Kimi K2 Thinking은 Kimi K2 제품군의 Moonshot AI의 새로운 "사고" 변형입니다. 즉, 명시적으로 설계된 1조 개의 매개변수, 희소한 전문가 혼합(MoE) 모델입니다. 행동하면서 생각하다 — 즉, 심층적인 사고 연쇄 추론과 신뢰할 수 있는 툴 호출, 장기 계획, 그리고 자동화된 자체 검사를 결합합니다. 대규모 희소 백본(약 1T개의 총 매개변수, 토큰당 활성화된 약 32B개), 네이티브 INT4 양자화 파이프라인, 그리고 확장 가능한 설계를 결합합니다. 추론 시간 단순히 정적 매개변수 수를 늘리는 것보다 추론(더 많은 "사고 토큰"과 더 많은 도구 호출 라운드)이 더 중요합니다.
간단히 말해서: K2 Thinking은 모델을 문제 해결로 취급합니다. 대리인 일회성 언어 생성기 대신, "언어 모델"에서 "사고 모델"로의 이러한 전환이 이번 릴리스를 주목할 만한 제품으로 만드는 동시에 많은 실무자들이 이를 오픈소스 에이전트 AI의 이정표로 평가하는 이유입니다.
"키미 K2 씽킹"이란 정확히 무엇인가요?
아키텍처 및 주요 사양
K2 Thinking은 약 384명의 전문가(토큰당 8명의 전문가 선정)로 구성된 희소 MoE 모델로 구축되었습니다. 총 1조 개의 매개변수 및 ~32B 활성화된 매개변수 추론당. 하이브리드 아키텍처 선택(MLA 어텐션, SwiGLU 활성화)을 사용하며, Moonshot의 Muon/MuonClip 옵티마이저를 사용하여 기술 보고서에 설명된 대규모 토큰 예산으로 학습되었습니다. 사고 변형은 기본 모델을 확장하여 학습 후 양자화(기본 INT4 지원), 256k 컨텍스트 윈도우, 그리고 실제 사용 시 모델의 내부 추론 추적을 노출하고 안정화하는 엔지니어링을 적용했습니다.
실제로 '생각'이란 무엇을 의미하는가
여기서 "사고"는 엔지니어링 목표입니다. 모델이 (1) 길고 구조화된 내부 추론 사슬(사고의 사슬 토큰)을 생성하고, (2) 추론의 일부로 외부 도구(검색, 파이썬 샌드박스, 브라우저, 데이터베이스)를 호출하고, (3) 중간 단계의 주장을 평가하고 자체 검증하고, (4) 일관성을 해치지 않고 이러한 여러 사이클을 반복할 수 있도록 하는 것입니다. Moonshot의 설명서와 모델 카드는 K2 Thinking이 추론과 함수 호출을 교차 배치하고 수백 단계에 걸쳐 안정적인 에이전트 동작을 유지하도록 명시적으로 훈련되고 조정되었음을 보여줍니다.
핵심 목표는 무엇입니까?
기존 대규모 모델의 한계는 다음과 같습니다.
- 생성 과정은 근시안적이며 단계 간 논리가 부족합니다.
- 도구 사용이 제한적입니다(일반적으로 외부 도구만 한두 번 호출할 수 있음).
- 복잡한 문제에서는 스스로를 교정할 수 없습니다.
K2 Thinking의 핵심 설계 목표는 이 세 가지 문제를 해결하는 것입니다. 실제로 K2 Thinking은 사람의 개입 없이 200~300회의 연속적인 도구 호출을 실행하고, 수백 단계의 논리적으로 일관된 추론을 유지하며, 상황에 맞는 자체 검사를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
재위치: 언어 모델 → 사고 모델
K2 Thinking 프로젝트는 조건부 텍스트 생성을 넘어서는 보다 광범위한 전략적 전환을 보여줍니다. 에이전트 문제 해결사핵심 목표는 주로 복잡도나 다음 토큰 예측을 개선하는 것이 아니라 다음과 같은 기능을 갖춘 모델을 만드는 것입니다.
- 계획 그들만의 다단계 전략
- 동등 어구 외부 도구 및 효과기(검색, 코드 실행, 지식 기반)
- 확인 중간 결과와 수정된 실수
- 계속하다 긴 맥락과 긴 도구 체인에 걸친 일관성.
이러한 재구성은 평가(벤치마크는 텍스트 품질뿐만 아니라 프로세스와 결과를 강조함)와 엔지니어링(도구 라우팅, 단계 계산, 자기 비판 등을 위한 구조)을 모두 변경합니다.
