Kimi K2 Thinking — Moonshot AI әзірлеген Kimi K2 отбасының “ойлайтын” жаңа нұсқасы: іс-әрекет барысында ойлануға арнайы инженерленген, триллион параметрлі, сирек сарапшылар қоспасы (MoE) моделі — яғни терең ой тізбегін сенімді құрал шақыруларымен, ұзақ көкжиекті жоспарлаумен және автоматты өзін-өзі тексерумен кезектестіре отырып жүргізеді. Ол үлкен сирек арқаулықты (≈1T жалпы параметр, әр токенге ~32B белсендірілген параметр), native INT4 кванттау конвейерін және статикалық параметр санын ұлғайтудан гөрі шығару уақыты кезінде ойлауды масштабтайтын (көп “ойлау токендері” және көбірек құрал шақыру раундтары) дизайнды біріктіреді.
Қарапайым тілмен айтқанда: K2 Thinking модельді бір реттік тіл генераторы емес, мәселе шешетін агент ретінде қарастырады. “Тіл моделінен” “ойлау моделіне” бұл ауысу — осы шығарылымды елеулі ететін және көптеген практиктердің оны ашық бастапқы агенттік AI үшін белес деп бағалауына себеп болған нәрсе.
“Kimi K2 Thinking” нақты не?
Архитектурасы мен негізгі сипаттамалары
K2 Thinking шамамен 1 триллион жалпы параметрі бар және әр инференс үшін ~32B белсендірілген параметрді пайдаланатын сирек MoE моделі ретінде құрастырылған (384 сарапшы, әр токенге 8 сарапшы таңдалады). Ол гибридті архитектуралық таңдауларды қолданады (MLA attention, SwiGLU activations) және техникалық есепте сипатталған үлкен токен бюджеттерінде Moonshot-тың Muon/MuonClip оптимизаторымен оқытылған. “Ойлау” нұсқасы базалық модельді оқытудан кейінгі кванттаумен (native INT4 қолдауы), 256k контекст терезесімен және нақты қолдану барысында модельдің ішкі пайымдау ізін ашып, тұрақтандыруға арналған инженерлік шешімдермен кеңейтеді.
Іс жүзінде “ойлау” нені білдіреді
Мұнда “ойлау” — инженерлік мақсат: модельге (1) ішкі пайымдаудың ұзын, құрылымдалған тізбектерін (chain-of-thought токендері) жасауға, (2) сол пайымдау аясында сыртқы құралдарды (іздеу, python sandbox, браузерлер, дерекқорлар) шақыруға, (3) аралық тұжырымдарды бағалап, өзін-өзі тексеруге және (4) жүздеген осындай циклдер бойы бірізділікті жоғалтпай итерациялауға мүмкіндік беру. Moonshot құжаттамасы мен модель картасы K2 Thinking-тің пайымдау мен функция шақыруларды кезектестіруге және жүздеген қадам бойы тұрақты агенттік мінез-құлықты сақтауға нақты түрде үйретіліп, бапталғанын көрсетеді.
Негізгі мақсат қандай
Дәстүрлі ауқымды модельдердің шектеулері:
- Генерация үдерісі қысқа ойлы, қадамдар арасындағы логика жоқ;
- Құрал қолдану шектеулі (әдетте сыртқы құралдар 1–2 рет қана шақырылады);
- Күрделі мәселелерде өзін-өзі түзете алмайды.
K2 Thinking-тің негізгі жобалау мақсаты — осы үш мәселені шешу. Тәжірибе жүзінде K2 Thinking адам араласуынсыз: 200–300 рет қатарынан құрал шақыруларын орындай алады; жүздеген қадам бойы логикалық бірізді пайымдауды сақтай алады; контексттік өзін-өзі тексеру арқылы күрделі мәселелерді шеше алады.
