) en lugar de simplemente aumentar el número de parámetros estáticos.

En términos sencillos: el pensamiento K2 trata el modelo como una herramienta de resolución de problemas. agente en lugar de un generador de lenguaje de un solo uso. Ese cambio —de «modelo de lenguaje» a «modelo de pensamiento»— es lo que hace que esta versión sea notable y por qué muchos profesionales la consideran un hito en la IA agentiva de código abierto.

¿Qué es exactamente “Kimi K2 Thinking”?

Arquitectura y especificaciones clave

K2 Thinking está construido como un modelo MoE disperso (384 expertos, 8 expertos seleccionados por token) con aproximadamente 1 billón de parámetros totales y ~32 mil millones de parámetros activados por inferencia. Utiliza arquitecturas híbridas (atención MLA, activaciones SwiGLU) y se entrenó con el optimizador Muon/MuonClip de Moonshot con grandes presupuestos de tokens, tal como se describe en su informe técnico. La variante de razonamiento amplía el modelo base con cuantización posterior al entrenamiento (compatibilidad nativa con INT4), una ventana de contexto de 256k y mejoras de ingeniería para exponer y estabilizar la traza de razonamiento interno del modelo durante su uso real.

Qué significa “pensar” en la práctica

Aquí, «pensar» es un objetivo de ingeniería: permitir que el modelo (1) genere largas cadenas estructuradas de razonamiento interno (tokens de cadena de pensamiento), (2) utilice herramientas externas (búsqueda, entornos de pruebas de Python, navegadores, bases de datos) como parte de dicho razonamiento, (3) evalúe y autoverifique las afirmaciones intermedias, y (4) itere a través de numerosos ciclos sin perder coherencia. La documentación y la ficha del modelo de Moonshot muestran que K2 Thinking se entrenó y optimizó explícitamente para intercalar razonamiento y llamadas a funciones, y para mantener un comportamiento agentivo estable a lo largo de cientos de pasos.

¿Cuál es el objetivo principal?

Las limitaciones de los modelos tradicionales a gran escala son:

• El proceso de generación es miope y carece de lógica transversal;
• El uso de herramientas está limitado (normalmente solo se pueden llamar a herramientas externas una o dos veces);
• No pueden autocorregirse en problemas complejos.

El objetivo principal del diseño de K2 Thinking es resolver estos tres problemas. En la práctica, K2 Thinking puede, sin intervención humana: ejecutar entre 200 y 300 llamadas a herramientas consecutivas; mantener cientos de pasos de razonamiento lógicamente coherente; y resolver problemas complejos mediante la autoverificación contextual.

Reposicionamiento: modelo de lenguaje → modelo de pensamiento

El proyecto K2 Thinking ilustra un cambio estratégico más amplio en el campo: ir más allá de la generación de texto condicional hacia solucionadores de problemas con agentesEl objetivo principal no es mejorar la perplejidad ni la predicción del siguiente token, sino crear modelos que puedan:

• Plan sus propias estrategias de varios pasos;
• Coordenadas herramientas y efectores externos (búsqueda, ejecución de código, bases de conocimiento);
• Verificar resultados intermedios y corrección de errores;
• Sostener coherencia a través de contextos extensos y largas cadenas de herramientas.

Este replanteamiento modifica tanto la evaluación (los puntos de referencia enfatizan los procesos y los resultados, no solo la calidad del texto) como la ingeniería (estructuras para el enrutamiento de herramientas, el conteo de pasos, la autocrítica, etc.).

