Kimi K2 Thinking API

Model „Kimi K2 Thinking” to nowy wariant agenta rozumującego opracowany przez Moonshot AI (Pekin). Należy on do szerszej rodziny modeli wielojęzykowych „Kimi K2”, ale został specjalnie dostrojony do… myślenia—tj. rozumowanie długookresowe, wykorzystanie narzędzi, planowanie i wnioskowanie wieloetapowe. Wersje to: kimi-k2-thinking-turbo, kimi-k2-thinking.

Podstawowe funkcje

• Parametryzacja na dużą skalę:Kimi K2 Thinking opiera się na serii K2, która wykorzystuje architekturę mieszaną z ekspertami (MoE) z około 1 bilion (1 T) parametrów całkowitych i o 32 miliardy (32 B) aktywowanych parametrów w momencie wnioskowania.
• Długość kontekstu i użycie narzędzi:Model obsługuje bardzo długie okna kontekstowe (raporty wskazują na maksymalnie 256 tys. tokenów) i jest zaprojektowany w celu wykonywania sekwencyjnych wywołań narzędzi (maksymalnie 200–300) bez ingerencji człowieka.
• Zachowanie agenta:Jest on dostosowany do pełnienia funkcji „agenta”, a nie tylko konwersacyjnego LLM — co oznacza, że ​​może planować, wywoływać narzędzia zewnętrzne (wyszukiwanie, wykonywanie kodu, pobieranie z sieci), utrzymywać ślady rozumowania i organizować złożone przepływy pracy.
• Otwarta waga i licencja:Model jest wydawany na podstawie zmodyfikowana licencja MIT, która zezwala na wykorzystanie komercyjne/tworzenie utworów pochodnych, ale zawiera klauzulę dotyczącą atrybucji w przypadku wdrożeń na dużą skalę.

Dane Techniczne

architektura:

• Podstawę MoE (grupy ekspertów).
• Łączna liczba parametrów: ≈ 1 bilion. Aktywne parametry na wnioskowanie: ≈ 32 miliardy.
• Liczba ekspertów: ~384, wybranych na jeden token: ~8.
• Słownictwo i kontekst: Rozmiar słownictwa około 160 KB, okna kontekstowe do najnowszych tokenów 256 KB.

Szkolenie / optymalizacja:

• Wstępnie wytrenowany na ~15.5 bilionach tokenów.
• Użyty optymalizator: „Muon” lub wariant (MuonClip) w celu rozwiązania problemu niestabilności szkolenia na dużą skalę.
• Po szkoleniu/dostrajanie: Wieloetapowe, obejmujące syntezę danych agentowych, uczenie przez wzmacnianie, szkolenie w zakresie wywoływania narzędzi.

Wnioskowanie i wykorzystanie narzędzi:

• Obsługuje setki sekwencyjnych wywołań narzędzi, umożliwiając łańcuchowe przepływy pracy oparte na wnioskowaniu.
• Twierdzenia o natywnym kwantyzowanym wnioskowaniu INT4 mające na celu redukcję wykorzystania pamięci i opóźnień bez znacznego spadku dokładności, skalowanie czasu testowania, rozszerzone okna kontekstowe.

Wydajność wzorcowa

benchmarki: Opublikowane liczby Moonshota wykazują silne rezultaty w zakresie zestawów agentycznych i wnioskowania: na przykład 44.9% na ostatnim egzaminie ludzkości (HLE) z narzędziami, 60.2% w BrowseCompi wysokie noty za zestawy domen, takie jak SWE-Bench / SWE-Bench Zweryfikowany oraz AIME25 (matematyka).

