開発者がKimi K2 Thinkingについて語っていること
AI研究者、開発者、技術専門家がKimi K2 Thinkingの機能を探求する技術レビューと実践デモをご覧ください
Kimi K2 Thinking is CRAZY... (HUGE UPDATE)
20B蒸留版を待っています
Kimi K2 Thinking Is The BEST Open Source Model - First Look & Testing
Kimiの文章は常に優れています。人間らしく、AIディテクターで検出されることはほとんどありません。
Kimi K2 explained in 5 minutes
簡単な訂正：MoonShot AIサイトで推奨されているk2-baseを実行するためのハードウェアは、量子化バージョンでH100が8ユニット必要なので、コストは私がここで計算したものの少なくとも8倍です。実現可能性ではまだ少し遅れていますが、ギャップは変わるという点は変わりません。計算ミスをお詫びします！
パフォーマンスベンチマーク比較
主要な推論、コーディング、エージェントベンチマークにおいて、Kimi K2 Thinkingが主要なAIモデルと比較してどのようなパフォーマンスを発揮するかをご覧ください。
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
クイックスタートガイド
vLLMを使用してKimi K2 Thinkingをインフラストラクチャにデプロイします。本番環境対応の推論のためのシンプルな5ステップセットアップ。
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 GuideKimi K2 Thinkingの主要機能
Kimi K2 Thinkingを複雑な推論と開発ワークフローに理想的にする強力な機能を発見してください。
深層思考連鎖推論
ネイティブシンキングモードを備えたマルチステップ推論のためのエンドツーエンド訓練。複雑な問題解決のために200-300の連続的なツール呼び出しにわたって一貫した論理を維持します。
拡張コンテキスト理解
業界をリードする256Kトークンコンテキストウィンドウにより、全体のコードベース、長文書、複数ファイルプロジェクトを処理しながら、全体を通じて完全なコンテキストを保持します。
1兆パラメータMoEアーキテクチャ
フォワードパスあたり32Bのアクティブパラメータを持つ1兆パラメータ専門家混合設計により、効率的な計算コストで卓越したパフォーマンスを提供します。
優れたコーディングとエージェント機能
SWE-bench Verifiedで71.3%、LiveCodeBench v6で83.1%を達成。BrowseCompで60.2%、Humanity's Last Examで44.9%を達成し、エージェントタスクに優れています。
ネイティブINT4量子化
量子化認識訓練により、INT4精度で2倍の推論加速を実現し、本番環境デプロイメントのためのモデル品質を維持します。
オープンソースとコスト効率
修正MITライセンスでリリースされ、API価格は入力トークン100万あたり$0.60（キャッシュ使用時$0.15）、出力100万あたり$2.50 - GPT-4とClaudeより60-80%安価。