Қайта позициялау: тіл моделі → ойлау моделі
K2 Thinking жобасы саладағы кеңірек стратегиялық ауысымды көрсетеді: шартты мәтін генерациясынан агенттік түрде мәселе шешушілерге қарай көшу. Негізгі мақсат — перплексияны немесе келесі токенді болжауды жақсарту емес, мынаған қабілетті модельдер жасау:
- Өздерінің көпқадамды стратегияларын жоспарлау;
- Сыртқы құралдар мен атқарушыларды (іздеу, код орындау, білім базалары) үйлестіру;
- Аралық нәтижелерді тексеру және қателерді түзету;
- Ұзақ контексттер мен ұзын құрал тізбектерінде бірізділікті ұстау.
Мұндай қайта қаптастыру бағалауды да (бенчмарктер тек мәтін сапасын емес, үдерістер мен нәтижелерді баса көрсетеді), инженерияны да (құралдарды бағыттау, қадамдарды санау, өзін-өзі сынға алу құрылымдары және т.б.) өзгертеді.
Жұмыс әдістері: ойлау модельдері қалай жұмыс істейді
Тәжірибе жүзінде K2 Thinking “ойлау моделі” тәсіліне тән бірнеше жұмыс әдісін көрсетеді:
- Тұрақты ішкі іздер: Модель контексте сақталатын және кейін қайта пайдалануға немесе аудит жасауға болатын құрылымдалған аралық қадамдарды (пайымдау іздерін) шығарады.
- Динамикалық құрал бағыттау: Әр ішкі қадамға сүйене отырып, K2 қай құралды (іздеу, код интерпретаторы, веб-браузер) және қашан шақыру керегін шешеді.
- Сынақ уақытының масштабталуы: Инференс кезінде жүйе өз “ойлау тереңдігін” (көбірек ішкі пайымдау токендері) кеңейтіп, шешімдерді жақсырақ зерттеу үшін құрал шақыру санын арттыра алады.
- Өзін-өзі тексеру және қалпына келтіру: Модель нәтижелерді әдейі тексереді, ақылға қонымдылық тесттерін жүргізеді және тексерулер сәтсіз болса, қайта жоспарлайды.
Бұл әдістер модель архитектурасын (MoE + ұзын контекст) жүйелік инженериямен (құралдарды үйлестіру, қауіпсіздік тексерістері) ұштастырады.
Kimi K2 Thinking-ті қандай технологиялық жаңалықтар мүмкін етеді?
Kimi K2 Thinking-тегі Reasoning механизмі ойлауды және құралдарды қолдануды кезектестіріп қолдайды. K2 Thinking-дегі пайымдау циклі:
- Мәселені түсіну (талдау және абстракциялау)
- Көпқадамды пайымдау жоспарын құру (жоспар тізбегі)
- Сыртқы құралдарды пайдалану (код, браузер, математика қозғалтқышы)
- Нәтижелерді тексеру және қайта қарау (verify & revise)
- Пайымдауды аяқтау (conclude reasoning)
Төменде мен осы пайымдау циклдерін мүмкін ететін үш негізгі техниканы таныстырамын.
1) Сынақ уақытының масштабталуы
Бұл не: Дәстүрлі “масштабтау заңдары” оқыту кезінде параметрлердің немесе деректердің санын арттыруға шоғырланады. K2 Thinking жаңалығы мынада: “пайымдау кезеңінде” токендер санын динамикалық кеңейту (яғни ойдың тереңдігі); бір мезгілде құрал шақыру санын кеңейту (яғни әрекет ауқымы). Бұл әдіс test-time scaling деп аталады, ал оның негізгі жорамалдары: “Ұзын пайымдау тізбегі + көбірек интерактивті құралдар = нақты интеллектідегі сапалық секіріс.”
Неліктен маңызды: K2 Thinking бұған арнайы оңтайландырылған: Moonshot “ойлау токендерін” және құрал шақыру саны/тереңдігін кеңейту агенттік бенчмарктерде өлшенетін жақсартулар беретінін көрсетеді, бұл модельге FLOPs бірдей сценарийлерінде ұқсас немесе үлкенірек модельдерден озып шығуға мүмкіндік береді.