작업 방법: 사고 모델이 작동하는 방식
실제로 K2 Thinking은 "사고 모델" 접근 방식을 대표하는 몇 가지 작업 방법을 보여줍니다.
- 지속적인 내부 흔적: 이 모델은 맥락에 맞게 유지되고 나중에 재사용되거나 감사될 수 있는 구조화된 중간 단계(추론 추적)를 생성합니다.
- 동적 도구 라우팅: K2는 각 내부 단계를 기반으로 어떤 도구(검색, 코드 인터프리터, 웹 브라우저)를 호출할지, 언제 호출할지 결정합니다.
- 테스트 시간 스케일링: 추론하는 동안 시스템은 '사고의 깊이'(더 많은 내부 추론 토큰)를 확장하고 도구 호출 수를 늘려 솔루션을 더 잘 탐색할 수 있습니다.
- 자체 검증 및 복구: 이 모델은 결과를 명시적으로 확인하고, 정상성 테스트를 실행하고, 검사에 실패하면 다시 계획을 세웁니다.
이러한 방법은 모델 아키텍처(MoE + 긴 컨텍스트)와 시스템 엔지니어링(도구 오케스트레이션, 안전 점검)을 결합합니다.
Kimi K2 Thinking을 가능하게 하는 기술 혁신은 무엇입니까?
Kimi K2 Thinking의 추론 메커니즘은 상호 연계된 사고와 도구 사용을 지원합니다. K2 Thinking 추론 루프:
- 문제 이해(분석 및 추상화)
- 다단계 추론 계획(계획 체인) 생성
- 외부 도구(코드, 브라우저, 수학 엔진) 활용
- 결과 검증 및 수정(verify & revise)
- 추론을 결론짓다 (conclude reasoning)
아래에서는 xx의 추론 루프를 가능하게 하는 세 가지 핵심 기술을 소개하겠습니다.
1) 테스트 시간 스케일링
무엇이다 : 기존의 "스케일링 법칙"은 훈련 중 매개변수 또는 데이터의 수를 늘리는 데 중점을 둡니다. K2 Thinking의 혁신은 다음과 같습니다. "추론 단계"에서 토큰 수(즉, 사고의 깊이)를 동적으로 확장하고, 동시에 도구 호출 수(즉, 행동의 폭)를 확장합니다. 이 방법을 테스트 시간 스케일링이라고 하며, 핵심 가정은 "더 긴 추론 체인 + 더 많은 상호작용 도구 = 실제 지능의 질적 도약"입니다.
왜 문제 : K2 Thinking은 이를 위해 명시적으로 최적화합니다. Moonshot은 "사고 토큰"과 도구 호출의 수/깊이를 확장하면 에이전트 벤치마크에서 측정 가능한 개선이 이루어지고, 이를 통해 모델이 FLOP와 일치하는 시나리오에서 비슷하거나 더 큰 크기의 다른 모델보다 더 우수한 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다.
2) 도구 증강 추론
무엇이다 : K2 Thinking은 도구 스키마를 기본적으로 파싱하고, 도구를 언제 호출할지 자율적으로 결정하며, 도구 결과를 지속적인 추론 흐름에 통합하도록 설계되었습니다. Moonshot은 사고의 사슬을 함수 호출과 교차하도록 모델을 훈련하고 조정한 다음, 수백 개의 순차적인 도구 단계에 걸쳐 이러한 동작을 안정화했습니다.
왜 문제 : 신뢰할 수 있는 파싱 + 안정적인 내부 상태 + API 툴링이라는 조합 덕분에 모델은 단일 세션의 일부로 웹 브라우징, 코드 실행, 다단계 워크플로를 조율할 수 있습니다.
내부 아키텍처 내에서 모델은 "시각화된 사고 과정" 실행 궤적을 형성합니다. 즉, 프롬프트 → 추론 토큰 → 도구 호출 → 관찰 → 다음 추론 → 최종 답변입니다.
3) 장기적 일관성 및 자체 검증
무엇이다 : 장기적 일관성은 모델이 여러 단계와 매우 긴 맥락에 걸쳐 일관된 계획과 내부 상태를 유지하는 능력입니다. 자가 검증은 모델이 사전에 중간 출력을 확인하고 검증에 실패할 경우 단계를 재실행하거나 수정하는 것을 의미합니다. 긴 작업은 종종 모델의 표류 또는 환각 현상을 유발합니다. K2 Thinking은 매우 긴 맥락 윈도우(256k), 긴 CoT 시퀀스에서 상태를 보존하는 훈련 전략, 그리고 뒷받침되지 않는 주장을 감지하는 명시적인 문장 수준 충실도/판단 모델 등 다양한 기법을 사용하여 이 문제를 해결합니다.
