Kimi K2 Thinking : IA de Raisonnement Profond avec Contexte Étendu
Un modèle MoE de mille milliards de paramètres conçu pour le raisonnement profond en plusieurs étapes et la compréhension de contexte étendu. Avec une fenêtre de contexte de 256K tokens et un mode de réflexion natif, Kimi K2 Thinking offre des performances de pointe sur les tâches de raisonnement complexes tout en maintenant une efficacité économique. Entièrement open-source sous licence MIT Modifiée.
Ce que les Développeurs Disent de Kimi K2 Thinking
Regardez des critiques techniques et des démonstrations pratiques de chercheurs en IA, développeurs et experts techniques explorant les capacités de Kimi K2 Thinking
Kimi K2 Thinking is CRAZY... (HUGE UPDATE)
en attente d'une distillation 20B
Kimi K2 Thinking Is The BEST Open Source Model - First Look & Testing
L'écriture de Kimi est toujours excellente. Elle est naturelle et rarement détectée par les détecteurs d'IA.
Kimi K2 explained in 5 minutes
Petite correction : le matériel recommandé sur le site de MoonShot AI pour exécuter k2-base est de 8 unités h100 pour la version quantifiée, donc le coût est au moins 8 fois supérieur à ce que j'ai calculé ici. C'est encore un peu en retard en termes de faisabilité, mais le point demeure que l'écart va changer. Je m'excuse pour l'erreur de calcul !
Comparaison des Benchmarks de Performance
Découvrez comment Kimi K2 Thinking se compare aux principaux modèles d'IA sur les benchmarks clés de raisonnement, de codage et d'agents.
Performance Across Key Categories
Comprehensive performance comparison across Agentic & Competitive Coding, Tool Use, and Math & STEM benchmarks
Coding Tasks
Software engineering and competitive programming benchmarks
| Benchmark | K2 Thinking | GPT-5 (High) | Claude Sonnet 4.5 | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified (w/ tools) | 71.3 | 74.9 | 77.2 | 69.2 | 67.8 |
| SWE-bench Multilingual (w/ tools) | 61.1 | 55.3* | 68.0 | 55.9 | 57.9 |
| LiveCodeBench v6 (no tools) | 83.1 | 87.0* | 64.0* | 56.1* | 74.1 |
| OJ-Bench (cpp) (no tools) | 48.7 | 56.2* | 30.4* | 25.5* | 38.2* |
| Terminal-Bench (w/ simulated tools) | 47.1 | 43.8 | 51.0 | 44.5 | 37.7 |
Reasoning Tasks
Multi-step reasoning, mathematics, and STEM problem-solving
| Benchmark | K2 Thinking | GPT-5 (High) | Claude Sonnet 4.5 | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (w/ tools) | 44.9 | 41.7* | 32.0* | 21.7 | 20.3* | 41.0 |
| AIME25 (w/ python) | 99.1 | 99.6 | 100.0 | 75.2 | 58.1* | 98.8 |
| HMMT25 (w/ python) | 95.1 | 96.7 | 88.8* | 70.4 | 49.5* | 93.9 |
| GPQA (no tools) | 84.5 | 85.7 | 83.4 | 74.2 | 79.9 | 87.5 |
* indicates values from third-party reports or unofficial sources
Data source: Official Kimi K2 Thinking Model Card
Guide de Démarrage Rapide
Déployez Kimi K2 Thinking sur votre infrastructure en utilisant vLLM. Configuration simple en 5 étapes pour une inférence prête pour la production.
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
Install vLLM
Install vLLM inference framework:
pip install vllmDownload Model
Download the model from Hugging Face:
huggingface-cli download moonshotai/Kimi-K2-Thinking --local-dir ./kimi-k2-thinkingLaunch vLLM Server
Start the inference server with essential parameters:
vllm serve moonshotai/Kimi-K2-Thinking \
--tensor-parallel-size 8 \
--tool-call-parser kimi_k2 \
--reasoning-parser kimi_k2 \
--max-num-batched-tokens 32768Test Deployment
Verify the deployment is working:
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 GuideCapacités Clés de Kimi K2 Thinking
Découvrez les fonctionnalités puissantes qui rendent Kimi K2 Thinking idéal pour les flux de travail de raisonnement complexes et de développement.
Raisonnement Profond par Chaîne de Pensée
Entraîné de bout en bout pour le raisonnement multi-étapes avec mode de réflexion natif. Maintient une logique cohérente sur 200-300 appels d'outils séquentiels pour la résolution de problèmes complexes.
Compréhension de Contexte Étendu
Fenêtre de contexte de 256K tokens leader du secteur permettant le traitement de bases de code complètes, de documents volumineux et de projets multi-fichiers tout en préservant le contexte complet.
Architecture MoE de Mille Milliards de Paramètres
Conception Mixture-of-Experts de 1 billion de paramètres avec 32B de paramètres actifs par passe avant, offrant des performances exceptionnelles avec un coût de calcul efficace.
Capacités Supérieures de Codage et d'Agent
Atteint 71,3% sur SWE-bench Verified et 83,1% sur LiveCodeBench v6. Excelle dans les tâches agentiques avec 60,2% sur BrowseComp et 44,9% sur Humanity's Last Exam.
Quantification INT4 Native
L'entraînement conscient de la quantification permet une accélération d'inférence 2x avec une précision INT4 tout en maintenant la qualité du modèle pour le déploiement en production.
Open-Source et Rentable
Publié sous licence MIT Modifiée avec tarification API à 0,60 $/M de tokens d'entrée (0,15 $ avec cache) et 2,50 $/M de sortie - 60-80% moins cher que GPT-4 et Claude.