Kimi K2 Düşünme API'si

"Kimi K2 Thinking" modeli, Moonshot AI (Pekin) tarafından geliştirilen yeni bir akıl yürütme aracı çeşididir. Geniş kapsamlı "Kimi K2" büyük dil modelleri ailesine aittir, ancak özellikle aşağıdakiler için ayarlanmıştır: düşünme—yani, uzun vadeli akıl yürütme, araç kullanımı, planlama ve çok adımlı çıkarım. Sürümleri: kimi-k2-düşünme-turbo, kimi-k2-düşünme.

Temel Özellikler

• Büyük ölçekli parametrelendirme: Kimi K2 Thinking, yaklaşık 1000 kişilik uzman karışımı (MoE) mimarisini kullanan K2 serisi üzerine inşa edilmiştir. 1 trilyon (1 T) toplam parametre ve hakkında 32 milyar (32 B) aktif parametre çıkarım zamanında.
• Bağlam uzunluğu ve araç kullanımı: Model çok uzun bağlam pencerelerini destekler (raporlar 256K'ya kadar belirteç gösterir) ve insan müdahalesi olmadan sıralı araç çağrıları (200-300'e kadar) gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.
• Temsilci davranış: Basitçe konuşmaya dayalı bir LLM'den ziyade bir "araç" olmak üzere tasarlanmıştır; yani planlama yapabilir, harici araçları çağırabilir (arama, kod yürütme, web'den bilgi alma), akıl yürütme izlerini koruyabilir ve karmaşık iş akışlarını düzenleyebilir.
• Açık ağırlık ve lisans: Model, bir lisans altında yayınlanıyor değiştirilmiş MIT lisansıticari/türev kullanımına izin veren ancak büyük ölçekli dağıtımlar için bir atıf maddesi içeren.

Teknik detaylar

Mimari:

• MEB'in (Uzmanlar Karması) omurgası.
• Toplam parametre: ≈ 1 trilyon. Çıkarım başına aktif parametre: ≈ 32 milyar.
• Uzman sayısı: ~384, jeton başına seçilen: ~8.
• Kelime bilgisi ve bağlam: Kelime bilgisi boyutu yaklaşık 160K, bağlam pencereleri en son 256K token'a kadar.

Eğitim / optimizasyon:

• Yaklaşık 15.5 trilyon token üzerinde önceden eğitildi.
• Kullanılan optimize edici: Ölçekte eğitim dengesizliğini gidermek için “Muon” veya varyantı (MuonClip).
• Eğitim sonrası / ince ayar: Aracı veri sentezi, takviyeli öğrenme, araç çağırma eğitimi dahil olmak üzere çok aşamalı.

Çıkarım ve araç kullanımı:

• Yüzlerce ardışık araç çağrısını destekleyerek zincirleme akıl yürütme iş akışlarını etkinleştirir.
• Büyük doğruluk düşüşleri, test zamanı ölçeklemesi ve genişletilmiş bağlam pencereleri olmadan bellek kullanımını ve gecikmeyi azaltmak için yerel INT4 niceliksel çıkarım iddiaları.

Karşılaştırma performansı

kriterler: Moonshot'ın yayınladığı sayılar, etken ve akıl yürütme paketleri üzerinde güçlü sonuçlar gösteriyor: örneğin İnsanlığın Son Sınavı'nda (HLE) %44.9 araçlarla, BrowseComp'ta %60.2ve alan adı paketlerinde yüksek notlar SWE-Bench / SWE-Bench Doğrulandı ve AIME25 (matematik).

Sınırlamalar ve riskler

• Hesaplama ve dağıtım: 32B aktivasyon eşdeğerliğine rağmen, işletme maliyetleri ve mühendislik Güvenilir bir şekilde Düşünmeyi (uzun bağlamlar, araç orkestrasyonu, niceleme hatları) barındırmak önemsiz değildir. donanım gereksinimler (GPU belleği, optimize edilmiş çalışma zamanları) ve çıkarım mühendisliği gerçek kısıtlamalardır.
• Davranışsal riskler: Diğer LLM'ler gibi, Kimi K2 Thinking de halüsinasyon gerçekleri, veri kümesi önyargılarını yansıtınveya uygun güvenlik önlemleri olmadan güvenli olmayan içerik üretebilir. Aracı özerkliği (otomatik çok adımlı araç çağrıları) tasarıma göre güvenliğin önemini artırır: sıkı araç izinleri, çalışma zamanı kontrolleri ve döngüde insan politikaları önerilir.
• Karşılaştırmalı kenar ve kapalı modeller: Model birçok ölçütü karşılasa veya geçse de bazı alanlarda veya “ağır mod” konfigürasyonlarında kapalı modeller hala avantajlarını koruyabilir.

Diğer Modellerle Karşılaştırma

• GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 ile karşılaştırıldığında: Kimi K2 Thinking, açık ağırlıklı olmasına rağmen bazı önemli ölçütlerde (örneğin, etken arama, muhakeme) üstün puanlar aldığını iddia ediyor.
• Önceki açık kaynaklı modellerle karşılaştırıldığında: MiniMax‑M2 ve diğerleri gibi önceki açık modelleri, etken akıl yürütme ölçütleri ve araç çağırma yeteneği açısından geride bırakmaktadır.
• Mimari ayrım: Yüksek aktif parametre sayısına sahip seyrek MoE, çok sayıda yoğun model veya daha küçük ölçekli sistemlere kıyasla; saf metin üretimi yerine uzun vadeli akıl yürütme, düşünce zinciri ve çoklu araç orkestrasyonuna odaklanma.
• Maliyet ve lisans avantajı: Açık ağırlıklı, daha izin verici lisans (atıf maddesiyle birlikte), kapalı API'lere kıyasla potansiyel maliyet tasarrufu sağlar, ancak altyapı maliyeti aynı kalır.

Kullanım Senaryoları

Kimi K2 Thinking özellikle şu senaryolar için uygundur:

• Uzun vadeli akıl yürütme iş akışları: örneğin planlama, çok adımlı problem çözme, proje dökümleri.
• Aracı araç orkestrasyonu: web araması + kod çalıştırma + veri alma + özet yazma tek bir iş akışında.
• Kodlama, matematik ve teknik görevler: LiveCodeBench, SWE-Bench vb. platformlardaki kıyaslama gücü göz önüne alındığında geliştirici asistanı, kod üretimi, otomatik veri analizi için iyi bir adaydır.
• Kurumsal otomasyon iş akışları: Birden fazla aracın (örneğin, veri alma → analiz etme → rapor yazma → uyarı) asgari düzeyde insan aracılığı ile zincirlenmesinin gerektiği yerler.
• Araştırma ve açık kaynaklı projeler: Açık ağırlık göz önüne alındığında, akademik veya araştırma amaçlı dağıtım, deney ve ince ayar için uygundur.

Kimi K2 Thinking API'yi CometAPI'den nasıl çağırabilirim?

Kimi K2 Thinking CometAPI'de API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:

Gerekli Adımlar

• Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun.
• oturum senin CometAPI konsolu.
• Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.

Kullanım Yöntemi

1. API isteğini göndermek için "kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking" uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi, web sitemizdeki API dokümanından alınmıştır. Web sitemizde ayrıca kolaylık olması açısından Apifox testi de sunulmaktadır.
2. Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
3. Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
4. . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.

CometAPI, sorunsuz geçiş için tamamen uyumlu bir REST API sağlar. Temel ayrıntılar API belgesi:

• Temel URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Model İsimleri: kimi-k2-düşünme-turbo，kimi-k2-düşünme
• Kimlik doğrulama: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY başlık
• İçerik türü: application/json .