Apakah yang difikirkan oleh Kimi K2 dan bagaimana untuk mengakses?

Kimi K2 Thinking ialah varian "pemikiran" Moonshot AI yang baharu bagi keluarga Kimi K2: satu trilion parameter, model jarang Campuran Pakar (MoE) yang direka bentuk secara eksplisit untuk berfikir sambil bertindak — iaitu, untuk menyelitkan penaakulan rantaian pemikiran yang mendalam dengan panggilan alat yang boleh dipercayai, perancangan jangka panjang dan semakan kendiri automatik. Ia menggabungkan tulang belakang jarang yang besar (jumlah parameter ≈1T, ~32B diaktifkan setiap token), saluran paip pengkuantitian INT4 asli dan reka bentuk yang berskala masa inferens penaakulan (lebih banyak "token pemikiran" dan lebih banyak pusingan panggilan alat) dan bukannya hanya meningkatkan kiraan parameter statik.

Secara ringkas: K2 Thinking menganggap model sebagai penyelesaian masalah ejen bukannya penjana bahasa sekali sahaja. Peralihan itu - daripada "model bahasa" kepada "model pemikiran" - itulah yang menjadikan keluaran ini ketara dan mengapa ramai pengamal membingkainya sebagai peristiwa penting dalam AI agenik sumber terbuka.

Apakah sebenarnya “Kimi K2 Thinking”?

Seni bina dan spesifikasi utama

K2 Thinking dibina sebagai model MoE yang jarang (384 pakar, 8 pakar dipilih setiap token) dengan kira-kira 1 trilion jumlah parameter and ~32B parameter diaktifkan setiap inferens. Ia menggunakan pilihan seni bina hibrid (perhatian MLA, pengaktifan SwiGLU) dan dilatih dengan pengoptimum Muon/MuonClip Moonshot mengenai belanjawan token besar yang diterangkan dalam laporan teknikal mereka. Varian pemikiran memanjangkan model asas dengan pengkuantitian pasca latihan (sokongan INT4 asli), tetingkap konteks 256k dan kejuruteraan untuk mendedahkan dan menstabilkan jejak penaakulan dalaman model semasa penggunaan sebenar.

Maksud "berfikir" dalam amalan

"Berfikir" di sini ialah matlamat kejuruteraan: membolehkan model untuk (1) menjana rantaian penaakulan dalaman yang panjang dan berstruktur (token rantaian-fikiran), (2) memanggil alat luaran (carian, kotak pasir ular sawa, penyemak imbas, pangkalan data) sebagai sebahagian daripada alasan itu, (3) menilai dan mengesahkan sendiri tuntutan perantaraan, dan (4) lelaran merentasi banyak kitaran yang runtuh. Dokumentasi Moonshot dan kad model menunjukkan K2 Thinking dilatih dan ditala secara eksplisit untuk menyelangi penaakulan dan fungsi panggilan, dan untuk mengekalkan tingkah laku agen yang stabil merentasi ratusan langkah.

Apakah objektif teras

Had model berskala besar tradisional ialah:

• Proses penjanaan adalah rabun, tidak mempunyai logik rentas langkah;
• Penggunaan alat adalah terhad (biasanya hanya alat luaran boleh dipanggil sekali atau dua kali);
• Mereka tidak boleh membetulkan diri dalam masalah yang kompleks.

Matlamat reka bentuk teras K2 Thinking adalah untuk menyelesaikan tiga masalah ini. Dalam amalan, K2 Thinking boleh, tanpa campur tangan manusia: melaksanakan 200–300 panggilan alat berturut-turut; mengekalkan beratus-ratus langkah penaakulan yang koheren secara logik; menyelesaikan masalah yang kompleks melalui pemeriksaan kendiri kontekstual.

Penempatan semula: model bahasa → model pemikiran

Projek K2 Thinking menggambarkan anjakan strategik yang lebih luas dalam bidang: bergerak melangkaui penjanaan teks bersyarat ke arah penyelesai masalah agen. Objektif teras bukan terutamanya untuk meningkatkan kebingungan atau ramalan token seterusnya tetapi untuk membuat model yang boleh:

• pelan strategi pelbagai langkah mereka sendiri;
• Selaras alat luaran dan pengesan (carian, pelaksanaan kod, pangkalan pengetahuan);
• Sahkan keputusan pertengahan dan membetulkan kesilapan;
• Mengekalkan keselarasan merentasi konteks yang panjang dan rantai alat yang panjang.

Pembingkaian semula ini mengubah kedua-dua penilaian (penanda aras menekankan proses dan hasil, bukan hanya kualiti teks) dan kejuruteraan (struktur untuk penghalaan alat, pengiraan langkah, kritikan kendiri, dll.).

