Кими К2 Мышление API

Модель «Kimi K2 Thinking» — это новый вариант рассуждающего агента, разработанный компанией Moonshot AI (Пекин). Она относится к более широкому семейству моделей «Kimi K2» с большим количеством языков, но специально разработана для мышление— то есть, долгосрочное рассуждение, использование инструментов, планирование и многошаговый вывод. Версии: kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking.

Основные характеристики

• Крупномасштабная параметризация: Kimi K2 Thinking создан на основе серии K2, которая использует архитектуру смешанного экспертного уровня (MoE) с примерно 1 триллион (1 Т) общих параметров и о 32 миллиарда (32 Б) активированных параметров во время вывода.
• Длина контекста и использование инструментов: Модель поддерживает очень длинные контекстные окна (в отчетах указывается до 256 тыс. токенов) и предназначена для выполнения последовательных вызовов инструментов (до 200–300) без вмешательства человека.
• Агентное поведение: он предназначен для работы в качестве «агента», а не просто разговорного LLM, то есть он может планировать, вызывать внешние инструменты (поиск, выполнение кода, веб-поиск), поддерживать трассировки рассуждений и организовывать сложные рабочие процессы.
• Открытый вес и лицензия: Модель выпущена под модифицированная лицензия MIT, который допускает коммерческое/производное использование, но включает пункт об атрибуции для крупномасштабных развертываний.

технические детали

Архитектура:

• Основа MoE (смешанная группа экспертов).
• Общее количество параметров: ≈ 1 трлн. Активных параметров на вывод: ≈ 32 млрд.
• Количество экспертов: ~384, выбрано на токен: ~8.
• Словарный запас и контекст: размер словаря около 160 КБ, окна контекста до последних 256 КБ токенов.

Обучение/оптимизация:

• Предварительно обучено на ~15.5 триллионах токенов.
• Используемый оптимизатор: «Muon» или его вариант (MuonClip) для устранения нестабильности обучения в масштабе.
• Постобучение/тонкая настройка: многоэтапное, включая агентный синтез данных, обучение с подкреплением, обучение вызову инструментов.

Вывод и использование инструментов:

• Поддерживает сотни последовательных вызовов инструментов, обеспечивая возможность создания цепочек рабочих процессов.
• Заявления о собственном квантованном выводе INT4 для уменьшения использования памяти и задержек без значительного падения точности, масштабировании времени тестирования, расширенных контекстных окнах.

Контрольная производительность

контрольные показатели: Опубликованные данные Moonshot показывают сильные результаты в агентных и логических пакетах, например: 44.9% на последнем экзамене человечества (HLE) с инструментами, 60.2% на BrowseComp, и высокие оценки по таким доменным наборам, как SWE-Bench / Проверено SWE-Bench и AIME25 (математика).

Ограничения и риски

• Вычисления и развертывание: несмотря на эквивалентность активации 32B, эксплуатационные расходы и инженерные расходы надежное размещение Мышление (длинные контексты, оркестровка инструментов, конвейеры квантования) остается нетривиальной задачей. Аппаратные средства Требования (память графического процессора, оптимизированное время выполнения) и инженерный вывод представляют собой реальные ограничения.
• Поведенческие риски: Как и другие LLM, Kimi K2 Thinking может галлюцинировать факты, отражают смещения набора данных, или создавать небезопасный контент без соответствующих мер безопасности. Его агентская автономия (автоматизированные многошаговые вызовы инструментов) повышает важность безопасности, заложенной в конструкции: рекомендуются строгие политики управления правами доступа к инструментам, проверки во время выполнения и участие человека в процессе работы.
• Сравнительное преимущество против закрытых моделей: Хотя модель соответствует многим эталонным показателям или превосходит их, в некоторых доменах или конфигурациях «тяжелого режима» закрытые модели могут по-прежнему сохранять преимущества.

Сравнение с другими моделями

• По сравнению с GPT-5 и Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking демонстрирует более высокие результаты по некоторым основным тестам (например, агентный поиск, рассуждение), несмотря на открытый вес.
• По сравнению с предыдущими моделями с открытым исходным кодом: превосходит более ранние открытые модели, такие как MiniMax‑M2 и другие, по показателям агентного мышления и возможностям вызова инструментов.
• Архитектурные различия: разреженная MoE с большим количеством активных параметров по сравнению со множеством плотных моделей или систем меньшего масштаба; акцент на долгосрочных рассуждениях, цепочке мыслей и оркестровке нескольких инструментов, а не на чистой генерации текста.
• Преимущества по стоимости и лицензии: открытая, более разрешительная лицензия (с пунктом об атрибуции) обеспечивает потенциальную экономию по сравнению с закрытыми API, хотя затраты на инфраструктуру сохраняются.

Случаи использования

Kimi K2 Thinking особенно подходит для сценариев, требующих:

• Рабочие процессы долгосрочного обоснования: например, планирование, многоэтапное решение проблем, разбивка проектов.
• Оркестровка агентных инструментов: веб-поиск + выполнение кода + извлечение данных + написание резюме в одном рабочем процессе.
• Кодирование, математика и технические задачи: Учитывая его высокую эффективность в LiveCodeBench, SWE-Bench и т. д., хороший кандидат на роль помощника разработчика, генератора кода, автоматизированного анализа данных.
• Рабочие процессы автоматизации предприятия: Когда необходимо объединить несколько инструментов в цепочку (например, извлечение данных → анализ → составление отчета → оповещение) с минимальным участием человека.
• Исследования и проекты с открытым исходным кодом: Учитывая открытый вес, академическое или исследовательское развертывание является жизнеспособным для экспериментов и тонкой настройки.

Как вызвать Kimi K2 Thinking API из CometAPI

Kimi K2 Thinking Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:

Необходимые шаги

• Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
• Войдите в свой Консоль CometAPI.
• Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Используйте метод

1. Выберите конечную точку «kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking» для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса взяты из документации по API на нашем сайте. Для вашего удобства на нашем сайте также доступен тест Apifox.
2. Заменять с вашим реальным ключом CometAPI из вашей учетной записи.
3. Введите свой вопрос или запрос в поле «Контент» — на него ответит модель.
4. . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API для беспроблемной миграции. Ключевые детали API документ:

• Базовый URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Название модели: kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking
• Аутентификация: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY заголовок
• Тип содержимого: application/json .