Kimi K2 Thinking là biến thể "suy nghĩ" mới của gia đình Kimi K2 của Moonshot AI: một mô hình Hỗn hợp chuyên gia (MoE) thưa thớt, có hàng nghìn tỷ tham số được thiết kế rõ ràng để suy nghĩ trong khi hành động — tức là, kết hợp lý luận chuỗi suy nghĩ sâu sắc với các lệnh gọi công cụ đáng tin cậy, lập kế hoạch dài hạn và tự động kiểm tra. Nó kết hợp một xương sống thưa thớt lớn (tổng cộng khoảng 1T tham số, ~32B được kích hoạt cho mỗi mã thông báo), một đường ống lượng tử hóa INT4 gốc và một thiết kế có khả năng mở rộng. thời gian suy luận lý luận (nhiều “mã thông báo suy nghĩ” hơn và nhiều vòng gọi công cụ hơn) thay vì chỉ tăng số lượng tham số tĩnh.
Nói một cách đơn giản: K2 Thinking coi mô hình như một giải pháp cho vấn đề đại lý thay vì một trình tạo ngôn ngữ một lần. Sự chuyển đổi đó — từ "mô hình ngôn ngữ" sang "mô hình tư duy" — là điều làm nên sự đáng chú ý của phiên bản này và lý do tại sao nhiều chuyên gia coi đây là một cột mốc trong lĩnh vực AI agentic nguồn mở.
“Kimi K2 Thinking” thực chất là gì?
Kiến trúc và thông số kỹ thuật chính
K2 Thinking được xây dựng như một mô hình MoE thưa thớt (384 chuyên gia, 8 chuyên gia được chọn cho mỗi mã thông báo) với khoảng Tổng cộng 1 nghìn tỷ tham số và ~32B tham số được kích hoạt theo suy luận. Nó sử dụng các lựa chọn kiến trúc lai (chú ý MLA, kích hoạt SwiGLU) và được đào tạo với bộ tối ưu hóa Muon/MuonClip của Moonshot trên các ngân sách token lớn được mô tả trong báo cáo kỹ thuật của họ. Biến thể tư duy này mở rộng mô hình cơ sở với lượng tử hóa sau đào tạo (hỗ trợ INT4 gốc), cửa sổ ngữ cảnh 256k và kỹ thuật để phơi bày và ổn định dấu vết suy luận nội bộ của mô hình trong quá trình sử dụng thực tế.
“Suy nghĩ” có nghĩa là gì trong thực tế
“Suy nghĩ” ở đây là một mục tiêu kỹ thuật: cho phép mô hình (1) tạo ra các chuỗi suy luận nội bộ dài, có cấu trúc (mã thông báo chuỗi suy nghĩ), (2) gọi các công cụ bên ngoài (tìm kiếm, hộp cát Python, trình duyệt, cơ sở dữ liệu) như một phần của suy luận đó, (3) đánh giá và tự xác minh các tuyên bố trung gian, và (4) lặp lại qua nhiều chu kỳ như vậy mà không làm mất tính mạch lạc. Tài liệu và thẻ mô hình của Moonshot cho thấy K2 Thinking được đào tạo và điều chỉnh rõ ràng để xen kẽ suy luận và các lệnh gọi hàm, đồng thời duy trì hành vi tác nhân ổn định qua hàng trăm bước.
Mục tiêu cốt lõi là gì?
Những hạn chế của các mô hình quy mô lớn truyền thống là:
- Quá trình tạo ra sản phẩm có tầm nhìn hạn hẹp, thiếu logic liên bước;
- Việc sử dụng công cụ bị hạn chế (thường chỉ có thể gọi các công cụ bên ngoài một hoặc hai lần);
- Chúng không thể tự sửa lỗi trong những vấn đề phức tạp.
Mục tiêu thiết kế cốt lõi của K2 Thinking là giải quyết ba vấn đề này. Trên thực tế, K2 Thinking có thể, mà không cần sự can thiệp của con người: thực hiện 200–300 lệnh gọi công cụ liên tiếp; duy trì hàng trăm bước lập luận logic mạch lạc; giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua tự kiểm tra theo ngữ cảnh.