Métodos de trabajo: cómo funcionan los modelos de pensamiento

En la práctica, K2 Thinking demuestra varios métodos de trabajo que caracterizan el enfoque del “modelo de pensamiento”:

1. Rastros internos persistentes: El modelo produce pasos intermedios estructurados (trazas de razonamiento) que se mantienen en contexto y pueden reutilizarse o auditarse posteriormente.
2. Enrutamiento dinámico de herramientas: En función de cada paso interno, K2 decide qué herramienta llamar (búsqueda, intérprete de código, navegador web) y cuándo llamarla.
3. Escalado en tiempo de prueba: Durante la inferencia, el sistema puede ampliar su “profundidad de pensamiento” (más tokens de razonamiento interno) y aumentar el número de llamadas a herramientas para explorar mejor las soluciones.
4. Autoverificación y recuperación: El modelo comprueba explícitamente los resultados, ejecuta pruebas de validez y replanifica cuando fallan las comprobaciones.

Estos métodos combinan la arquitectura del modelo (MoE + contexto largo) con la ingeniería de sistemas (orquestación de herramientas, comprobaciones de seguridad).

¿Qué innovaciones tecnológicas hacen posible el pensamiento Kimi K2?

El mecanismo de razonamiento de Kimi K2 Thinking admite el pensamiento intercalado y el uso de herramientas. El bucle de razonamiento de K2 Thinking:

• Comprensión del problema (análisis y resumen)
• Generación de un plan de razonamiento de varios pasos (cadena de planes)
• Utilizando herramientas externas (código, navegador, motor matemático)
• Verificar y revisar los resultados (verificar y revisar)
• Concluir razonamiento (concluir razonamiento)

A continuación, presentaré tres técnicas clave que hacen posibles los bucles de razonamiento en xx.

1) Escalado en tiempo de prueba

Qué es: Las leyes de escalado tradicionales se centran en aumentar el número de parámetros o datos durante el entrenamiento. La innovación de K2 Thinking reside en: expandir dinámicamente el número de tokens (es decir, la profundidad del pensamiento) durante la fase de razonamiento; y, simultáneamente, expandir el número de llamadas a las herramientas (es decir, la amplitud de la acción). Este método se denomina escalado en tiempo de prueba y su premisa fundamental es: «Una cadena de razonamiento más larga + más herramientas interactivas = un salto cualitativo en la inteligencia real».

Por qué es importante: K2 Thinking optimiza explícitamente para esto: Moonshot muestra que expandir los “tokens de pensamiento” y el número/profundidad de las llamadas a herramientas produce mejoras medibles en los benchmarks agentivos, lo que permite que el modelo supere a otros modelos de tamaño similar o mayor en escenarios con FLOPs coincidentes.

2) Razonamiento aumentado con herramientas

Qué es: K2 Thinking se diseñó para analizar de forma nativa los esquemas de las herramientas, decidir automáticamente cuándo invocarlas e incorporar los resultados a su flujo de razonamiento continuo. Moonshot entrenó y ajustó el modelo para intercalar la cadena de pensamiento con las llamadas a funciones, y luego estabilizó este comportamiento a lo largo de cientos de pasos secuenciales de herramientas.

Por qué es importante: Esa combinación —análisis fiable + estado interno estable + herramientas API— es lo que permite al modelo navegar por la web, ejecutar código y orquestar flujos de trabajo de varias etapas como parte de una sola sesión.

Dentro de su arquitectura interna, el modelo conforma una trayectoria de ejecución de un «proceso de pensamiento visualizado»: indicación → tokens de razonamiento → llamada a la herramienta → observación → siguiente razonamiento → respuesta final

3) Coherencia a largo plazo y autoverificación

Qué es: La coherencia a largo plazo es la capacidad del modelo para mantener un plan y un estado interno coherentes a lo largo de múltiples pasos y en contextos muy extensos. La autoverificación implica que el modelo comprueba de forma proactiva sus salidas intermedias y repite o revisa los pasos cuando falla una verificación. Las tareas largas suelen provocar que los modelos se desvíen o presenten errores. K2 Thinking aborda este problema mediante diversas técnicas: ventanas de contexto muy amplias (256k), estrategias de entrenamiento que preservan el estado a lo largo de largas secuencias de contexto y modelos explícitos de fidelidad/juicio a nivel de oración para detectar afirmaciones sin fundamento.