Kaedah kerja: bagaimana model pemikiran beroperasi

Dalam amalan, K2 Thinking menunjukkan beberapa kaedah kerja yang melambangkan pendekatan "model pemikiran":

1. Jejak dalaman yang berterusan: Model menghasilkan langkah perantaraan berstruktur (jejak penaakulan) yang disimpan dalam konteks dan boleh digunakan semula atau diaudit kemudian.
2. Penghalaan alat dinamik: Berdasarkan setiap langkah dalaman, K2 memutuskan alat yang hendak dipanggil (carian, jurubahasa kod, penyemak imbas web) dan masa untuk memanggilnya.
3. Penskalaan masa ujian: Semasa inferens, sistem boleh mengembangkan "kedalaman pemikiran"nya (lebih banyak token penaakulan dalaman) dan meningkatkan bilangan panggilan alat untuk meneroka penyelesaian dengan lebih baik.
4. Pengesahan kendiri dan pemulihan: Model ini secara eksplisit menyemak keputusan, menjalankan ujian kewarasan dan merancang semula apabila pemeriksaan gagal.

Kaedah ini menggabungkan seni bina model (MoE + konteks panjang) dengan kejuruteraan sistem (orkestrasi alat, pemeriksaan keselamatan).

Apakah inovasi teknologi yang membolehkan Kimi K2 Thinking?

Mekanisme Penaakulan Kimi K2 Thinking Menyokong pemikiran berjalin dan penggunaan alat. Gelung penaakulan Pemikiran K2:

• Memahami masalah (huraikan & abstrak)
• Menjana pelan penaakulan pelbagai langkah (rantaian pelan)
• Menggunakan alat luaran (kod, penyemak imbas, enjin matematik)
• Mengesahkan dan menyemak keputusan (sahkan & semak semula)
• Membuat kesimpulan penaakulan (menyimpulkan penaakulan)

Di bawah, saya akan memperkenalkan tiga teknik utama yang menjadikan gelung penaakulan dalam xx mungkin.

1) Penskalaan masa ujian

Apa yang ia adalah: “Undang-undang Penskalaan” tradisional memfokuskan pada meningkatkan bilangan parameter atau data semasa latihan. Inovasi K2 Thinking terletak pada: Mengembangkan bilangan token secara dinamik (iaitu, kedalaman pemikiran) semasa "fasa penaakulan"; Pada masa yang sama mengembangkan bilangan panggilan alat (iaitu, keluasan tindakan). Kaedah ini dipanggil penskalaan masa ujian, dan andaian terasnya ialah: "Rantai penaakulan yang lebih panjang + alat yang lebih interaktif = lonjakan kualitatif dalam kecerdasan sebenar."

Mengapa ia perkara: K2 Thinking mengoptimumkan secara eksplisit untuk ini: Moonshot menunjukkan bahawa mengembangkan "token pemikiran" dan bilangan/kedalaman panggilan alat menghasilkan peningkatan yang boleh diukur dalam penanda aras agen, membolehkan model itu mengatasi model lain yang mempunyai saiz yang serupa atau lebih besar dalam senario yang dipadankan dengan FLOP.

2) Penaakulan Alat-Ditambah

Apa yang ia adalah: K2 Thinking telah direka bentuk untuk menghuraikan skema alat secara asli, memutuskan secara autonomi masa untuk memanggil alat dan memasukkan kembali hasil alat ke dalam aliran penaakulan yang berterusan. Moonshot melatih dan menala model untuk menyilangkan rantaian pemikiran dengan panggilan fungsi, kemudian menstabilkan gelagat ini merentas ratusan langkah alat berjujukan.

Mengapa ia perkara: Gabungan itu — penghuraian yang boleh dipercayai + keadaan dalaman yang stabil + alatan API — ialah perkara yang membolehkan model melakukan penyemakan imbas web, menjalankan kod dan mengatur aliran kerja berbilang peringkat sebagai sebahagian daripada satu sesi.

Dalam seni bina dalamannya, model membentuk trajektori pelaksanaan "proses pemikiran visual": gesaan → token penaakulan → panggilan alat → pemerhatian → penaakulan seterusnya → jawapan akhir

3) Keselarasan ufuk panjang & Pengesahan Kendiri

Apa yang ia adalah: Koheren ufuk panjang ialah keupayaan model untuk mengekalkan rancangan yang koheren dan keadaan dalaman merentas banyak langkah dan dalam konteks yang sangat panjang . Pengesahan kendiri bermaksud model secara proaktif menyemak output perantaraannya dan menjalankan semula atau menyemak langkah apabila pengesahan gagal. Tugas yang panjang selalunya menyebabkan model hanyut atau halusinasi. K2 Thinking menangani perkara ini dengan pelbagai teknik: tetingkap konteks yang sangat panjang (256k), strategi latihan yang mengekalkan keadaan merentas urutan CoT yang panjang dan model kesetiaan/hakim peringkat ayat yang jelas untuk mengesan tuntutan yang tidak disokong.