Định vị lại: mô hình ngôn ngữ → mô hình tư duy
Dự án K2 Thinking minh họa một sự thay đổi chiến lược rộng hơn trong lĩnh vực này: vượt ra ngoài việc tạo văn bản có điều kiện hướng tới người giải quyết vấn đề đại lýMục tiêu cốt lõi không phải là cải thiện sự bối rối hay dự đoán mã thông báo tiếp theo mà là tạo ra các mô hình có thể:
- Kế hoạch chiến lược nhiều bước của riêng họ;
- Danh từ: Tọa độ các công cụ và tác nhân bên ngoài (tìm kiếm, thực thi mã, cơ sở kiến thức);
- Xác minh kết quả trung gian và sửa lỗi;
- Duy trì tính nhất quán trong các bối cảnh dài và chuỗi công cụ dài.
Sự thay đổi này làm thay đổi cả quá trình đánh giá (các tiêu chuẩn nhấn mạnh vào quy trình và kết quả, không chỉ chất lượng văn bản) và kỹ thuật (cấu trúc để định tuyến công cụ, đếm bước, tự phê bình, v.v.).
Phương pháp làm việc: cách thức hoạt động của các mô hình tư duy
Trong thực tế, K2 Thinking trình bày một số phương pháp làm việc tiêu biểu cho cách tiếp cận “mô hình tư duy”:
- Dấu vết bên trong dai dẳng: Mô hình tạo ra các bước trung gian có cấu trúc (dấu vết lý luận) được lưu giữ trong ngữ cảnh và có thể được sử dụng lại hoặc kiểm tra sau này.
- Định tuyến công cụ động: Dựa trên từng bước nội bộ, K2 quyết định gọi công cụ nào (tìm kiếm, trình thông dịch mã, trình duyệt web) và khi nào gọi.
- Tỷ lệ thời gian thử nghiệm: Trong quá trình suy luận, hệ thống có thể mở rộng “độ sâu tư duy” (nhiều mã thông báo lý luận nội bộ hơn) và tăng số lượng lệnh gọi công cụ để khám phá các giải pháp tốt hơn.
- Tự xác minh và phục hồi: Mô hình kiểm tra kết quả một cách rõ ràng, chạy thử nghiệm tính hợp lý và lập kế hoạch lại khi kiểm tra không thành công.
Các phương pháp này kết hợp kiến trúc mô hình (MoE + bối cảnh dài) với kỹ thuật hệ thống (điều phối công cụ, kiểm tra an toàn).
Những cải tiến công nghệ nào giúp Kimi K2 Thinking?
Cơ chế suy luận của Kimi K2 Hỗ trợ tư duy xen kẽ và sử dụng công cụ. Vòng lặp suy luận của K2 Thinking:
- Hiểu vấn đề (phân tích và tóm tắt)
- Tạo ra một kế hoạch lý luận nhiều bước (chuỗi kế hoạch)
- Sử dụng các công cụ bên ngoài (mã, trình duyệt, công cụ toán học)
- Kiểm tra và sửa đổi kết quả (verify & revision)
- Kết luận lý luận (conclude reasoning)
Dưới đây, tôi sẽ giới thiệu ba kỹ thuật chính giúp tạo ra vòng lặp lý luận trong xx.
1) Điều chỉnh thời gian thử nghiệm
Những gì nó là: Các “Luật Mở rộng” truyền thống tập trung vào việc tăng số lượng tham số hoặc dữ liệu trong quá trình huấn luyện. Điểm đổi mới của K2 Thinking nằm ở: Mở rộng động số lượng token (tức là chiều sâu tư duy) trong “giai đoạn suy luận”; Đồng thời mở rộng số lượng lệnh gọi công cụ (tức là phạm vi hành động). Phương pháp này được gọi là mở rộng theo thời gian kiểm tra, và giả định cốt lõi của nó là: “Chuỗi suy luận dài hơn + nhiều công cụ tương tác hơn = bước nhảy vọt về mặt định tính trong trí tuệ thực tế”.