Por qué es importante: El mecanismo de «Memoria de Razonamiento Recurrente» mantiene la persistencia del estado de razonamiento, otorgándole características de «estabilidad del pensamiento» y «autosupervisión contextual» similares a las humanas. A medida que las tareas se extienden a lo largo de múltiples pasos (por ejemplo, proyectos de investigación, tareas de codificación con varios archivos, largos procesos editoriales), mantener un hilo conductor coherente se vuelve esencial. La autoverificación reduce los fallos silenciosos; en lugar de devolver una respuesta plausible pero incorrecta, el modelo puede detectar inconsistencias y volver a consultar las herramientas o replanificar.

capacidades:

• Consistencia contextual: Mantiene la continuidad semántica en más de 10 tokens;
• Detección y reversión de errores: Identifica y corrige desviaciones lógicas en los procesos de pensamiento iniciales;
• Bucle de autoverificación: Verifica automáticamente la razonabilidad de la respuesta una vez finalizado el razonamiento;
• Fusión de razonamiento de múltiples rutas: Selecciona la ruta óptima entre múltiples cadenas lógicas.

¿Cuáles son las cuatro capacidades básicas del pensamiento K2?

Razonamiento profundo y estructurado

K2 Thinking está diseñado para generar razonamientos explícitos y multietapa, y utilizarlos para llegar a conclusiones sólidas. El modelo obtiene excelentes resultados en pruebas de razonamiento matemático y riguroso (GSM8K, AIME, pruebas tipo IMO) y demuestra la capacidad de mantener la coherencia del razonamiento a lo largo de secuencias extensas, un requisito fundamental para la resolución de problemas de nivel investigador. Su excelente desempeño en el Examen del Último Examen de la Humanidad (44.9 %) demuestra capacidades analíticas de nivel experto. Puede extraer marcos lógicos a partir de descripciones semánticas difusas y generar grafos de razonamiento.

Características Clave:

• Admite el razonamiento simbólico: comprende y opera con estructuras matemáticas, lógicas y de programación.
• Posee capacidad para probar hipótesis: Puede proponer y verificar hipótesis de forma espontánea.
• Puede realizar la descomposición de problemas en varias etapas: Desglosa objetivos complejos en múltiples subtareas.

Búsqueda de agentes

En lugar de un único paso de recuperación, la búsqueda agentiva permite al modelo planificar una estrategia de búsqueda (qué buscar), ejecutarla mediante llamadas web/a herramientas repetidas, sintetizar los resultados entrantes y refinar la consulta. Las puntuaciones de BrowseComp y Seal-0 de K2 Thinking, obtenidas con herramientas compatibles, indican un alto rendimiento en esta capacidad; el modelo está diseñado específicamente para soportar búsquedas web de múltiples rondas con planificación con estado.

Esencia técnica:

• El módulo de búsqueda y el modelo de lenguaje forman un ciclo cerrado: generación de consultas → recuperación de páginas web → filtrado semántico → fusión de razonamiento.
• El modelo puede ajustar de forma adaptativa su estrategia de búsqueda, por ejemplo, buscando primero definiciones, luego datos y, finalmente, verificando hipótesis.
• En esencia, se trata de una inteligencia compuesta por “recuperación de información + comprensión + argumentación”.

Codificación Agentic

Esta es la capacidad de escribir, ejecutar, probar e iterar K2 Thinking analiza el código como parte de un ciclo de razonamiento. Ofrece resultados competitivos en pruebas de codificación en vivo y verificación de código, admite cadenas de herramientas de Python en sus llamadas y puede ejecutar ciclos de depuración de varios pasos mediante el uso de un entorno aislado, la lectura de errores y la reparación de código en iteraciones repetidas. Sus puntuaciones en EvalPlus/LiveCodeBench reflejan estas fortalezas. Al obtener una puntuación del 71.3 % en la prueba SWE-Bench Verified, significa que puede completar correctamente más del 70 % de las tareas de reparación de software reales.

También demuestra un rendimiento estable en el entorno de competición LiveCodeBench V6, mostrando sus capacidades de implementación y optimización de algoritmos.

