「Kimi K2 Thinking」模型是由北京登月人工智慧（Moonshot AI）開發的一種新型推理智能體變體。它屬於更廣泛的“Kimi K2”大語言模型家族，但專門針對特定場景進行了優化。 思維—即，長遠推理、工具使用、規劃和多步驟推理。版本為 kimi-k2-thinking-turbo、kimi-k2-thinking。
基本特點
- 大規模參數化Kimi K2 Thinking 建構於 K2 系列之上，該系列採用混合專家 (MoE) 架構，擁有約 總共 1 兆 (1 T) 個參數 約 32億（32B）個激活參數 在推理時。
- 上下文長度和工具使用該模型支援非常長的上下文視窗（報告顯示最多可達 256K 個標記），並且設計用於在無需人工幹預的情況下執行順序工具呼叫（最多 200-300 次）。
- 主動行為它被設計成一個“代理”，而不僅僅是一個對話式語言學習模型——這意味著它可以進行規劃、調用外部工具（搜尋、程式碼執行、網路檢索）、維護推理軌跡並協調複雜的工作流程。
- 公開體重及執照該模型根據以下條款發布： 修改後的 MIT 許可證該協議允許商業/衍生用途，但包含大規模部署的歸屬條款。
技術細節
建築：
- 混合專家（MoE）骨幹。
- 總參數數：約 1 兆。每次推理的有效參數數：約 32 億。
- 專家數：約 384 人，每個代幣選出約 8 人。
- 詞彙和上下文：詞彙量約為 160K，上下文視窗最多包含最新的 256K 個字元。
訓練/最佳化：
- 已使用約 15.5 兆個代幣進行預訓練。
- 使用的優化器：「Muon」或其變體（MuonClip）以解決大規模訓練的不穩定性。
- 訓練後/微調：多階段，包含智能體資料合成、強化學習、工具呼叫訓練。
推理與工具使用：
- 支援數百個順序工具調用，從而實現鍊式推理工作流程。
- 聲稱採用原生 INT4 量化推理來減少記憶體使用和延遲，而不會大幅降低精度，測試時可縮放，擴展上下文視窗。
基準性能
基準測試： Moonshot公佈的數據表明，其在智能體和推理套件方面取得了顯著成果：例如 人類最後考試 (HLE) 成績為 44.9% 使用工具， 在BrowseComp上獲得60.2%的評分並且在諸如以下領域套件方面獲得了高分： SWE-Bench / SWE-Bench 已驗證 艾梅25 （數學）
局限性和風險
- 計算與部署： 儘管 32B 活化等效， 營運成本和工程 要可靠地託管 Thinking（長時間上下文、工具編排、量化管道）仍然不是一件容易的事。 硬體 需求（GPU 記憶體、最佳化的執行時間）和推理工程是真正的限制因素。
- 行為風險： 與其他LLM一樣，Kimi K2 Thinking可以 幻覺事實, 反映資料集偏差或在沒有適當防護措施的情況下產生不安全的內容。其代理自主性（自動化的多步驟工具呼叫） **這提高了安全設計的重要性。**建議採用嚴格的工具權限控制、執行時間檢查和人機互動策略。
- 對比優勢與封閉模型雖然該模型在許多基準測試中達到或超過標準，但在某些領域或「重型模式」配置中，封閉模型可能仍然具有優勢。
與其他型號的比較
- 與 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 相比：儘管 Kimi K2 Thinking 是開放權重的，但它在一些主要基準測試（例如，智能搜索、推理）中卻獲得了更高的分數。
- 與先前的開源模型相比：它在智慧推理指標和工具呼叫能力方面超越了早期的開源模型，例如 MiniMax-M2 等。
- 架構區別：稀疏的 MoE，具有較高的活動參數數量，與許多密集的模型或較小規模的系統相對；側重於長遠推理、思路鍊和多工具協調，而不是純粹的文本生成。
- 成本和授權優勢：開放式、更寬鬆的授權（帶有歸屬條款）與封閉式 API 相比，可節省潛在成本，但基礎設施成本仍然存在。
使用案例
Kimi K2 思維模式尤其適用於以下場景：
- 長遠推理工作流程例如：規劃、多步驟問題解決、專案分解。
- 代理工具編排在一個工作流程中實現網路搜尋+程式碼執行+資料檢索+撰寫摘要。
- 編碼、數學和技術任務鑑於其在 LiveCodeBench、SWE-Bench 等基準測試中的出色表現，它非常適合作為開發者助理、程式碼生成和自動化數據分析工具。
- 企業自動化工作流程：當需要將多個工具串連起來（例如，取得資料→分析→撰寫報告→發出警報）且盡量減少人工幹預時。
- 研究和開源項目鑑於其開放的權重，學術或研究部署是進行實驗和微調的可行方案。
如何從 CometAPI 呼叫 Kimi K2 Thinking API
Kimi K2 Thinking CometAPI 中的 API 定價，比官方價格便宜 20%：
| 型號 | 輸入令牌 | 輸出代幣 |
|---|---|---|
| kimi-k2-thinking-turbo | $2.20 | $15.95 |
| kimi-k2-思考 | $1.10 | $4.40 |
所需步驟
- 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊。
- 登錄你的 CometAPI 控制台.
- 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。
使用方法
- 選擇「kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking」端點發送API請求並設定請求體。請求方法和請求體資訊可參考我們網站的API文件。為了方便您測試，我們網站也提供了Apifox測試工具。
- 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
- 將您的問題或請求插入內容欄位 - 這是模型將會回應的內容。
- 。處理 API 回應以取得產生的答案。
CometAPI 提供完全相容的 REST API，以實現無縫遷移。關鍵細節如下： API 文件:
- 基本網址： https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- 型號名稱： kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking
- 驗證：
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY頭 - 內容類型：
application/json.