왜 문제 : "재귀 추론 기억" 메커니즘은 추론 상태의 지속성을 유지하여 인간과 유사한 "사고 안정성"과 "맥락적 자기 감독" 특성을 부여합니다. 작업이 여러 단계에 걸쳐 진행됨에 따라(예: 연구 프로젝트, 다중 파일 코딩 작업, 긴 편집 과정), 단일의 일관된 흐름을 유지하는 것이 필수적입니다. 자가 검증은 침묵의 오류를 줄여줍니다. 모델은 그럴듯하지만 틀린 답을 반환하는 대신, 불일치를 감지하고 도구를 다시 참조하거나 계획을 재수립할 수 있습니다.
기능 :
- 문맥적 일관성: 10개 이상의 토큰에서 의미적 연속성을 유지합니다.
- 오류 감지 및 롤백: 초기 사고 과정에서 발생한 논리적 편차를 식별하고 수정합니다.
- 자체 검증 루프: 추론이 완료된 후 답변의 합리성을 자동으로 검증합니다.
- 다중 경로 추론 병합: 여러 개의 논리적 체인에서 최적의 경로를 선택합니다.
K2 Thinking의 핵심 역량 4가지는 무엇인가요?
깊고 체계적인 추론
K2 Thinking은 명시적이고 다단계적인 추론 추적을 생성하고 이를 활용하여 강력한 결론에 도달하도록 설계되었습니다. 이 모델은 수학 및 엄밀 추론 벤치마크(GSM8K, AIME, IMO 스타일 벤치마크)에서 높은 점수를 보였으며, 연구 수준의 문제 해결에 필수적인 긴 시퀀스에서도 추론을 그대로 유지하는 능력을 보여줍니다. Humanity's Last Exam(인류의 마지막 시험)에서 탁월한 성적(44.9%)을 거두며 전문가 수준의 분석 역량을 입증했습니다. 퍼지 의미론적 설명에서 논리적 프레임워크를 추출하고 추론 그래프를 생성할 수 있습니다.
주요 특징:
- 기호 추론 지원: 수학적, 논리적, 프로그래밍 구조를 이해하고 이를 바탕으로 작업합니다.
- 가설 검정 능력을 보유하고 있습니다. 자발적으로 가설을 제안하고 검증할 수 있습니다.
- 다단계 문제 분해를 수행할 수 있습니다. 복잡한 목표를 여러 개의 하위 작업으로 분해합니다.
에이전트 검색
단일 검색 단계 대신, 에이전트 기반 검색을 통해 모델은 검색 전략(무엇을 찾을지)을 계획하고, 반복적인 웹/도구 호출을 통해 이를 실행하고, 수신 결과를 종합하여 쿼리를 개선할 수 있습니다. K2 Thinking의 BrowseComp 및 Seal-0 도구 기반 점수는 이 기능에서 우수한 성능을 나타냅니다. 이 모델은 상태 기반 계획을 통해 여러 단계의 웹 검색을 지원하도록 명시적으로 설계되었습니다.
기술적 본질:
- 검색 모듈과 언어 모델은 폐쇄 루프를 형성합니다. 즉, 쿼리 생성 → 웹페이지 검색 → 의미 필터링 → 추론 융합입니다.
- 이 모델은 검색 전략을 적응적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 먼저 정의를 검색한 다음 데이터를 검색하고 마지막으로 가설을 검증합니다.
- 본질적으로, 그것은 "정보 검색 + 이해 + 논증"의 복합 지능입니다.
에이전트 코딩
이것은 능력입니다 작성, 실행, 테스트 및 반복 추론 루프의 일부로 코드에 대한 분석을 수행합니다. K2 Thinking은 라이브 코딩 및 코드 검증 벤치마크에서 경쟁력 있는 결과를 제공하고, 툴 호출 시 Python 툴체인을 지원하며, 샌드박스 호출, 오류 읽기, 반복적인 패스를 통한 코드 수정을 통해 다단계 디버깅 루프를 실행할 수 있습니다. EvalPlus/LiveCodeBench 점수는 이러한 강점을 반영합니다. SWE-Bench Verified 테스트에서 71.3%의 점수를 획득했다는 것은 실제 소프트웨어 복구 작업의 70% 이상을 정확하게 완료할 수 있음을 의미합니다.