Ograniczenia i ryzyko

• Obliczenia i wdrażanie: pomimo równoważności aktywacji 32B, koszty operacyjne i inżynieria niezawodne hostowanie Thinking (długie konteksty, orkiestracja narzędzi, potoki kwantyzacji) pozostają nietrywialne. sprzęt komputerowy wymagania (pamięć GPU, zoptymalizowane czasy wykonania) i inżynieria wnioskowania stanowią prawdziwe ograniczenia.
• Ryzyko behawioralne: podobnie jak inni LLM-owie, Kimi K2 Thinking może halucynacje faktów, odzwierciedlają odchylenia w zbiorach danychlub tworzyć niebezpieczne treści bez odpowiednich zabezpieczeń. Jego autonomia agentowa (zautomatyzowane, wieloetapowe wywołania narzędzi) zwiększa znaczenie bezpieczeństwa w fazie projektowania:zalecane jest stosowanie rygorystycznych uprawnień narzędzi, kontroli w czasie wykonywania i zasad uwzględniających udział człowieka w procesie.
• Porównawcze modele krawędziowe i zamknięte:Chociaż model ten dorównuje lub przewyższa wiele punktów odniesienia, w niektórych domenach lub konfiguracjach „ciężkiego trybu” zamknięte modele mogą nadal zachowywać swoje zalety.

Porównanie z innymi modelami

• W porównaniu do GPT-5 i Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking osiąga lepsze wyniki w niektórych głównych testach porównawczych (np. wyszukiwanie agentowe, rozumowanie), mimo że jest programem otwartym.
• W porównaniu do poprzednich modeli open source: przewyższa wcześniejsze modele open source, takie jak MiniMax‑M2 i inne, pod względem metryk wnioskowania agentowego i możliwości wywoływania narzędzi.
• Wyróżnienie architektoniczne: rzadki MoE z dużą liczbą aktywnych parametrów w porównaniu z wieloma gęstymi modelami lub systemami mniejszej skali; nacisk na rozumowanie długoterminowe, łańcuch myślowy i orkiestrację wieloma narzędziami, a nie na generowanie czystego tekstu.
• Zaleta w zakresie kosztów i licencji: Otwarta, bardziej liberalna licencja (z klauzulą ​​uznania autorstwa) oferuje potencjalne oszczędności kosztów w porównaniu z zamkniętymi interfejsami API, choć koszty infrastruktury pozostają takie same.

Przypadków użycia

Kimi K2 Thinking jest szczególnie przydatny w scenariuszach wymagających:

• Przepływy pracy wnioskowania długoterminowegonp. planowanie, rozwiązywanie problemów w wielu etapach, awarie projektu.
• Orkiestracja narzędzi agentowych: przeszukiwanie sieci + wykonywanie kodu + pobieranie danych + pisanie podsumowania w jednym przepływie pracy.
• Kodowanie, matematyka i zadania techniczne:Biorąc pod uwagę jego mocne punkty w testach LiveCodeBench, SWE-Bench itp., jest dobrym kandydatem na stanowisko asystenta programisty, generowania kodu i automatycznej analizy danych.
• Przepływy pracy automatyzacji przedsiębiorstwa:Gdzie wiele narzędzi musi być połączonych łańcuchowo (np. pobieranie danych → analiza → pisanie raportu → alert) przy minimalnym udziale człowieka.
• Badania i projekty open-source:Biorąc pod uwagę otwartą wagę, wdrożenie akademickie lub badawcze jest wykonalne w celu eksperymentowania i dostrajania.

Jak wywołać interfejs API Kimi K2 Thinking z CometAPI

Kimi K2 Thinking Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do pl.com. Jeżeli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj.
• Zaloguj się na swoje Konsola CometAPI.
• Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.

Użyj metody

1. Wybierz punkt końcowy „kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API naszej strony internetowej. Dla Państwa wygody nasza strona internetowa udostępnia również test Apifox.
2. Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
3. Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły Dokumentacja API:

• Adres URL bazowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nazwy modeli: Kimi-K2-Thinking-Turbo，Kimi-K2-Thinking
• Poświadczenie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY nagłówek
• Typ zawartości: application/json .