ModellerStøtteBedriftBlogg
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Ressurser
AI-modellerBloggBedriftEndringsloggOm oss
2025 CometAPI. Alle rettigheter reservert.PersonvernerklæringTjenestevilkår
Home/Models/Moonshot AI/Kimi K2.6
M

Kimi K2.6

Inndata:$0.48/M
Utdata:$2.4/M
Предварительная версия Kimi K2.6 теперь доступна для тестирования.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API

Tekniske spesifikasjoner for Kimi K2.6

ElementKimi K2.6 (forhåndsvisning av kode)
ModellfamilieKimi K2-serien (MoE-arkitektur)
LeverandørMoonshot AI
ModelltypeOpen-weight / agentisk LLM
Totalt antall parametere~1 trillion (MoE)
Aktive parametere~32B per token
ArkitekturMixture-of-Experts (384 eksperter, 8 aktive/token)
Kontekstvindu256K tokens
InndatatyperTekst (kode, dokumenter), begrenset multimodal (arvet fra K2.5)
Utdatatyp erTekst (kode, resonnering, strukturerte utdata)
Kunnskapsavgrensning~april 2025
Treningsdata~15.5 trillion tokens
UtgivelsesstatusBeta (april 2026, forhåndsvisning av kode)
API-kompatibilitetOpenAI-/Anthropic-lignende API-er støttes

Hva er Kimi K2.6?

Kimi K2.6 er den nyeste agentiske, kodefokuserte iterasjonen i Moonshot AIs K2-serie, laget for å håndtere storskala programvareutviklings-arbeidsflyter, verktøyorkestrering og resonnering over lange kontekster. Den bygger direkte på K2.5 ved å forbedre flerstegs planlegging, feilsøking på tvers av store kodelagre og påliteligheten til verktøykall.

I motsetning til generelle LLM-er er K2.6 optimalisert for utviklersentrerte arbeidsflyter, særlig de som involverer autonome agenter og flerfilsmiljøer. Den driver verktøy som Kimi Code / OpenClaw og utmerker seg i reelle utvikleroppgaver som store refaktoreringer, avhengighetsstyring, feilsøking og orkestrering av komplekse terminaloperasjoner.

Hovedfunksjoner i Kimi K2.6

  • Forbedret agentisk koding — Overlegen redigering på tvers av flere filer, resonnering på kodelagernivå og autonome terminalarbeidsflyter (beta-brukere rapporterer raskere verktøykall og dypere research-dykk).
  • 256K lang kontekst — Håndterer hele, store kodebaser, lange issue-historikker eller omfattende logger i én økt.
  • Sterk verktøyorkestrering — Fletter tenkekjede med 200–300+ sekvensielle verktøykall uten drift; optimalisert for hastighet (brukere rapporterer 3x raskere svar enn K2.5).
  • Effektiv MoE-design — Høy kapasitet til lavere inferenskostnad (kun 32B aktive parametere).
  • Koding og frontend-styrke — Utmerker seg i å generere funksjonelle apper, rette feil, React/HTML-arbeid og flerspråklig koding.
  • Klar for integrasjon — OpenAI/Anthropic-kompatibelt API, enkel integrasjon med agenter som Cursor, OpenClaw osv.

Benchmark-ytelse for Kimi K2.6

Som en svært fersk forhåndsvisning (april 2026) er fullstendig uavhengige benchmarker fortsatt under utarbeidelse. Den bygger videre på styrkene i K2.5/K2 Thinking:

  • Betydelige forbedringer i agentisk koding (SWE-Bench Verified-familien ~71–76% i tidligere K2-varianter).
  • Konkurransedyktig/overgår på LiveCodeBench, Terminal-Bench og flerstegs agentoppgaver.
  • Brukere og tidlige tester fremhever praktiske gevinster over tidligere versjoner i hastighet, planleggingsdybde og pålitelighet for reelle utviklingsarbeidsflyter (f.eks. løsning av "dependency hell", komplette prosjektbygg).

Kimi K2.6 vs Kimi K2.5 vs Claude Opus 4.5

  • vs Kimi K2.5 — K2.6 tilbyr merkbart raskere verktøykall, dypere resonnering og bedre agentplanlegging. Tilbakemelding fra beta: «som natt og dag» for terminal-baserte kodeagenter.
  • vs Claude Opus 4.5 — Konkurransedyktig eller bedre på kode-/agentiske oppgaver til betydelig lavere kostnad (ofte oppgitt ~76% billigere). Sterk i langsiktige verktøysekvenser og open-weight-fleksibilitet.
  • Praktisk fortrinn — K2.6 briljerer i terminal-/CLI-first-arbeidsflyter og kostnadseffektivitet for tung agentbruk.