2) Құралдармен толықтырылған пайымдау
Бұл не: K2 Thinking құрал схемаларын табиғи түрде талдауға, құралды қашан шақыру керегін автономды түрде шешуге және құрал нәтижелерін ағымдағы пайымдау ағынына қайта енгізуге инженерленген. Moonshot модельді ой тізбегін функция шақыруларымен кезектестіруге үйретіп, оны жүздеген құрал қадамы бойы тұрақты ұстауға баптады.
Неліктен маңызды: Сенімді талдау + тұрақты ішкі күй + API құралдары комбинациясы модельге бір сессия аясында веб-шолу жасауға, код орындауға және көпкезеңді жұмыс процестерін үйлестіруге мүмкіндік береді.
Ішкі архитектурасында модель “визуалданған ой үдерісі” орындалу траекториясын қалыптастырады: нұсқау → пайымдау токендері → құрал шақыру → бақылау → келесі пайымдау → соңғы жауап
3) Ұзақ көкжиекті бірізділік және өзін-өзі тексеру
Бұл не: Ұзақ көкжиекті бірізділік — модельдің көптеген қадамдар мен өте ұзын контексттерде біртұтас жоспар мен ішкі күйді сақтай алу қабілеті. Өзін-өзі тексеру — модельдің аралық нәтижелерін алдын ала тексеріп, тексеру сәтсіз болғанда қадамдарды қайта орындауы немесе қайта қарауы. Ұзақ тапсырмалар модельдердің ауытқуына немесе галлюцинациясына жиі әкеледі. K2 Thinking мұны бірнеше әдіспен шешеді: өте ұзын контекст терезелері (256k), ұзын CoT тізбектері бойы күйді сақтайтын оқыту стратегиялары және расталмаған тұжырымдарды анықтау үшін сөйлем деңгейіндегі шынайылық/бағалаушы модельдер.
Неліктен маңызды: “Recurrent Reasoning Memory” механизмі пайымдау күйінің тұрақтылығын сақтайды, оған адамға ұқсас “ой тұрақтылығы” және “контексттік өзіндік-бақылау” сипаттарын береді. Тапсырмалар көптеген қадамдарға созылғанда (мысалы, зерттеу жобалары, көп файлды кодтау тапсырмалары, ұзақ редакциялық процестер), біртұтас жіпті сақтау шешуші болады. Өзін-өзі тексеру үнсіз сәтсіздіктерді азайтады; ықтимал, бірақ қате жауап қайтарудың орнына, модель сәйкессіздіктерді анықтап, құралдарға қайта жүгінеді немесе қайта жоспарлайды.
Мүмкіндіктер:
- Контексттік бірізділік: 10k+ токен бойы семантикалық тұтастықты сақтайды;
- Қателерді анықтау және кері қайтару: ерте ойлау үдерістеріндегі логикалық ауытқуларды анықтап, түзетеді;
- Өзін-өзі тексеру циклі: пайымдау аяқталғаннан кейін жауаптың қисындылығын автоматты түрде тексереді;
- Көп жолды пайымдауды біріктіру: бірнеше логикалық тізбектен оңтайлы жолды таңдайды.
K2 Thinking-тің төрт негізгі қабілеті қандай?
Терең және құрылымдалған пайым
K2 Thinking айқын, көпкезеңді пайымдау іздерін тудыруға және оларды берік қорытындыларға жету үшін пайдалануға бапталған. Модель математика мен қатаң пайымдау бенчмарктерінде (GSM8K, AIME, IMO-стильдегі бенчмарктер) жоғары нәтижелер көрсетеді және ұзын тізбектер бойы пайымдауды бүтін күйде сақтай алу қабілетін танытады — бұл зерттеу деңгейіндегі мәселе шешуге қойылатын базалық талап. Humanity’s Last Exam сынағында (44.9%) көрсеткен тамаша нәтижесі сарапшылық деңгейдегі талдамалық қабілеттерін дәлелдейді. Ол көмескі семантикалық сипаттамалардан логикалық қаңқаларды шығарып, пайымдау графтарын жасай алады.
