Kimi K2 Thinking API

Il modello "Kimi K2 Thinking" è una nuova variante dell'agente di ragionamento sviluppata da Moonshot AI (Pechino). Appartiene alla più ampia famiglia di modelli "Kimi K2" di grandi linguaggi, ma è specificamente ottimizzato per pensiero—ovvero, ragionamento a lungo termine, utilizzo di strumenti, pianificazione e inferenza multi-step. Le versioni sono kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking.

Funzioni di base

• Parametrizzazione su larga scala: Kimi K2 Thinking è costruito sulla base della serie K2, che utilizza un'architettura di mix di esperti (MoE) con circa 1 trilione (1 T) di parametri totali e circa 32 miliardi (32 B) di parametri attivati al momento dell'inferenza.
• Lunghezza del contesto e utilizzo dello strumento: Il modello supporta finestre di contesto molto lunghe (i report indicano fino a 256K token) ed è progettato per eseguire chiamate sequenziali di strumenti (fino a 200-300) senza intervento umano.
• Comportamento agentico: È concepito per essere un "agente" piuttosto che un semplice LLM conversazionale, il che significa che può pianificare, richiamare strumenti esterni (ricerca, esecuzione di codice, recupero web), mantenere tracce di ragionamento e orchestrare flussi di lavoro complessi.
• Peso aperto e licenza: Il modello è rilasciato sotto una licenza MIT modificata, che consente l'uso commerciale/derivato ma include una clausola di attribuzione per le distribuzioni su larga scala.

Dettagli tecnici

architettura:

• Struttura portante del MoE (Mixture-of-Experts).
• Parametri totali: ≈ 1 trilione. Parametri attivi per inferenza: ≈ 32 miliardi.
• Numero di esperti: ~384, selezionati per token: ~8.
• Vocabolario e contesto: dimensione del vocabolario circa 160K, finestre di contesto fino agli ultimi 256K token.

Formazione/ottimizzazione:

• Pre-addestrato su circa 15.5 trilioni di token.
• Ottimizzatore utilizzato: “Muon” o variante (MuonClip) per affrontare l’instabilità dell’addestramento su larga scala.
• Post-addestramento/ottimizzazione: multifase, tra cui sintesi di dati agenti, apprendimento per rinforzo, addestramento tramite chiamata di strumenti.

Inferenza e utilizzo degli strumenti:

• Supporta centinaia di chiamate sequenziali di strumenti, consentendo flussi di lavoro di ragionamento concatenati.
• Affermazioni di inferenza quantizzata INT4 nativa per ridurre l'utilizzo della memoria e la latenza senza grandi cali di precisione, ridimensionamento del tempo di test, finestre di contesto estese.

Prestazioni di riferimento

parametri di riferimento: I numeri pubblicati da Moonshot mostrano ottimi risultati su suite di agenti e ragionamento: ad esempio 44.9% all'Ultimo Esame dell'Umanità (HLE) con gli strumenti, 60.2% su BrowseCompe punteggi elevati su suite di dominio come SWE-Bench / SWE-Bench verificato e al AIME25 (matematica).

Limitazioni e rischi

• Calcolo e distribuzione: nonostante l'equivalenza di attivazione 32B, costi operativi e ingegneria ospitare Thinking in modo affidabile (contesti lunghi, orchestrazione degli strumenti, pipeline di quantizzazione) rimane un compito tutt'altro che banale. Hardware i requisiti (memoria GPU, tempi di esecuzione ottimizzati) e l'ingegneria dell'inferenza sono vincoli reali.
• Rischi comportamentali: come altri LLM, Kimi K2 Thinking può fatti allucinanti, riflettono i pregiudizi del set di datio produrre contenuti non sicuri senza le opportune protezioni. La sua autonomia agentiva (chiamate automatiche di strumenti multi-step) aumenta l'importanza della sicurezza fin dalla progettazione: si consigliano rigorose autorizzazioni per gli strumenti, controlli di runtime e policy di coinvolgimento umano.
• Bordo comparativo vs modelli chiusi: Sebbene il modello corrisponda o superi molti benchmark, in alcuni domini o configurazioni "heavy mode" i modelli chiusi potrebbero comunque mantenere dei vantaggi.

Confronto con altri modelli

• Rispetto a GPT-5 e Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking vanta punteggi superiori su alcuni benchmark importanti (ad esempio, ricerca agentica, ragionamento) nonostante sia open-weight.
• Rispetto ai precedenti modelli open source: supera i precedenti modelli open source come MiniMax‑M2 e altri nelle metriche di ragionamento agentico e nella capacità di chiamata degli strumenti.
• Distinzione architettonica: MoE sparso con elevato numero di parametri attivi rispetto a molti modelli densi o sistemi su scala più piccola; attenzione al ragionamento a lungo termine, alla catena di pensiero e all'orchestrazione multi-strumento piuttosto che alla pura generazione di testo.
• Vantaggi in termini di costi e licenze: una licenza aperta e più permissiva (con clausola di attribuzione) offre potenziali risparmi sui costi rispetto alle API chiuse, sebbene i costi dell'infrastruttura rimangano.

Casi d'uso

Kimi K2 Thinking è particolarmente adatto per scenari che richiedono:

• Flussi di lavoro di ragionamento a lungo termine: ad esempio, pianificazione, risoluzione di problemi in più fasi, suddivisioni di progetti.
• Orchestrazione di strumenti agentici: ricerca web + esecuzione di codice + recupero dati + scrittura di riassunti in un unico flusso di lavoro.
• Codifica, matematica e compiti tecnici: Data la sua forza come benchmark in LiveCodeBench, SWE-Bench, ecc., è un buon candidato per l'assistente allo sviluppo, la generazione di codice e l'analisi automatizzata dei dati.
• Flussi di lavoro di automazione aziendale: Dove è necessario concatenare più strumenti (ad esempio, recuperare dati → analizzare → scrivere report → avvisare) con una mediazione umana minima.
• Ricerca e progetti open source: Dato il peso aperto, l'impiego accademico o di ricerca è fattibile per la sperimentazione e la messa a punto.

Come chiamare Kimi K2 Thinking API da CometAPI

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Passi richiesti

• Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, ti preghiamo di registrarti prima.
• Accedi al tuo Console CometAPI.
• Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

Usa il metodo

1. Selezionare l'endpoint "kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità.
2. Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
4. Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.

CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per Documento API:

• URL di base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nomi dei modelli: kimi-k2-pensiero-turbo，kimi-k2-pensiero
• Autenticazione: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY testata
• Tipo di contenuto: application/json .