Kimi K2 Thinking API

Modellen «Kimi K2 Thinking» er en ny variant av resonneringsagent utviklet av Moonshot AI (Beijing). Den tilhører den bredere «Kimi K2»-familien av modeller for store språk, men er spesielt innstilt for tenker—dvs. langsiktig resonnering, verktøybruk, planlegging og flertrinns inferens. Versjonene er kimi-k2-tenkning-turbo, kimi-k2-tenkning.

grunn~~POS=TRUNC funksjoner

Storskala parameteriseringKimi K2 Thinking er bygget oppå K2-serien, som bruker en blanding av eksperter (MoE)-arkitektur med rundt 1 billion (1 T) totale parametere og om 32 milliarder (32 B) aktiverte parametere på slutningstidspunktet.
Kontekstlengde og verktøybrukModellen støtter svært lange kontekstvinduer (rapporter indikerer opptil 256 000 tokener) og er designet for å utføre sekvensielle verktøykall (opptil 200–300) uten menneskelig inngripen.
AgentatferdDen er skreddersydd for å være en "agent" snarere enn bare en konversasjons-LLM – som betyr at den kan planlegge, kalle eksterne verktøy (søk, kodekjøring, nettgjenfinning), vedlikeholde resonnementsspor og orkestrere komplekse arbeidsflyter.
Åpen vekt og lisensModellen er utgitt under en modifisert MIT-lisens, som tillater kommersiell/avledet bruk, men inkluderer en attribusjonsklausul for storskala utplasseringer.

Tekniske detaljer

Arkitektur:

MoE (blanding av eksperter)-ryggrad.
Totalt antall parametere: ≈ 1 billion. Aktive parametere per inferens: ≈ 32 milliarder.
Antall eksperter: ~384, valgt per token: ~8.
Vokabular og kontekst: Vokabularstørrelse på omtrent 160 000, kontekstvinduer opptil de nyeste 256 000 tokens.

Opplæring / optimalisering:

Forhåndstrent på ~15.5 billioner tokens.
Optimaliser brukt: «Muon» eller variant (MuonClip) for å håndtere treningsinstabilitet i stor skala.
Ettertrening / finjustering: Flertrinns, inkludert syntese av agentdata, forsterkningslæring, verktøykallstrening.

Inferens og verktøybruk:

Støtter hundrevis av sekvensielle verktøykall, noe som muliggjør kjedede resonneringsarbeidsflyter.
Påstander om kvantisert INT4-inferens for å redusere minnebruk og latens uten store nøyaktighetsfall, skalering under testing og utvidede kontekstvinduer.

Benchmark ytelse

benchmarks: Moonshots publiserte tall viser sterke resultater på agent- og resonneringssuiter: for eksempel 44.9 % på Humanity's Last Exam (HLE) med verktøy, 60.2 % på BrowseCompog høye karakterer på domenepakker som SWE-Bench / SWE-Bench Verifisert og AIME25 (matematikk).

Kimi K2 Tenker

Begrensninger og risikoer

Beregning og distribusjon: til tross for 32B-aktiveringsekvivalens, driftskostnader og prosjektering å være vert for Thinking pålitelig (lange kontekster, verktøyorkestrering, kvantiseringsrørledninger) forblir ikke-trivielt. maskinvare krav (GPU-minne, optimaliserte kjøretider) og slutningsteknikk er reelle begrensninger.
Atferdsrisikoer: Som andre LLM-er kan Kimi K2 Thinking hallusinasjonsfakta, gjenspeile datasettskjevheter, eller produsere usikkert innhold uten passende beskyttelsesmekanismer. Dens agentiske autonomi (automatiserte flertrinnsverktøykall) øker viktigheten av sikkerhet gjennom designStrenge verktøytillatelser, kjøretidskontroller og retningslinjer for «menneskelig informasjon i løkken» anbefales.
Komparativ fordel vs. lukkede modellerSelv om modellen matcher eller overgår mange referansepunkter, kan lukkede modeller fortsatt beholde fordeler i noen domener eller konfigurasjoner i «tung modus».

Sammenligning med andre modeller

Sammenlignet med GPT-5 og Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking oppnår bedre poengsummer på noen viktige målestokker (f.eks. agentisk søk, resonnering) til tross for at den er åpenvektet.
Sammenlignet med tidligere modeller med åpen kildekode: Den overgår tidligere åpne modeller som MiniMax-M2 og andre når det gjelder agentisk resonnement og verktøyanropsfunksjonalitet.
Arkitektonisk forskjell: Sparsom MoE med høyt antall aktive parametere kontra mange tette modeller eller mindre systemer; fokus på langsiktig resonnement, tankekjede og flerverktøysorkestrering snarere enn ren tekstgenerering.
Kostnads- og lisensfordel: Åpen, mer permissiv lisens (med attribusjonsklausul) tilbyr potensielle kostnadsbesparelser kontra lukkede API-er, selv om infrastrukturkostnadene fortsatt er der.

Brukstilfeller

Kimi K2 Thinking er spesielt egnet for scenarier som krever:

Langsiktige resonneringsarbeidsflyterf.eks. planlegging, problemløsning i flere trinn, prosjektnedbrytninger.
Orkestrering av agentverktøynettsøk + kodekjøring + datainnhenting + skriving av sammendrag i én arbeidsflyt.
Koding, matematikk og tekniske oppgaverGitt dens referansepunktstyrke i LiveCodeBench, SWE-Bench, osv., en god kandidat for utviklerassistent, kodegenerering, automatisert dataanalyse.
Automatiseringsarbeidsflyter for bedrifterDer flere verktøy må kobles sammen (f.eks. hente data → analysere → skrive rapport → varsle) med minimal menneskelig medvirkning.
Forskning og åpen kildekode-prosjekterGitt den åpne vekten er akademisk eller forskningsmessig utplassering levedyktig for eksperimentering og finjustering.

Slik kaller du Kimi K2 Thinking API fra CometAPI