Негізгі ерекшеліктер:
- Символдық пайымдауды қолдайды: математикалық, логикалық және бағдарламалау құрылымдарын түсінеді және олармен жұмыс істейді.
- Гипотезаларды тексеру қабілеттері бар: гипотезаларды өздігінен ұсына алады және тексереді.
- Көпкезеңді мәселені жіктеуді орындай алады: күрделі мақсаттарды бірнеше шағын тапсырмаға бөледі.
Агенттік іздеу
Бір реттік іздеп алу қадамының орнына, агенттік іздеу модельге іздеу стратегиясын (нені іздеу керектігін) жоспарлауға, оны қайталанатын веб/құрал шақырулары арқылы орындауға, келіп түскен нәтижелерді біріктіруге және сұранысты нақтылауға мүмкіндік береді. K2 Thinking-тің BrowseComp және Seal-0 құрал-қосылған көрсеткіштері осы қабілетте мықты өнімділікті білдіреді; модель күйі сақталатын жоспарлаумен көпраундтық веб-іздеулерді тұрақты жүргізуге арнайы жобаланған.
Техникалық мәні:
- Іздеу модулі мен тіл моделі тұйық цикл құрайды: сұраныс жасау → веб-бет алу → семантикалық сүзгілеу → пайымдауды біріктіру.
- Модель іздеу стратегиясын бейімдеп реттей алады, мысалы, алдымен анықтамаларды, содан кейін деректерді іздеп, соңында гипотезаларды тексеру.
- Негізінен, бұл “ақпаратты іздеу + түсіну + дәлелдеу” құрамдас интеллекті.
Агенттік кодтау
Бұл — пайымдау циклі аясында кодты жазу, орындау, тестілеу және итерациялау қабілеті. K2 Thinking live coding және кодты тексеру бенчмарктерінде бәсекелі нәтижелер көрсетеді, құрал шақыруларында Python тізбектерін қолдайды және sandbox шақырып, қателерді оқып, қайталанатын өтулер арқылы кодты жөндей отырып көпқадамды дебаг циклдерін іске қоса алады. Оның EvalPlus/LiveCodeBench көрсеткіштері осы күшті жақтарын бейнелейді. SWE-Bench Verified тестінде 71.3% нәтижеге қол жеткізуі нақты әлемдегі бағдарламалық қамтуды жөндеу тапсырмаларының 70%-дан астамын дұрыс орындай алатынын білдіреді.
Сондай-ақ LiveCodeBench V6 жарыс ортасында тұрақты өнімділікті көрсетіп, алгоритмдерді іске асыру және оңтайландыру қабілеттерін паш етеді.
Техникалық мәні:
- “Семантикалық талдау + AST деңгейіндегі рефакторинг + автоматты тексеру” үдерісін қолданады;
- Кодты орындау және тестілеу орындау деңгейіндегі құрал шақырулар арқылы іске асады;
- Кодты түсінуден → қателерді диагностикалауға → патчтар жасауға → сәттілікті тексеруге дейін тұйық циклді автоматтандырылған әзірлеуді іске асырады.
Агенттік жазу
Креативті прозадан бөлек, агенттік жазу — құрылымдалған, мақсатқа бағытталған құжат жасау, ол сыртқы зерттеуді, дәйексөздерді, кесте жасауды және итеративті жетілдіруді талап етуі мүмкін (мысалы, жоба дайындау → фактчекинг → түзету). K2 Thinking-тің ұзын контексті мен құралдарды үйлестіруі оны көпкезеңді жазу жұмыс ағындарына (зерттеу қысқаша мазмұндары, нормативтік шолулар, көп тараулы контент) өте лайықты етеді. Модельдің Arena-стильдегі тесттердегі ашық ұштағы жеңіс үлестері және longform жазу метрикалары бұл тұжырымды қолдайды.