Mengapa ia perkara: Mekanisme "Memori Penaakulan Berulang" mengekalkan kegigihan keadaan penaakulan, memberikan ciri "kestabilan pemikiran" dan "penyeliaan diri kontekstual" seperti manusia.. Memandangkan tugas menjangkau banyak langkah (cth, projek penyelidikan, tugas pengekodan berbilang fail, proses editorial yang panjang), mengekalkan satu utas yang koheren menjadi penting. Pengesahan kendiri mengurangkan kegagalan senyap; daripada mengembalikan jawapan yang munasabah tetapi salah, model itu boleh mengesan ketidakkonsistenan dan merujuk semula alatan atau merancang semula.

Kemampuan:

• Ketekalan Kontekstual: Mengekalkan kesinambungan semantik merentas 10k+ token;
• Pengesanan Ralat & Rollback: Mengenal pasti dan membetulkan sisihan logik dalam proses pemikiran awal;
• Gelung Pengesahan Kendiri: Mengesahkan kewajaran jawapan secara automatik selepas penaakulan selesai;
• Penggabungan penaakulan berbilang laluan: Memilih laluan optimum daripada berbilang rantaian logik.

Apakah empat keupayaan teras K2 Thinking?

Penaakulan Mendalam & Berstruktur

Pemikiran K2 ditala untuk menjana jejak penaakulan pelbagai peringkat yang eksplisit dan menggunakannya untuk mencapai kesimpulan yang kukuh. Model ini menunjukkan markah yang kukuh pada matematik dan penanda aras penaakulan yang ketat (GSM8K, AIME, penanda aras gaya IMO) dan menunjukkan keupayaan untuk mengekalkan penaakulan secara utuh dalam urutan yang panjang — keperluan asas untuk penyelesaian masalah gred penyelidikan. Prestasi cemerlangnya pada Peperiksaan Terakhir Kemanusiaan (44.9%) menunjukkan keupayaan analisis peringkat pakar. Ia boleh mengekstrak rangka kerja logik daripada penerangan semantik kabur dan menjana graf penaakulan.

Ciri-ciri utama:

• Menyokong Penaakulan Simbolik: Memahami dan beroperasi pada struktur matematik, logik dan pengaturcaraan.
• Memiliki Keupayaan Menguji Hipotesis: Boleh mencadangkan dan mengesahkan hipotesis secara spontan.
• Boleh Melakukan Penguraian Masalah Berbilang Peringkat: Memecahkan objektif kompleks kepada berbilang sub-tugas.

Carian Agen

Daripada satu langkah mendapatkan semula, carian agen membolehkan model merancang strategi carian (apa yang perlu dicari), melaksanakannya melalui panggilan web/alat berulang, mensintesis hasil yang masuk dan memperhalusi pertanyaan. Skor didayakan alat BrowseComp dan Seal-0 K2 Thinking menunjukkan prestasi yang kukuh pada keupayaan ini; model ini direka bentuk secara eksplisit untuk mengekalkan carian web berbilang pusingan dengan perancangan stateful.

Intipati teknikal:

• Modul carian dan model bahasa membentuk gelung tertutup: penjanaan pertanyaan → perolehan halaman web → penapisan semantik → gabungan penaakulan.
• Model boleh menyesuaikan strategi cariannya secara adaptif, contohnya, mencari definisi dahulu, kemudian data, dan akhirnya mengesahkan hipotesis.
• Pada asasnya, ia adalah kecerdasan gabungan "pendapatan maklumat + pemahaman + penghujahan".

Pengekodan Agen

Ini adalah keupayaan untuk tulis, laksana, uji dan ulang pada kod sebagai sebahagian daripada gelung penaakulan. K2 Thinking menyiarkan keputusan kompetitif pada pengekodan langsung dan tanda aras pengesahan kod, menyokong rantai alat Python dalam panggilan alatnya dan boleh menjalankan gelung penyahpepijatan berbilang langkah dengan memanggil kotak pasir, ralat membaca dan membaiki kod merentas laluan berulang. Markah EvalPlus/LiveCodeBench mencerminkan kekuatan ini. Mencapai skor 71.3% dalam ujian SWE-Bench Verified bermakna ia boleh menyelesaikan lebih 70% tugas pembaikan perisian dunia sebenar dengan betul.