Tại sao nó quan trọng: K2 Thinking tối ưu hóa rõ ràng cho điều này: Moonshot cho thấy việc mở rộng "mã thông báo suy nghĩ" và số lượng/độ sâu của các lệnh gọi công cụ mang lại những cải tiến có thể đo lường được trong các chuẩn mực tác nhân, cho phép mô hình vượt trội hơn các mô hình khác có quy mô tương tự hoặc lớn hơn trong các tình huống phù hợp với FLOP.
2) Lý luận tăng cường bằng công cụ
Những gì nó là: K2 Thinking được thiết kế để phân tích cú pháp các lược đồ công cụ một cách tự động, tự động quyết định thời điểm gọi công cụ và kết hợp kết quả công cụ trở lại luồng suy luận đang diễn ra. Moonshot đã huấn luyện và tinh chỉnh mô hình để xen kẽ chuỗi suy nghĩ với các lệnh gọi hàm, sau đó ổn định hành vi này qua hàng trăm bước công cụ tuần tự.
Tại sao nó quan trọng: Sự kết hợp đó — phân tích cú pháp đáng tin cậy + trạng thái nội bộ ổn định + công cụ API — là những gì cho phép mô hình thực hiện duyệt web, chạy mã và sắp xếp các quy trình làm việc nhiều giai đoạn như một phần của một phiên duy nhất.
Trong kiến trúc nội bộ của nó, mô hình hình thành một quỹ đạo thực hiện “quy trình suy nghĩ trực quan”: nhắc nhở → mã thông báo lý luận → gọi công cụ → quan sát → lý luận tiếp theo → câu trả lời cuối cùng
3) Sự nhất quán và tự xác minh trong tầm nhìn dài hạn
Những gì nó là: Tính nhất quán tầm xa là khả năng của mô hình trong việc duy trì một kế hoạch mạch lạc và trạng thái nội tại xuyên suốt nhiều bước và trong những bối cảnh rất dài. Tự xác minh nghĩa là mô hình chủ động kiểm tra các đầu ra trung gian và chạy lại hoặc sửa đổi các bước khi việc xác minh thất bại. Các tác vụ dài thường khiến mô hình bị trôi hoặc gây ảo giác. K2 Thinking giải quyết vấn đề này bằng nhiều kỹ thuật: cửa sổ ngữ cảnh rất dài (256k), các chiến lược huấn luyện duy trì trạng thái trên các chuỗi CoT dài, và các mô hình đánh giá/trung thực ở cấp độ câu rõ ràng để phát hiện các tuyên bố không có căn cứ.
Tại sao nó quan trọng: Cơ chế "Bộ nhớ suy luận hồi quy" duy trì tính bền vững của trạng thái suy luận, mang lại cho nó đặc tính "ổn định tư duy" và "tự giám sát theo ngữ cảnh" giống con người. Khi các nhiệm vụ trải dài qua nhiều bước (ví dụ: dự án nghiên cứu, tác vụ mã hóa nhiều tệp, quy trình biên tập dài), việc duy trì một luồng mạch lạc duy nhất trở nên thiết yếu. Tự xác minh làm giảm các lỗi thầm lặng; thay vì trả về một câu trả lời hợp lý nhưng không chính xác, mô hình có thể phát hiện sự không nhất quán và tham khảo lại các công cụ hoặc lập kế hoạch lại.
Khả năng:
- Tính nhất quán theo ngữ cảnh: Duy trì tính liên tục về mặt ngữ nghĩa trên hơn 10 mã thông báo;
- Phát hiện lỗi và khôi phục: Xác định và sửa các sai lệch logic trong quá trình suy nghĩ ban đầu;
- Vòng lặp tự xác minh: Tự động xác minh tính hợp lý của câu trả lời sau khi lý luận hoàn tất;
- Kết hợp suy luận đa đường: Chọn đường dẫn tối ưu từ nhiều chuỗi logic.
Bốn năng lực cốt lõi của K2 Thinking là gì?
