О чем думает Кими К2 и как к нему получить доступ?

Kimi K2 Thinking — это новый «мыслящий» вариант семейства Kimi K2 от Moonshot AI: разреженная модель «Смесь экспертов» (MoE) с триллионом параметров, специально разработанная для думай, действуя — то есть, чередовать глубокие цепочки рассуждений с надёжными вызовами инструментов, долгосрочным планированием и автоматизированными самопроверками. Он сочетает в себе большую разреженную инфраструктуру (≈1T параметров, ~32B активируемых на токен), встроенный конвейер квантования INT4 и масштабируемую архитектуру. время вывода рассуждения (больше «токенов мышления» и больше раундов вызова инструментов), а не просто увеличение количества статических параметров.

Проще говоря: K2 Thinking рассматривает модель как инструмент решения проблем. агент вместо одноразового генератора языка. Именно этот переход — от «языковой модели» к «модели мышления» — делает этот релиз примечательным и объясняет, почему многие специалисты называют его важной вехой в развитии агентного ИИ с открытым исходным кодом.

Что именно представляет собой «Кими К2 Думает»?

Архитектура и основные характеристики

K2 Thinking построен как разреженная модель MoE (384 эксперта, 8 экспертов, выбранных на токен) с примерно 1 триллион общих параметров и ~32B активированных параметров на каждый вывод. Он использует гибридные архитектурные решения (внимание MLA, активации SwiGLU) и был обучен с помощью оптимизатора Muon/MuonClip от Moonshot на больших бюджетах токенов, описанных в их техническом отчёте. Вариант с мышлением расширяет базовую модель квантованием после обучения (встроенная поддержка INT4), контекстным окном размером 256 КБ и инженерными решениями для раскрытия и стабилизации внутреннего пути рассуждений модели во время реального использования.

Что означает «мышление» на практике

«Мышление» здесь — инженерная цель: дать модели возможность (1) генерировать длинные структурированные цепочки внутренних рассуждений (токены цепочки рассуждений), (2) вызывать внешние инструменты (поиск, песочницы Python, браузеры, базы данных) в рамках этих рассуждений, (3) оценивать и самостоятельно проверять промежуточные утверждения и (4) итерировать множество таких циклов без нарушения согласованности. Документация Moonshot и карточка модели показывают, что K2 Thinking явно обучен и настроен на чередование рассуждений и вызовов функций, а также на сохранение стабильного агентного поведения на протяжении сотен шагов.

Какова основная цель?

Ограничения традиционных крупномасштабных моделей:

• Процесс генерации недальновиден, в нем отсутствует перекрестная логика;
• Использование инструментов ограничено (обычно внешние инструменты могут быть вызваны только один или два раза);
• Они не способны самостоятельно корректировать сложные проблемы.

Основная цель разработки K2 Thinking — решить эти три проблемы. На практике K2 Thinking может без вмешательства человека: выполнять 200–300 последовательных вызовов инструментов; поддерживать сотни шагов логически связного рассуждения; решать сложные задачи посредством контекстной самопроверки.

Перепозиционирование: языковая модель → модель мышления

Проект K2 Thinking иллюстрирует более широкий стратегический сдвиг в этой области: выход за рамки условной генерации текста к агентные решатели проблемОсновная цель заключается не в улучшении точности предсказания следующего токена, а в создании моделей, которые могут:

• План собственные многошаговые стратегии;
• координировать внешние инструменты и эффекторы (поиск, выполнение кода, базы знаний);
• проверить промежуточные результаты и исправление ошибок;
• Поддерживать согласованность в длинных контекстах и ​​длинных цепочках инструментов.

Этот переосмысление изменяет как оценку (бенчмарки подчеркивают процессы и результаты, а не только качество текста), так и проектирование (структуры для маршрутизации инструментов, подсчета шагов, самокритики и т. д.).

Методы работы: как работают модели мышления

На практике K2 Thinking демонстрирует несколько методов работы, типичных для подхода «модели мышления»:

1. Стойкие внутренние следы: Модель создает структурированные промежуточные шаги (следы рассуждений), которые сохраняются в контексте и могут быть повторно использованы или проверены позднее.
2. Динамическая маршрутизация инструмента: На основе каждого внутреннего шага K2 решает, какой инструмент вызвать (поиск, интерпретатор кода, веб-браузер) и когда это сделать.
3. Масштабирование времени теста: В процессе вывода система может расширить свою «глубину мышления» (больше внутренних маркеров рассуждения) и увеличить количество вызовов инструментов для лучшего исследования решений.
4. Самопроверка и восстановление: Модель явно проверяет результаты, проводит тесты на работоспособность и перепланирует действия, если проверки не увенчались успехом.

Эти методы сочетают архитектуру модели (MoE + длинный контекст) с системной инженерией (оркестровка инструментов, проверки безопасности).

Какие технологические инновации позволяют Kimi K2 Thinking?

