API de pensamento Kimi K2

O modelo “Kimi K2 Thinking” é uma nova variante de agente de raciocínio desenvolvida pela Moonshot AI (Pequim). Pertence à família mais ampla de modelos de linguagem “Kimi K2”, mas foi especificamente otimizado para pensando—ou seja, raciocínio de longo prazo, uso de ferramentas, planejamento e inferência em várias etapas. As versões são kimi-k2-thinking-turbo e kimi-k2-thinking.

Características básicas

• parametrização em larga escalaO Kimi K2 Thinking é construído sobre a série K2, que utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) com cerca de 1 trilhão (1 T) de parâmetros totais e sobre 32 bilhões (32 B) de parâmetros ativados no momento da inferência.
• Contexto, duração e uso de ferramentasO modelo suporta janelas de contexto muito longas (relatórios indicam até 256 mil tokens) e foi projetado para executar chamadas de ferramentas sequenciais (até 200-300) sem intervenção humana.
• Comportamento agenteEle foi projetado para ser um "agente" em vez de simplesmente um LLM conversacional — o que significa que pode planejar, chamar ferramentas externas (busca, execução de código, recuperação na web), manter registros de raciocínio e orquestrar fluxos de trabalho complexos.
• Peso livre e licençaO modelo é lançado sob uma Licença MIT modificada, que permite o uso comercial/derivado, mas inclui uma cláusula de atribuição para implantações em larga escala.

Detalhes Técnicos

Arquitetura:

• Base MoE (Mistura de Especialistas).
• Total de parâmetros: ≈ 1 trilhão. Parâmetros ativos por inferência: ≈ 32 bilhões.
• Número de especialistas: ~384, selecionados por token: ~8.
• Vocabulário e contexto: Vocabulário com cerca de 160 mil palavras, janelas de contexto com até 256 mil tokens.

Treinamento/otimização:

• Pré-treinado em aproximadamente 15.5 trilhões de tokens.
• Otimizador utilizado: “Muon” ou variante (MuonClip) para lidar com a instabilidade do treinamento em larga escala.
• Pós-treinamento/ajuste fino: Multiestágios, incluindo síntese de dados agentivos, aprendizado por reforço e treinamento de chamadas de ferramentas.

Inferência e uso de ferramentas:

• Suporta centenas de chamadas de ferramentas sequenciais, permitindo fluxos de trabalho de raciocínio encadeados.
• Alegações de inferência quantizada INT4 nativa para reduzir o uso de memória e a latência sem grandes quedas de precisão, escalonamento em tempo de teste e janelas de contexto estendidas.

Desempenho de referência

benchmarks: Os números publicados pela Moonshot mostram resultados expressivos em conjuntos de ferramentas de análise e raciocínio: por exemplo 44.9% no Último Exame da Humanidade (HLE) com ferramentas, 60.2% no BrowseCompe notas altas em conjuntos de domínios como SWE-Bench / SWE-Bench Verificado e AIME25 (matemática).

Limitações e riscos

• Computação e implantação: apesar da equivalência de ativação 32B, custos operacionais e engenharia Hospedar o Thinking de forma confiável (contextos longos, orquestração de ferramentas, pipelines de quantização) continua sendo uma tarefa complexa. Hardware Os requisitos (memória da GPU, tempos de execução otimizados) e a engenharia de inferência são restrições reais.
• Riscos comportamentais: Assim como outros LLMs, o Kimi K2 Thinking pode fatos alucinantes, refletir vieses do conjunto de dadosou produzir conteúdo inseguro sem as devidas salvaguardas. Sua autonomia de agente (chamadas automatizadas de ferramentas em várias etapas) aumenta a importância da segurança desde a concepção do projetoRecomenda-se o controle rigoroso de permissões de ferramentas, verificações em tempo de execução e políticas que incluam intervenção humana.
• Modelos comparativos de borda versus modelos fechadosEmbora o modelo corresponda ou supere muitos parâmetros de referência, em alguns domínios ou configurações de "modo pesado", os modelos fechados ainda podem manter vantagens.

Comparação com outros modelos

• Em comparação com o GPT-5 e o Claude Sonnet 4.5, o Kimi K2 Thinking apresenta resultados superiores em alguns dos principais benchmarks (por exemplo, busca agentiva, raciocínio), apesar de ser de peso aberto.
• Em comparação com modelos de código aberto anteriores: supera modelos abertos anteriores, como o MiniMax‑M2 e outros, em métricas de raciocínio agentivo e capacidade de chamada de ferramentas.
• Distinção arquitetônica: Modelos de Eventos esparsos com alto número de parâmetros ativos versus muitos modelos densos ou sistemas de menor escala; foco no raciocínio de longo prazo, na cadeia de pensamento e na orquestração de múltiplas ferramentas, em vez da mera geração de texto.
• Vantagem em termos de custo e licença: Uma licença de código aberto, mais permissiva (com cláusula de atribuição), oferece potencial economia de custos em comparação com APIs fechadas, embora o custo da infraestrutura permaneça.

Casos de uso

O Kimi K2 Thinking é particularmente adequado para cenários que exigem:

• Fluxos de trabalho de raciocínio de longo prazoPor exemplo: planejamento, resolução de problemas em várias etapas, detalhamento de projetos.
• Orquestração de ferramentas agéticasBusca na web + execução de código + recuperação de dados + redação de resumos em um único fluxo de trabalho.
• Tarefas de programação, matemática e técnicasDada a sua robustez em benchmarks como LiveCodeBench, SWE-Bench, etc., é uma excelente candidata para assistente de desenvolvedor, geração de código e análise automatizada de dados.
• Fluxos de trabalho de automação empresarial: Em situações onde é necessário encadear várias ferramentas (por exemplo, obter dados → analisar → escrever relatório → alertar) com mínima intervenção humana.
• Projetos de pesquisa e código abertoDada a flexibilidade do código, sua aplicação acadêmica ou em pesquisa é viável para experimentação e ajustes.

Como chamar a API Kimi K2 Thinking a partir da CometAPI

Kimi K2 Thinking Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.
• Faça login na sua Console CometAPI.
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.

Use o método

1. Selecione o endpoint “kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking” para enviar a solicitação à API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação podem ser obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também oferece um teste com o Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para Doc API:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nomes de modelo: kimi-k2-pensando-turbo, kimi-k2-pensando
• Autenticação: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cabeçalho
• Tipo de conteúdo: application/json .