Lý luận sâu sắc và có cấu trúc
K2 Thinking được thiết kế để tạo ra các dấu vết suy luận rõ ràng, đa giai đoạn và sử dụng chúng để đưa ra kết luận chắc chắn. Mô hình này đạt điểm cao trong các bài kiểm tra toán học và lập luận nghiêm ngặt (GSM8K, AIME, chuẩn IMO) và thể hiện khả năng duy trì lập luận nguyên vẹn qua các chuỗi dài — một yêu cầu cơ bản để giải quyết vấn đề ở cấp độ nghiên cứu. Hiệu suất xuất sắc của nó trong kỳ thi Humanity's Last Exam (44.9%) thể hiện khả năng phân tích ở cấp độ chuyên gia. Nó có thể trích xuất các khuôn khổ logic từ các mô tả ngữ nghĩa mờ và tạo ra các biểu đồ lập luận.
Tính năng chính:
- Hỗ trợ tư duy tượng trưng: Hiểu và vận hành trên các cấu trúc toán học, logic và lập trình.
- Có khả năng kiểm tra giả thuyết: Có thể tự đề xuất và xác minh các giả thuyết.
- Có thể phân tích vấn đề nhiều giai đoạn: Chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành nhiều nhiệm vụ nhỏ.
Tìm kiếm Agentic
Thay vì một bước truy xuất duy nhất, tìm kiếm tác nhân cho phép mô hình lập kế hoạch chiến lược tìm kiếm (nội dung cần tìm), thực hiện chiến lược này thông qua các lệnh gọi web/công cụ lặp lại, tổng hợp kết quả đầu vào và tinh chỉnh truy vấn. Điểm số BrowseComp và Seal-0 được hỗ trợ bởi công cụ của K2 Thinking cho thấy hiệu suất mạnh mẽ ở khả năng này; mô hình được thiết kế rõ ràng để duy trì tìm kiếm web nhiều vòng với kế hoạch có trạng thái.
Bản chất kỹ thuật:
- Mô-đun tìm kiếm và mô hình ngôn ngữ tạo thành một vòng lặp khép kín: tạo truy vấn → truy xuất trang web → lọc ngữ nghĩa → hợp nhất lý luận.
- Mô hình có thể điều chỉnh chiến lược tìm kiếm một cách thích ứng, ví dụ, tìm kiếm định nghĩa trước, sau đó là dữ liệu và cuối cùng là xác minh giả thuyết.
- Về cơ bản, đây là trí thông minh tổng hợp của “thu thập thông tin + hiểu biết + lập luận”.
Mã hóa Agentic
Đây là khả năng viết, thực thi, kiểm tra và lặp lại trên mã như một phần của vòng lặp suy luận. K2 Thinking công bố kết quả cạnh tranh trên các bài kiểm tra chuẩn mã hóa trực tiếp và kiểm tra mã, hỗ trợ chuỗi công cụ Python trong các lệnh gọi công cụ và có thể chạy các vòng gỡ lỗi nhiều bước bằng cách gọi hộp cát, đọc lỗi và sửa mã qua nhiều lần chạy. Điểm số EvalPlus/LiveCodeBench của nó phản ánh những điểm mạnh này. Việc đạt điểm 71.3% trong bài kiểm tra SWE-Bench Verified đồng nghĩa với việc nó có thể hoàn thành chính xác hơn 70% các tác vụ sửa chữa phần mềm trong thế giới thực.
Nó cũng chứng minh hiệu suất ổn định trong môi trường thi đấu LiveCodeBench V6, thể hiện khả năng triển khai thuật toán và tối ưu hóa.
Bản chất kỹ thuật:
- Nó áp dụng quy trình “phân tích ngữ nghĩa + tái cấu trúc cấp độ AST + xác minh tự động”;
- Việc thực thi và kiểm thử mã được thực hiện thông qua các lệnh gọi công cụ ở lớp thực thi;
- Nó thực hiện quá trình phát triển tự động khép kín từ việc hiểu mã → chẩn đoán lỗi → tạo bản vá → xác minh thành công.