Механизм рассуждений Kimi K2 Thinking поддерживает чередующееся мышление и использование инструментов. Цикл рассуждений K2 Thinking:

• Понимание проблемы (анализ и абстракция)
• Формирование многошагового плана рассуждений (цепочки планов)
• Использование внешних инструментов (код, браузер, математический движок)
• Проверка и пересмотр результатов (проверка и пересмотр)
• Завершить рассуждение (завершить рассуждение)

Ниже я представлю три ключевых приема, которые делают возможными циклы рассуждений в xx.

1) Масштабирование времени тестирования

Что это: Традиционные «законы масштабирования» фокусируются на увеличении количества параметров или данных в процессе обучения. Инновация K2 Thinking заключается в: динамическом увеличении количества токенов (т.е. глубины мысли) на этапе рассуждений; одновременном увеличении количества вызовов инструментов (т.е. широты действия). Этот метод называется масштабированием во время тестирования, и его основное предположение заключается в следующем: «Более длинная цепочка рассуждений + больше интерактивных инструментов = качественный скачок в реальном интеллекте».

Почему это важно: K2 Thinking явно оптимизируется для этого: Moonshot показывает, что расширение «токенов мышления» и количества/глубины вызовов инструментов дает измеримые улучшения в агентских тестах, позволяя модели превосходить другие модели аналогичного или большего размера в сценариях, соответствующих FLOP.

2) Инструментально-дополненное рассуждение

Что это: K2 Thinking был разработан для анализа схем инструментов, самостоятельного принятия решения о вызове инструмента и включения результатов его работы в свой непрерывный поток рассуждений. Moonshot обучил и настроил модель так, чтобы она чередовала цепочку мыслей с вызовами функций, а затем стабилизировал это поведение на протяжении сотен последовательных шагов инструмента.

Почему это важно: Именно эта комбинация — надежный парсинг + стабильное внутреннее состояние + инструменты API — позволяет модели осуществлять веб-просмотр, запускать код и организовывать многоэтапные рабочие процессы в рамках одного сеанса.

В рамках своей внутренней архитектуры модель формирует траекторию выполнения «визуализированного мыслительного процесса»: подсказка → токены рассуждения → вызов инструмента → наблюдение → следующее рассуждение → окончательный ответ

3) Долгосрочная когерентность и самопроверка

Что это: Долгосрочная когерентность — это способность модели сохранять согласованный план и внутреннее состояние на протяжении многих этапов и в очень длительных контекстах. Самопроверка означает, что модель проактивно проверяет свои промежуточные результаты и перезапускает или корректирует шаги в случае неудачной проверки. Длительные задачи часто приводят к дрейфу моделей или галлюцинациям. K2 Thinking решает эту проблему с помощью различных методов: очень длинных контекстных окон (256 КБ), стратегий обучения, сохраняющих состояние в длинных последовательностях CoT, и явных моделей верности/суждения на уровне предложений для выявления неподтверждённых утверждений.

Почему это важно: Механизм «рекуррентной рассуждающей памяти» поддерживает постоянство состояния рассуждения, придавая ему свойства «мыслительной стабильности» и «контекстного самоконтроля», свойственные человеческому мышлению. Поскольку задачи растянуты на множество этапов (например, исследовательские проекты, задачи кодирования нескольких файлов, длительные процессы редактирования), поддержание единой связной цепочки становится необходимым. Самопроверка сокращает количество скрытых сбоев; вместо того, чтобы возвращать правдоподобный, но неверный ответ, модель может обнаруживать несоответствия и повторно обращаться к инструментам или перепланировать процесс.

Возможности:

• Контекстная согласованность: поддерживает семантическую непрерывность среди более чем 10 тыс. токенов;
• Обнаружение ошибок и откат: выявляет и исправляет логические отклонения в ранних мыслительных процессах;
• Цикл самопроверки: автоматически проверяет обоснованность ответа после завершения рассуждения;
• Объединение многопутевых рассуждений: выбор оптимального пути из нескольких логических цепочек.

Каковы четыре основные возможности K2 Thinking?

Глубокое и структурированное мышление

K2 Thinking настроен на генерацию явных многоэтапных трасс рассуждений и их использование для получения надежных выводов. Модель показывает высокие результаты на математических и строгих тестах на рассуждение (GSM8K, AIME, IMO) и демонстрирует способность сохранять рассуждения в целостности на протяжении длинных последовательностей — базовое требование для решения задач исследовательского уровня. Её превосходные результаты на последнем экзамене человечества (44.9%) демонстрируют аналитические способности экспертного уровня. Модель способна извлекать логические структуры из нечетких семантических описаний и генерировать графы рассуждений.

Ключевые особенности:

• Поддерживает символическое мышление: понимает и оперирует математическими, логическими и программными структурами.
• Обладает способностями проверки гипотез: может спонтанно выдвигать и проверять гипотезы.
• Может выполнять многоэтапную декомпозицию проблемы: разбивает сложные цели на несколько подзадач.

Агентный поиск

Вместо одного этапа поиска, агентный поиск позволяет модели планировать стратегию поиска (определять, что искать), реализовывать её посредством повторных вызовов веб-сервисов/инструментов, синтезировать входящие результаты и уточнять запрос. Результаты BrowseComp и Seal-0 от K2 Thinking, полученные с помощью инструментов, демонстрируют высокую эффективность этой функции; модель специально разработана для поддержки многораундового веб-поиска с планированием с отслеживанием состояния.