Representative bruksområder

  1. Terminalbasert utvikling — Full prosjektoppsett, feilsøking, testing og utrullingsorkestrering.
  2. Store refaktoreringer og migreringer — Endringer i flere filer på tvers av kodelagre med lang kontekst.
  3. Autonome agenter — Bygge pålitelige kodeagenter med verktøykall (OpenClaw, egendefinerte scaffolds).
  4. Frontend og fullstack-prototyping — Gjøre ideer/skjermbilder om til fungerende React/HTML-apper.
  5. Research + kode — Dype dykk i dokumentasjon/kodebaser kombinert med implementering.

Hvordan få tilgang på CometAPI: Bruk modell-ID kimi-k2.6 . OpenAI-kompatibelt chat-endepunkt.

FAQ

Can Kimi K2.6 handle full repository-scale coding tasks?

Ja, med sitt 256K token-kontekstvindu og optimaliserte agentorienterte kapabiliteter, utmerker Kimi K2.6 seg i redigeringer på tvers av flere filer, store refaktoreringer og resonnering på tvers av hele kodebaser eller lange terminaløkter.

How does Kimi K2.6 compare to Kimi K2.5 for agentic coding?

Kimi K2.6 gir raskere verktøykall (ofte 3x opplevd hastighet), dypere resonneringsspor og mer pålitelig flerstegsplanlegging, noe som gjør den betydelig sterkere for terminal-først og autonome kodeagenter.

What is the context window of Kimi K2.6?

Kimi K2.6 støtter et 256K token-kontekstvindu, som gjør det mulig å behandle svært store dokumenter, hele repositories eller utvidede samtalehistorikker i én enkelt økt.

Is Kimi K2.6 good for terminal and CLI-based development?

Ja — den er spesielt tunet som en kodeagent for terminalarbeidsflyter, med sterk ytelse på verktøyorkestrering, avhengighetsstyring, feilsøking og kjøring av flerstegs bygge-/test-/deploy-sekvenser.

How does Kimi K2.6 perform against Claude Opus 4.5 on coding tasks?

Kimi K2.6 leverer konkurransedyktige eller bedre resultater på mange agentorienterte kodebenchmarks, samtidig som den tilbyr vesentlig lavere kostnad (ofte oppgitt rundt 76% billigere) og fleksibilitet for open-weight-utplassering.

Does Kimi K2.6 support tool calling and long-horizon agent workflows?

Ja, den er optimalisert for å veksle mellom resonnering og verktøykall og kan opprettholde sammenheng på tvers av 200–300+ sekvensielle handlinger, ideell for komplekse autonome kodeagenter.

What are the key technical specs of the Kimi K2.6 model?

Den bruker en 1T total / 32B aktiv MoE-arkitektur, 256K kontekst, 160K ordforråd og 61 lag. Den aktiverer bare 8 eksperter per token for effektiv høytytende inferens.

Funksjoner for Kimi K2.6

Utforsk nøkkelfunksjonene til Kimi K2.6, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for Kimi K2.6

Utforsk konkurransedyktige priser for Kimi K2.6, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Kimi K2.6 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.48/M
Utdata:$2.4/M
Inndata:$0.6/M
Utdata:$3/M
-20%

Eksempelkode og API for Kimi K2.6

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Kimi K2.6 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Kimi K2.6 i prosjektene dine.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k2.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello! Tell me a short joke." }],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

#!/bin/bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2.6",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello! Tell me a short joke."
      }
    ]
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; print(json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]["content"])'

Flere modeller

A

Claude Opus 4.6

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Claude Opus 4.6 er en stor språkmodell i «Opus»-klassen fra Anthropic, lansert i februar 2026. Den er posisjonert som en arbeidshest for arbeidsflyter innen kunnskapsarbeid og forskning — med forbedringer i resonnering over lange kontekster, flertrinns planlegging, verktøybruk (inkludert agentbaserte programvarearbeidsflyter) og oppgaver på datamaskin, som automatisk generering av lysbilder og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Inndata:$2.4/M
Utdata:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vår mest kapable Sonnet-modell hittil. Det er en fullstendig oppgradering av modellens ferdigheter innen koding, bruk av datamaskin, resonnering over lange kontekster, agentplanlegging, kunnskapsarbeid og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindu på 1M token i beta.
O

GPT-5.4 nano

Inndata:$0.16/M
Utdata:$1/M
GPT-5.4 nano er utviklet for oppgaver der hastighet og kostnader er viktigst, som klassifisering, datauttrekk, rangering og underagenter.
O

GPT-5.4 mini

Inndata:$0.6/M
Utdata:$3.6/M
GPT-5.4 mini bringer styrkene fra GPT-5.4 til en raskere, mer effektiv modell, designet for arbeidslaster i stor skala.
A

Claude Opus 4.7

A

Claude Opus 4.7

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Den mest intelligente modellen for agenter og koding
Q

Qwen3.6-Plus

Q

Qwen3.6-Plus

Inndata:$0.32/M
Utdata:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus er nå tilgjengelig, med forbedrede kodeutviklingsmuligheter og høyere effektivitet i multimodal gjenkjenning og inferens, noe som gjør Vibe Coding-opplevelsen enda bedre.