Техникалық мәні:
- Агенттік ойлау жоспарын пайдаланып, мәтін сегменттерін автоматты түрде жасайды;
- Мәтін логикасын ішкі түрде пайымдау токендері арқылы басқарады;
- “Мультимодальды жазуға” қол жеткізу үшін іздеу, есептеу және диаграмма жасау сияқты құралдарды бір мезгілде шақыра алады.
Бүгін K2 Thinking-ті қалай пайдалануға болады?
Қол жеткізу режимдері
K2 Thinking ашық бастапқы шығарылым (модель салмақтары мен чекпойнттары) ретінде және платформа эндпоинттері мен қауымдастық хабтары арқылы (Hugging Face, Moonshot платформасы) қолжетімді. Есептеу қуаты жеткілікті болса, өзіңіз орналастыра аласыз немесе жылдам бастау үшін CometAPI API/хостталған UI-ін пайдаланыңыз. Сондай-ақ, қосылған кезде қоңырау салушыға ішкі ой токендерін көрсететін reasoning_content өрісі құжатталған.
Пайдалану бойынша практикалық кеңестер
- Агенттік құрылыс блоктарынан бастаңыз: алдымен шағын, детерминирленген құралдар жиынын ұсыныңыз (іздеу, python sandbox және сенімді фактілер DB-і). Модель шақыруларды талдап/тексере алуы үшін құрал схемаларын айқын беріңіз.
- Сынақ уақытындағы есептеуді баптаңыз: күрделі мәселелерді шешуде ұзағырақ ойлау бюджеттеріне және көбірек құрал шақыру раундтарына рұқсат етіңіз; сапаның кідіріс/құнға қатысты қалай жақсарғанын өлшеңіз. Moonshot негізгі тетік ретінде test-time scaling тұжырымын қолдайды.
- Шығын тиімділігі үшін INT4 режимдерін пайдаланыңыз: K2 Thinking INT4 кванттауды қолдайды, бұл елеулі жеделдетулер береді; бірақ өз тапсырмаларыңыздағы шеттік жағдайлардағы мінез-құлқын тексеріңіз. ([Hugging Face][2])
- Пайымдау контентін абайлап көрсетіңіз: ішкі тізбектерді ашу дебагқа көмектеседі, бірақ шикі модель қателеріне әсер ету тәуекелін де арттырады. Ішкі пайымдауды норматив емес, диагностикалық ретінде қарастырыңыз; оны автоматтандырылған тексерумен жұптаңыз.
Қорытынды — онда, Kimi K2 Thinking не ойлайды?
Kimi K2 Thinking — келесі AI дәуіріне арнайы инженерленген жауап: жай ғана үлкенірек модельдер емес, ойлайтын, әрекет ететін және тексеретін агенттер. Ол ұзақмерзімді, көпқадамды мәселе шешуді мүмкін ету үшін MoE масштабтауын, сынақ уақыты стратегияларын, native төмен дәлдікті инференсті және құралдарды айқын үйлестіруді біріктіреді. Көпқадамды мәселе шешуді қажет ететін және агенттік жүйелерді біріктіруге, sandbox-та оқшаулауға әрі мониторингілеуге инженерлік тәртіппен қарайтын командалар үшін K2 Thinking — үлкен, қолданбалы алға қадам және барған сайын қабілетті, әрекетке бағытталған AI-ды индустрия мен қоғам қалай реттейтініне арналған маңызды стресс-тест.
Әзірлеушілер kimi-k2-thinking API-іне CometAPI арқылы қол жеткізе алады, ең соңғы модель нұсқасы әрдайым ресми веб-сайтпен қатар жаңартылып отырады. Бастау үшін Playground бөлімінде модель мүмкіндіктерін зерттеңіз және егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide құжатын қараңыз. Қол жеткізер алдында CometAPI жүйесіне кіргеніңізге және API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
Бастауға дайынсыз ба?→ Бүгін CometAPI-ге тіркеліңіз!
Егер AI туралы көбірек кеңестер, нұсқаулықтар мен жаңалықтарды білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде қадағалаңыз!