Viết tác nhân
Ngoài văn xuôi sáng tạo, viết theo hướng tác nhân là một sản phẩm văn bản có cấu trúc, hướng đến mục tiêu, có thể yêu cầu nghiên cứu bên ngoài, trích dẫn, tạo bảng và tinh chỉnh lặp đi lặp lại (ví dụ: tạo bản nháp → kiểm tra thông tin → chỉnh sửa). Tính năng phối hợp công cụ và ngữ cảnh dài của K2 Thinking giúp nó phù hợp với quy trình viết nhiều giai đoạn (tóm tắt nghiên cứu, tóm tắt quy định, nội dung nhiều chương). Tỷ lệ thành công không giới hạn của mô hình này trong các bài kiểm tra kiểu Arena và các chỉ số viết dài đã chứng minh cho nhận định đó.
Bản chất kỹ thuật:
- Tự động tạo các phân đoạn văn bản bằng cách sử dụng kế hoạch suy nghĩ của tác nhân;
- Kiểm soát nội bộ logic văn bản thông qua các mã thông báo lý luận;
- Có thể đồng thời sử dụng các công cụ như tìm kiếm, tính toán và tạo biểu đồ để đạt được khả năng “viết đa phương thức”.
Bạn có thể sử dụng K2 Thinking như thế nào ngày nay?
Các chế độ truy cập
K2 Thinking có sẵn dưới dạng bản phát hành mã nguồn mở (trọng số mô hình và điểm kiểm tra) và thông qua các điểm cuối nền tảng và trung tâm cộng đồng (nền tảng Hugging Face, Moonshot). Bạn có thể tự lưu trữ nếu có đủ khả năng tính toán hoặc sử dụng Sao chổiAPIAPI/giao diện người dùng được lưu trữ của 's để tích hợp nhanh hơn. Nó cũng ghi lại reasoning_content trường hiển thị các mã thông báo suy nghĩ bên trong cho người gọi khi được bật.
Mẹo thực tế khi sử dụng
- Bắt đầu với các khối xây dựng tác nhân: trước tiên hãy đưa ra một tập hợp nhỏ các công cụ xác định (tìm kiếm, hộp cát Python và cơ sở dữ liệu dữ liệu đáng tin cậy). Cung cấp các lược đồ công cụ rõ ràng để mô hình có thể phân tích/xác thực các lệnh gọi.
- Điều chỉnh thời gian tính toán thử nghiệm: để giải quyết vấn đề khó, hãy cho phép ngân sách suy nghĩ dài hơn và nhiều vòng gọi công cụ hơn; đo lường mức độ cải thiện chất lượng so với độ trễ/chi phí. Moonshot coi việc mở rộng quy mô thời gian thử nghiệm là đòn bẩy chính.
- Sử dụng chế độ INT4 để tiết kiệm chi phí: K2 Thinking hỗ trợ lượng tử hóa INT4, mang lại tốc độ tăng tốc đáng kể; nhưng xác thực hành vi trường hợp ngoại lệ trên các tác vụ của bạn.
- Nội dung lý luận bề mặt cẩn thận: việc phơi bày các chuỗi nội bộ có thể giúp gỡ lỗi, nhưng cũng làm tăng khả năng phát hiện ra các lỗi mô hình thô. Hãy coi lý luận nội bộ như chẩn đoán không có thẩm quyền; hãy kết hợp nó với xác minh tự động.
Kết luận
Kimi K2 Thinking là một câu trả lời được thiết kế có chủ đích cho kỷ nguyên AI tiếp theo: không chỉ là những mô hình lớn hơn mà còn các tác nhân suy nghĩ, hành động và xác minh. Nó kết hợp khả năng mở rộng MoE, các chiến lược tính toán thời gian kiểm thử, suy luận độ chính xác thấp gốc và điều phối công cụ rõ ràng để cho phép giải quyết vấn đề bền vững, nhiều bước. Đối với các nhóm cần giải quyết vấn đề nhiều bước và có kỷ luật kỹ thuật để tích hợp, thử nghiệm và giám sát các hệ thống tác tử, K2 Thinking là một bước tiến lớn, hữu ích — và là một bài kiểm tra căng thẳng quan trọng về cách ngành công nghiệp và xã hội sẽ quản lý AI ngày càng có năng lực và hướng đến hành động.
Các nhà phát triển có thể truy cập API suy nghĩ Kimi K2 thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!