Esencia técnica:

• Adopta un proceso de “análisis semántico + refactorización a nivel AST + verificación automática”;
• La ejecución y las pruebas del código se realizan mediante llamadas a herramientas en la capa de ejecución;
• Implementa un desarrollo automatizado de ciclo cerrado desde la comprensión del código → diagnóstico de errores → generación de parches → verificación del éxito.

Escritura de agentes

Más allá de la prosa creativa, la escritura con agencia es la producción de documentos estructurados y orientados a objetivos que pueden requerir investigación externa, citas, generación de tablas y refinamiento iterativo (p. ej., elaborar un borrador → verificar datos → revisar). El enfoque de largo alcance y la orquestación de herramientas de K2 Thinking lo hacen idóneo para flujos de trabajo de escritura en varias etapas (resúmenes de investigación, resúmenes de normativas, contenido de varios capítulos). Los índices de éxito del modelo en pruebas tipo Arena y métricas de escritura de formato largo respaldan esta afirmación.

Esencia técnica:

• Genera automáticamente segmentos de texto utilizando la planificación del pensamiento agentivo;
• Internamente controla la lógica del texto mediante tokens de razonamiento;
• Puede invocar simultáneamente herramientas como búsqueda, cálculo y generación de gráficos para lograr una “escritura multimodal”.

¿Cómo puedes utilizar el pensamiento K2 hoy mismo?

Modos de acceso

K2 Thinking está disponible como software de código abierto (pesos del modelo y puntos de control) y a través de plataformas y centros comunitarios (Hugging Face, plataforma Moonshot). Puede alojarlo usted mismo si dispone de suficiente capacidad de cómputo, o bien utilizar CometAPIAPI/interfaz de usuario alojada para una incorporación más rápida. También documenta una reasoning_content campo que expone los tokens de pensamiento internos al llamador cuando está habilitado.

Consejos prácticos para su uso

• Comience con los bloques de construcción agentivosPrimero, exponga un pequeño conjunto de herramientas deterministas (búsqueda, entorno de pruebas de Python y una base de datos de hechos confiable). Proporcione esquemas de herramientas claros para que el modelo pueda analizar y validar las llamadas.
• Ajustar el cálculo en tiempo de pruebaPara la resolución de problemas complejos, se recomienda disponer de más tiempo para el análisis y más rondas de pruebas con herramientas; se debe medir la mejora de la calidad en relación con la latencia y el coste. Moonshot prioriza la escalabilidad del tiempo de prueba como palanca principal.
• **Utilice los modos INT4 para una mayor eficiencia en costes.**K2 Thinking admite la cuantización INT4, que ofrece mejoras de velocidad significativas; pero valide el comportamiento en casos extremos en sus tareas.
• Razonamiento superficial del contenido cuidadosamenteExponer las cadenas internas puede ayudar a depurar, pero también aumenta la exposición a errores del modelo original. Trate el razonamiento interno como diagnóstico No es una fuente autorizada; combínelo con verificación automatizada.

Conclusión

Kimi K2 Thinking es una respuesta diseñada deliberadamente para la próxima era de la IA: no solo modelos más grandes, sino también agentes que piensan, actúan y verificanCombina escalabilidad MoE, estrategias de computación en tiempo de prueba, inferencia nativa de baja precisión y orquestación explícita de herramientas para permitir la resolución sostenida de problemas en múltiples etapas. Para los equipos que necesitan resolver problemas en múltiples etapas y cuentan con la disciplina de ingeniería necesaria para integrar, aislar y monitorizar sistemas agentivos, K2 Thinking representa un avance significativo y práctico, además de una importante prueba de estrés sobre cómo la industria y la sociedad gestionarán una IA cada vez más capaz y orientada a la acción.

Los desarrolladores pueden acceder API de Kimi K2 Thinking a través de CometAPI, la última versión del modelo Se actualiza constantemente con el sitio web oficial. Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.

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