Техническая суть:

• Модуль поиска и языковая модель образуют замкнутый цикл: генерация запроса → поиск веб-страницы → семантическая фильтрация → объединение рассуждений.
• Модель может адаптивно корректировать свою стратегию поиска, например, сначала искать определения, затем данные и, наконец, проверять гипотезы.
• По сути, это составной интеллект «поиск информации + понимание + аргументация».

Агентное кодирование

Это способность писать, выполнять, тестировать и повторять на коде как части цикла рассуждений. K2 Thinking демонстрирует конкурентоспособные результаты в тестах живого кодирования и верификации кода, поддерживает цепочки инструментов Python в вызовах инструментов и может запускать многошаговые циклы отладки, вызывая песочницу, считывая ошибки и исправляя код в повторяющихся проходах. Результаты EvalPlus/LiveCodeBench отражают эти сильные стороны. Получение 71.3% баллов в тесте SWE-Bench Verified означает, что K2 Thinking может правильно выполнить более 70% реальных задач по ремонту программного обеспечения.

Он также демонстрирует стабильную производительность в соревновательной среде LiveCodeBench V6, демонстрируя возможности реализации и оптимизации его алгоритмов.

Техническая суть:

• Он использует процесс «семантический анализ + рефакторинг на уровне AST + автоматическая проверка»;
• Выполнение кода и тестирование достигаются посредством вызовов инструментов на уровне выполнения;
• Он реализует замкнутый цикл автоматизированной разработки: понимание кода → диагностика ошибок → генерация исправлений → проверка успешности.

Агентное письмо

Помимо создания художественной прозы, агентное письмо представляет собой структурированное, целенаправленное создание документов, которое может потребовать внешних исследований, цитирования, создания таблиц и итеративной доработки (например, создание черновика → проверка фактов → редактирование). Расширенный контекст и продуманная организация инструментов K2 Thinking делают его идеальным инструментом для многоэтапных процессов написания текстов (исследовательские работы, резюме нормативных актов, многоглавый контент). Открытые показатели успешности модели в тестах в стиле Arena и метрики написания длинных текстов подтверждают это утверждение.

Техническая суть:

• Автоматически генерирует текстовые сегменты, используя агентное планирование мыслей;
• Внутренне контролирует логику текста с помощью токенов рассуждения;
• Может одновременно вызывать такие инструменты, как поиск, расчеты и создание диаграмм, для достижения «мультимодального письма».

Как вы можете использовать K2 Thinking сегодня?

Режимы доступа

K2 Thinking доступен в версии с открытым исходным кодом (веса моделей и контрольные точки), а также через конечные точки платформы и хабы сообщества (Hugging Face, платформа Moonshot). Вы можете разместить его у себя, если у вас достаточно вычислительных ресурсов, или использовать CometAPIAPI/размещенный пользовательский интерфейс для более быстрой адаптации. Он также документирует reasoning_content поле, которое при включении выводит на экран внутренние маркеры мыслей вызывающему абоненту.

Практические советы по использованию

• Начните с агентских строительных блоков: сначала предоставьте небольшой набор детерминированных инструментов (поиск, песочница Python и достоверная база данных фактов). Предоставьте чёткие схемы инструментов, чтобы модель могла анализировать и проверять вызовы.
• Настройка времени тестового вычисления: для решения сложных задач предусмотрите более длительные бюджеты на обдумывание и больше раундов тестирования; оцените, как качество улучшается по сравнению с задержками/стоимостью. Moonshot рекомендует масштабирование времени тестирования в качестве основного инструмента.
• Используйте режимы INT4 для экономии средств: K2 Thinking поддерживает квантование INT4, что обеспечивает существенное ускорение; но проверяйте поведение граничных случаев в ваших задачах.
• Тщательно изучите содержание рассуждений: раскрытие внутренних цепочек может помочь в отладке, но также увеличивает вероятность обнаружения ошибок модели. Относитесь к внутренним рассуждениям как к диагностический не является авторитетным; совместите с автоматической проверкой.

Заключение

Kimi K2 Thinking — это сознательно разработанный ответ на новую эру искусственного интеллекта: не просто более крупные модели, но и агенты, которые думают, действуют и проверяют. Он объединяет масштабирование MoE, стратегии вычислений во время тестирования, встроенный низкоточный вывод и явную оркестровку инструментов, обеспечивая устойчивое многоэтапное решение задач. Для команд, которым требуется многоэтапное решение задач и которые обладают инженерной дисциплиной для интеграции, изоляции и мониторинга агентных систем, K2 Thinking — это важный и полезный шаг вперед и важный стресс-тест того, как отрасль и общество будут управлять все более эффективным, ориентированным на действия ИИ.

Разработчики могут получить доступ Кими К2 Мышление API через CometAPI, последняя версия модели Всегда обновляется на официальном сайте. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!