또한 LiveCodeBench V6 경쟁 환경에서 안정적인 성능을 보여주며, 알고리즘 구현 및 최적화 역량을 보여줍니다.
기술적 본질:
- 이는 "의미 분석 + AST 수준 리팩토링 + 자동 검증" 프로세스를 채택합니다.
- 코드 실행과 테스트는 실행 계층에서 도구 호출을 통해 달성됩니다.
- 코드 이해 → 오류 진단 → 패치 생성 → 성공 검증의 순차적인 자동 개발이 실현됩니다.
에이전트 글쓰기
창의적인 산문을 넘어, 에이전트적 글쓰기는 외부 조사, 인용, 표 생성, 그리고 반복적인 수정(예: 초안 작성 → 사실 확인 → 수정)이 필요할 수 있는 체계적이고 목표 지향적인 문서 제작입니다. K2 Thinking의 장문 맥락 및 도구 오케스트레이션은 다단계 글쓰기 워크플로(연구 보고서, 규정 요약, 여러 장으로 구성된 콘텐츠)에 적합합니다. 아레나 스타일 테스트에서 이 모델의 개방형 승률과 장문 글쓰기 지표는 이러한 주장을 뒷받침합니다.
기술적 본질:
- 에이전트적 사고 계획을 사용하여 텍스트 세그먼트를 자동으로 생성합니다.
- 추론 토큰을 통해 텍스트 논리를 내부적으로 제어합니다.
- 검색, 계산, 차트 생성 등의 도구를 동시에 호출하여 "멀티모달 쓰기"를 실현할 수 있습니다.
오늘 K2 Thinking을 어떻게 활용할 수 있나요?
접근 모드
K2 Thinking은 오픈 소스 릴리스(모델 가중치 및 체크포인트)와 플랫폼 엔드포인트 및 커뮤니티 허브(Hugging Face, Moonshot 플랫폼)를 통해 제공됩니다. 컴퓨팅 리소스가 충분하다면 셀프 호스팅하거나, 코멧API더 빠른 온보딩을 위한 API/호스팅 UI. 또한 문서화합니다. reasoning_content 활성화되면 호출자에게 내부 사고 토큰을 표면화하는 필드입니다.
사용에 대한 실용적인 팁
- 에이전트 빌딩 블록으로 시작하세요: 먼저 몇 가지 결정론적 도구(검색, 파이썬 샌드박스, 신뢰할 수 있는 팩트 DB)를 노출합니다. 모델이 호출을 파싱하고 검증할 수 있도록 명확한 도구 스키마를 제공합니다.
- 테스트 시간 컴퓨팅 조정: 어려운 문제 해결을 위해 더 긴 사고 예산과 더 많은 툴 콜 라운드를 허용하고, 지연 시간/비용 대비 품질이 어떻게 향상되는지 측정합니다. Moonshot은 테스트 시간 확장을 주요 수단으로 지지합니다.
- 비용 효율성을 위해 INT4 모드를 사용하세요: K2 Thinking은 상당한 속도 향상을 제공하는 INT4 양자화를 지원하지만, 작업에서 예외적인 동작은 검증해야 합니다.
- 표면 추론 내용을 신중하게: 내부 체인을 노출하면 디버깅에 도움이 되지만, 원시 모델 오류에 노출될 가능성도 높아집니다. 내부 추론을 다음과 같이 처리하세요. 진단 권위적이지 않음; 자동 검증과 함께 사용하세요.
결론
Kimi K2 Thinking은 차세대 AI에 대한 의도적으로 설계된 답변입니다. 단순히 더 큰 모델이 아니라 생각하고, 행동하고, 검증하는 에이전트MoE 확장, 테스트 시간 컴퓨팅 전략, 네이티브 저정밀도 추론, 그리고 명시적 툴 오케스트레이션을 결합하여 지속적인 다단계 문제 해결을 지원합니다. 다단계 문제 해결이 필요하고 에이전트 시스템을 통합, 샌드박스화하고 모니터링할 수 있는 엔지니어링 역량을 갖춘 팀에게 K2 Thinking은 중요하고 활용 가능한 진전이며, 산업과 사회가 점점 더 강력해지고 실행 지향적인 AI를 어떻게 관리할지에 대한 중요한 스트레스 테스트입니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 키미 K2 씽킹 API CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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