키미 K2 씽킹 API

"Kimi K2 Thinking" 모델은 Moonshot AI(베이징)에서 개발한 새로운 추론 에이전트 변형 모델입니다. 이 모델은 대규모 언어 모델인 "Kimi K2" 계열에 속하지만, 특히 생각—즉, 장기적 추론, 도구 사용, 계획 및 다단계 추론. 버전은 kimi-k2-thinking-turbo, kimi-k2-thinking입니다.

기본 기능

• 대규모 매개변수화: Kimi K2 Thinking은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하는 K2 시리즈를 기반으로 구축되었습니다. 총 1조(1T)개의 매개변수 약 32억(32B)개의 활성화된 매개변수 추론 시점에.
• 컨텍스트 길이 및 도구 사용: 이 모델은 매우 긴 컨텍스트 창(보고서에는 최대 256K 토큰이 표시됨)을 지원하고 인간의 개입 없이 순차적 도구 호출(최대 200-300개)을 수행하도록 설계되었습니다.
• 대리인 행동: 대화형 LLM이라기보다는 "에이전트" 역할을 하도록 맞춤화되었습니다. 즉, 계획하고, 외부 도구(검색, 코드 실행, 웹 검색)를 호출하고, 추론 추적을 유지하고, 복잡한 워크플로를 조율할 수 있습니다.
• 오픈 웨이트 & 라이센스: 모델은 다음에서 출시됩니다. 수정된 MIT 라이센스상업적/파생적 사용은 허용하지만 대규모 배포에 대한 귀속 조항이 포함되어 있습니다.

기술적인 세부 사항

건축물:

• MoE(전문가 혼합) 백본.
• 총 매개변수: 약 1조 개. 추론당 활성 매개변수: 약 32억 개.
• 전문가 수: ~384명, 토큰당 선택된 전문가 수: ~8명.
• 어휘 및 맥락: 어휘 크기는 약 160만 개, 맥락 창은 최신 256개 토큰까지 가능합니다.

훈련/최적화:

• 약 15.5조 개의 토큰으로 사전 훈련됨.
• 사용된 최적화 도구: 대규모 교육 불안정성을 해결하기 위해 "뮤온" 또는 변형(뮤온클립)
• 사후 훈련/미세 조정: 에이전트 데이터 합성, 강화 학습, 도구 호출 훈련을 포함한 다단계.

추론 및 도구 사용:

• 수백 개의 순차적 도구 호출을 지원하여 체인 추론 워크플로를 구현합니다.
• 정확도가 크게 떨어지지 않고 메모리 사용량과 지연 시간을 줄이는 기본 INT4 양자화 추론, 테스트 시간 확장, 확장된 컨텍스트 창에 대한 주장입니다.

벤치마크 성능

벤치 마크 : Moonshot에서 공개한 수치는 에이전트 및 추론 제품군에서 강력한 결과를 보여줍니다. 예를 들어 인류의 마지막 시험(HLE)에서 44.9% 도구를 사용하여, BrowseComp에서 60.2%, 그리고 도메인 제품군에 대한 높은 점수 SWE-Bench / SWE-Bench 검증됨 및 AIME25 (수학).

제한 사항 및 위험

• 컴퓨팅 및 배포: 32B 활성화 동등성에도 불구하고, 운영 비용 및 엔지니어링 사고를 안정적으로 호스팅하는 것(긴 컨텍스트, 도구 오케스트레이션, 양자화 파이프라인)은 여전히 ​​사소한 일이 아닙니다. 하드웨어 요구사항(GPU 메모리, 최적화된 런타임)과 추론 엔지니어링은 실제적인 제약입니다.
• 행동적 위험: 다른 LLM과 마찬가지로 Kimi K2 Thinking도 가능합니다. 환각적인 사실, 데이터 세트 편향을 반영하다또는 적절한 보호 장치 없이 안전하지 않은 콘텐츠를 생성합니다. 에이전트 자율성(자동화된 다단계 도구 호출) 설계에 따른 안전의 중요성을 높입니다.: 엄격한 도구 권한 부여, 런타임 검사 및 인간 참여 정책이 권장됩니다.
• 비교 에지 대 폐쇄 모델: 이 모델이 많은 벤치마크와 일치하거나 능가하는 반면, 일부 도메인이나 "중요 모드" 구성에서는 폐쇄형 모델이 여전히 장점을 유지할 수 있습니다.

다른 모델과의 비교

• GPT-5와 Claude Sonnet 4.5와 비교했을 때, Kimi K2 Thinking은 공개적인 평가임에도 불구하고 몇몇 주요 벤치마크(예: 에이전트 검색, 추론)에서 더 우수한 점수를 받았습니다.
• 이전 오픈소스 모델과 비교했을 때: MiniMax‑M2 및 기타 이전 오픈모델보다 에이전트 추론 지표와 도구 호출 기능이 뛰어납니다.
• 아키텍처 구분: 활성 매개변수 수가 많은 희소 MoE와 많은 고밀도 모델 또는 소규모 시스템; 순수한 텍스트 생성보다는 장기적 추론, 사고의 사슬 및 다중 도구 오케스트레이션에 중점을 둡니다.
• 비용 및 라이선스 이점: 귀속 조항이 있는 개방형, 보다 관대한 라이선스는 폐쇄형 API에 비해 잠재적으로 비용을 절감할 수 있지만 인프라 비용은 그대로입니다.

고객 사례

Kimi K2 Thinking은 특히 다음과 같은 시나리오에 적합합니다.

• 장기적 추론 워크플로: 예를 들어, 계획, 다단계 문제 해결, 프로젝트 세부 분석 등입니다.
• 에이전트 도구 오케스트레이션: 웹 검색 + 코드 실행 + 데이터 검색 + 요약 작성을 하나의 워크플로로 처리합니다.
• 코딩, 수학 및 기술 작업: LiveCodeBench, SWE-Bench 등에서 벤치마크 강점을 보였으므로 개발자 지원, 코드 생성, 자동화된 데이터 분석에 적합한 후보입니다.
• 엔터프라이즈 자동화 워크플로: 최소한의 인간 개입으로 여러 도구를 연결해야 하는 경우(예: 데이터 가져오기 → 분석 → 보고서 작성 → 알림)
• 연구 및 오픈소스 프로젝트: 개방적인 입장에서 볼 때, 실험과 세부 조정을 위해 학문적 또는 연구적 전개가 가능합니다.

CometAPI에서 Kimi K2 Thinking API를 호출하는 방법

Kimi K2 Thinking CometAPI의 API 가격 책정, 공식 가격 대비 20% 할인:

필수 단계

• 에 로그인 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니시라면, 먼저 등록해 주시기 바랍니다.
• 에 로그인하여 CometAPI 콘솔.
• 인터페이스의 액세스 자격 증명 API 키를 받으세요. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키(sk-xxxxx)를 받아 제출하세요.

사용 방법

1. API 요청을 전송하려면 "kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking" 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 웹사이트에서는 사용자의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.
2. 바꾸다 귀하 계정의 실제 CometAPI 키를 사용합니다.
3. 질문이나 요청을 콘텐츠 필드에 입력하세요. 모델이 이에 응답합니다.
4. . API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

CometAPI는 완벽한 호환성을 갖춘 REST API를 제공하여 원활한 마이그레이션을 지원합니다. 주요 세부 정보는 다음과 같습니다. API doc:

• 기본 URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• 모델명 : 키미-K2-싱킹-터보，키미-K2-싱킹
• 입증: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY 머리글
• 컨텐츠 타입: application/json .