Ia juga menunjukkan prestasi yang stabil dalam persekitaran persaingan LiveCodeBench V6, mempamerkan pelaksanaan algoritma dan keupayaan pengoptimumannya.

Intipati teknikal:

• Ia mengamalkan proses "penghuraian semantik + pemfaktoran semula peringkat AST + pengesahan automatik";
• Pelaksanaan dan ujian kod dicapai melalui panggilan alat pada lapisan pelaksanaan;
• Ia merealisasikan pembangunan automatik gelung tertutup daripada memahami kod → mendiagnosis ralat → menjana tampalan → mengesahkan kejayaan.

Penulisan Agensi

Di luar prosa kreatif, penulisan agen adalah tersusun, penghasilan dokumen terarah matlamat yang mungkin memerlukan penyelidikan luaran, petikan, penjanaan jadual dan pemurnian berulang (cth, menghasilkan draf → semakan fakta → semakan). Konteks panjang K2 Thinking dan orkestrasi alat menjadikannya sangat sesuai untuk aliran kerja penulisan pelbagai peringkat (taklimat penyelidikan, ringkasan peraturan, kandungan berbilang bab). Kadar kemenangan terbuka model pada ujian gaya Arena dan metrik penulisan bentuk panjang menyokong tuntutan tersebut.

Intipati teknikal:

• Menjana segmen teks secara automatik menggunakan perancangan pemikiran agenik;
• Mengawal logik teks secara dalaman melalui token penaakulan;
• Boleh menggunakan alatan seperti carian, pengiraan dan penjanaan carta secara serentak untuk mencapai "penulisan pelbagai mod".

Bagaimanakah anda boleh menggunakan K2 Thinking hari ini?

Mod akses

K2 Thinking tersedia sebagai keluaran sumber terbuka (berat model dan pusat pemeriksaan) dan melalui titik akhir platform dan hab komuniti (Hugging Face, platform Moonshot). Anda boleh menjadi hos sendiri jika anda mempunyai pengiraan atau penggunaan yang mencukupi CometAPIAPI/UI yang dihoskan untuk onboarding yang lebih pantas. ia juga mendokumenkan a reasoning_content medan yang memaparkan token pemikiran dalaman kepada pemanggil apabila didayakan.

Petua praktikal untuk penggunaan

• Mulakan dengan blok bangunan agenik: dedahkan satu set kecil alat penentu terlebih dahulu (carian, kotak pasir python dan DB fakta yang boleh dipercayai). Sediakan skema alat yang jelas supaya model boleh menghuraikan/mengesahkan panggilan.
• Tala pengiraan masa ujian: untuk menyelesaikan masalah yang sukar, benarkan belanjawan pemikiran yang lebih panjang dan lebih banyak pusingan panggilan alat; mengukur cara kualiti bertambah baik berbanding kependaman/kos. Moonshot menjuarai penskalaan masa ujian sebagai tuil utama.
• Gunakan mod INT4 untuk kecekapan kos: K2 Thinking menyokong pengkuantitian INT4, yang menawarkan percepatan bermakna; tetapi sahkan tingkah laku huruf tepi pada tugasan anda.
• Permukaan kandungan penaakulan dengan teliti: mendedahkan rantai dalaman boleh membantu nyahpepijat, tetapi juga meningkatkan pendedahan kepada kesilapan model mentah. Anggap penaakulan dalaman sebagai diagnostik tidak berwibawa; gandingkannya dengan pengesahan automatik.

Kesimpulan

Kimi K2 Thinking ialah jawapan yang direka bentuk dengan sengaja untuk era AI seterusnya: bukan hanya model yang lebih besar, tetapi ejen yang berfikir, bertindak dan mengesahkan. Ia menggabungkan penskalaan MoE, strategi pengiraan masa ujian, inferens ketepatan rendah asli dan orkestrasi alat yang jelas untuk membolehkan penyelesaian masalah berbilang langkah yang berterusan. Bagi pasukan yang memerlukan penyelesaian masalah berbilang langkah dan mempunyai disiplin kejuruteraan untuk menyepadukan, kotak pasir dan memantau sistem agenik, K2 Thinking ialah langkah ke hadapan yang utama dan boleh digunakan — dan ujian tekanan penting untuk bagaimana industri dan masyarakat akan mentadbir AI yang semakin berkebolehan dan berorientasikan tindakan.

Pembangun boleh mengakses API Pemikiran Kimi K2 melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!