Kimi K2 ThinkingKimi K2 Thinking
Nuevo🚀 Modelo Open-Source de 1T Parámetros - Contexto de 256K, Modo de Razonamiento Profundo

Kimi K2 Thinking: IA de Razonamiento Profundo con Contexto Extendido

Un modelo MoE de un billón de parámetros diseñado para razonamiento profundo de múltiples pasos y comprensión de contexto extendido. Con una ventana de contexto de 256K tokens y modo de pensamiento nativo, Kimi K2 Thinking ofrece rendimiento de vanguardia en tareas de razonamiento complejas manteniendo la eficiencia de costos. Totalmente open-source bajo licencia MIT Modificada.

Reseñas

Lo que Dicen los Desarrolladores sobre Kimi K2 Thinking

Mira reseñas técnicas y demostraciones prácticas de investigadores de IA, desarrolladores y expertos tecnológicos explorando las capacidades de Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking es INCREÍBLE... (ACTUALIZACIÓN ENORME)

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ahora esperando una destilación de 20B

Kimi K2 Thinking Es El MEJOR Modelo Open Source - Primera Vista y Pruebas

Kimi K2 Thinking Es El MEJOR Modelo Open Source - Primera Vista y Pruebas

La escritura de Kimi es siempre tan buena. Es similar a la humana y rara vez se detecta en detectores de IA.

Kimi K2 explicado en 5 minutos

Kimi K2 explicado en 5 minutos

Corrección rápida: el hardware recomendado en el sitio de MoonShot AI para ejecutar k2-base es de 8 unidades de h100 para la versión cuantizada, así que el costo es al menos 8x de lo que calculé aquí. Todavía está un poco atrás en viabilidad, pero el punto sigue siendo que la brecha cambiará. ¡Pido disculpas por el error de cálculo!

Comparación de Rendimiento en Benchmarks

Ve cómo se desempeña Kimi K2 Thinking frente a los principales modelos de IA en benchmarks clave de razonamiento, programación y agentes.

Performance Across Key Categories

Kimi K2 Thinking Benchmark Comparison - Agentic Coding, Tool Use, Math & STEM

Comprehensive performance comparison across Agentic & Competitive Coding, Tool Use, and Math & STEM benchmarks

Coding Tasks

Software engineering and competitive programming benchmarks

BenchmarkK2 ThinkingGPT-5 (High)Claude Sonnet 4.5K2 0905DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified (w/ tools)71.374.977.269.267.8
SWE-bench Multilingual (w/ tools)61.155.3*68.055.957.9
LiveCodeBench v6 (no tools)83.187.0*64.0*56.1*74.1
OJ-Bench (cpp) (no tools)48.756.2*30.4*25.5*38.2*
Terminal-Bench (w/ simulated tools)47.143.851.044.537.7

Reasoning Tasks

Multi-step reasoning, mathematics, and STEM problem-solving

BenchmarkK2 ThinkingGPT-5 (High)Claude Sonnet 4.5K2 0905DeepSeek-V3.2Grok-4
HLE (w/ tools)44.941.7*32.0*21.720.3*41.0
AIME25 (w/ python)99.199.6100.075.258.1*98.8
HMMT25 (w/ python)95.196.788.8*70.449.5*93.9
GPQA (no tools)84.585.783.474.279.987.5

* indicates values from third-party reports or unofficial sources

Data source: Official Kimi K2 Thinking Model Card

Guía de Inicio Rápido

Despliega Kimi K2 Thinking en tu infraestructura usando vLLM. Configuración simple de 5 pasos para inferencia lista para producción.

1

Hardware Requirements

Minimum setup for deploying Kimi K2 Thinking:

  • •8x GPUs with Tensor Parallel (NVIDIA H200 recommended)
  • •Supports INT4 quantized weights with 256k context length
2

Install vLLM

Install vLLM inference framework:

bash
pip install vllm
3

Download Model

Download the model from Hugging Face:

bash
huggingface-cli download moonshotai/Kimi-K2-Thinking --local-dir ./kimi-k2-thinking
4

Launch vLLM Server

Start the inference server with essential parameters:

vLLM Deployment
bash
vllm serve moonshotai/Kimi-K2-Thinking \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --tool-call-parser kimi_k2 \
  --reasoning-parser kimi_k2 \
  --max-num-batched-tokens 32768
5

Test Deployment

Verify the deployment is working:

Test API
bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, what is 1+1?"}
    ]
  }'

For complete deployment guide including SGLang and KTransformers:

Official Deployment Guide

Capacidades Clave de Kimi K2 Thinking

Descubre las potentes características que hacen de Kimi K2 Thinking ideal para razonamiento complejo y flujos de trabajo de desarrollo.

Razonamiento Profundo de Cadena de Pensamiento

Entrenado de extremo a extremo para razonamiento de múltiples pasos con modo de pensamiento nativo. Mantiene lógica coherente a través de 200-300 llamadas secuenciales de herramientas para resolución de problemas complejos.

Comprensión de Contexto Extendido

Ventana de contexto líder en la industria de 256K tokens permite procesar bases de código completas, documentos extensos y proyectos de múltiples archivos preservando el contexto completo.

Arquitectura MoE de Un Billón de Parámetros

Diseño Mixture-of-Experts de 1 billón de parámetros con 32B parámetros activos por paso, entregando rendimiento excepcional con costo computacional eficiente.

Capacidades Superiores de Codificación y Agentes

Logra 71.3% en SWE-bench Verified y 83.1% en LiveCodeBench v6. Sobresale en tareas agénticas con 60.2% en BrowseComp y 44.9% en el Examen Final de la Humanidad.

Cuantización Nativa INT4

Entrenamiento consciente de cuantización permite aceleración de inferencia 2x con precisión INT4 manteniendo la calidad del modelo para despliegue en producción.

Open-Source y Rentable

Liberado bajo Licencia MIT Modificada con precio API de $0.60/M tokens de entrada ($0.15 con caché) y $2.50/M de salida - 60-80% más barato que GPT-4 y Claude.

Reacciones de la Comunidad en X

Únete a la conversación sobre Kimi K2 Thinking y ve lo que la comunidad de desarrolladores está compartiendo sobre sus experiencias

FAQ