Kimi K2 思维 API

模型“Kimi K2 Thinking”是由 Moonshot AI（Beijing）开发的一种新的推理代理变体。它属于更广泛的“Kimi K2”大语言模型家族，但专门针对思考——即长程推理、工具使用、规划与多步推断进行调优。版本为 kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking。

基本特性

• 大规模参数化：Kimi K2 Thinking 构建于 K2 系列之上，采用专家混合（MoE）架构，拥有约1 trillion（1 T）总参数，推理时激活约32 billion（32 B）参数。
• 上下文长度与工具使用：模型支持超长上下文窗口（报告显示可达 256K tokens），并设计为可在无人干预的情况下执行顺序工具调用（最多 200–300 次）。
• 代理型行为：它面向“代理”而非单纯的对话式 LLM——意味着它可以进行规划、调用外部工具（搜索、代码执行、网页检索）、维护推理轨迹，并编排复杂工作流。
• 开放权重与许可协议：该模型以经修改的 MIT 许可协议发布，允许商业/衍生使用，但对大规模部署包含署名条款。

技术细节

架构：

• MoE（Mixture-of-Experts）主干。
• 总参数：≈ 1 trillion。每次推理的激活参数：≈ 32 billion。
• 专家数量：~384，每个 token 选择：~8。
• 词表与上下文：词表规模约 160K，上下文窗口最高可达最新的 256K tokens。

训练 / 优化：

• 在 ~15.5 trillion tokens 上进行预训练。
• 使用的优化器：“Muon”或其变体（MuonClip），用于解决大规模训练不稳定性。
• 后训练 / 微调：多阶段，包括代理型数据合成、强化学习、工具调用训练。

推理与工具使用：

• 支持数百次顺序工具调用，使链式推理工作流成为可能。
• 声称原生 INT4 量化推理以在不显著降低准确率的情况下减少内存占用与延迟，并支持测试时扩展、扩展的上下文窗口。

基准表现

基准：Moonshot 发布的数据表明，在代理与推理套件上表现强劲：例如在 Humanity’s Last Exam（HLE）配合工具时为 44.9%，在 BrowseComp 为 60.2%，并在诸如 SWE-Bench / SWE-Bench Verified 与 AIME25（数学）等领域套件上取得高分。

限制与风险

• 计算与部署：尽管激活参数等效为 32B，可靠托管 Thinking（长上下文、工具编排、量化管线）所需的运营成本与工程工作依然不容小觑。硬件需求（GPU 内存、优化的运行时）与推理工程是现实约束。
• 行为风险：与其他 LLM 类似，Kimi K2 Thinking 可能幻觉事实、反映数据集偏见，或在缺乏适当防护的情况下产生不安全内容。其代理式自主性（自动化多步工具调用）提高了“安全内生设计”的重要性：建议实施严格的工具权限控制、运行时检查与人类参与策略。
• 与封闭模型的比较优势：虽然该模型在多项基准上达到或超越表现，但在某些领域或“重模式”配置下，封闭模型仍可能保有优势。

与其他模型的比较

• 与 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 相比：Kimi K2 Thinking 声称在一些主要基准（如代理式搜索、推理）上得分更高，尽管其为开放权重。
• 与此前开源模型相比：在代理式推理指标与工具调用能力上，超过了如 MiniMax‑M2 等早期开放模型。
• 架构差异：稀疏 MoE，激活参数量高，相较于众多稠密模型或小规模系统，更关注长程推理、思维链与多工具编排，而非纯文本生成。
• 成本与许可优势：开放权重、更宽松的许可（含署名条款）相较封闭 API 具有潜在成本节省，但基础设施成本仍然存在。

使用场景

• 长程推理工作流：例如规划、多步问题求解、项目拆解。
• 代理式工具编排：在一个工作流中完成网页搜索 + 代码执行 + 数据检索 + 写作与总结。
• 编程、数学与技术任务：鉴于在 LiveCodeBench、SWE-Bench 等基准上的表现，是开发助手、代码生成、自动化数据分析的优选候选。
• 企业自动化工作流：在需要串联多工具的场景（例如获取数据 → 分析 → 撰写报告 → 通知）中，尽量减少人工介入。
• 研究与开源项目：由于权重开放，学术或研究部署可用于实验与微调。

如何通过 CometAPI 调用 Kimi K2 Thinking API

Kimi K2 Thinking 在 CometAPI 的 API 价格，比官方价格优惠 20%：

必需步骤

• 登录 cometapi.com。如果您尚未成为我们的用户，请先注册。
• 登录您的 CometAPI 控制台。
• 获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获得令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。

使用方法

1. 选择“kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking”端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可在我们网站的 API 文档中获取。我们的网站也提供 Apifox 测试，方便您使用。
2. 将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。
3. 将您的问题或请求插入到 content 字段中——模型将对该内容进行响应。
4. . 处理 API 响应以获得生成的答案。

CometAPI 提供完全兼容的 REST API——实现无缝迁移。关键细节见 API 文档：

• Base URL： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Model Names： kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking
• Authentication： Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY 请求头
• Content-Type： application/json 。