Kimi K2 ThinkingKimi K2 Thinking
Novo🚀 Modelo Open-Source de 1T de Parâmetros - Contexto de 256K, Modo de Raciocínio Profundo

Kimi K2 Thinking: IA de Raciocínio Profundo com Contexto Estendido

Um modelo MoE de trilhões de parâmetros projetado para raciocínio profundo de múltiplas etapas e compreensão de contexto estendido. Com janela de contexto de 256K tokens e modo de pensamento nativo, Kimi K2 Thinking oferece desempenho de ponta em tarefas complexas de raciocínio mantendo eficiência de custos. Totalmente open-source sob licença MIT Modificada.

Avaliações

O Que os Desenvolvedores Estão Dizendo Sobre o Kimi K2 Thinking

Assista avaliações técnicas e demonstrações práticas de pesquisadores de IA, desenvolvedores e especialistas em tecnologia explorando as capacidades do Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking is CRAZY... (HUGE UPDATE)

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agora esperando por uma destilação de 20B

Kimi K2 Thinking Is The BEST Open Source Model - First Look & Testing

Kimi K2 Thinking Is The BEST Open Source Model - First Look & Testing

A escrita do Kimi é sempre tão boa. É parecida com humanos e raramente detectada em detector de IA.

Kimi K2 explained in 5 minutes

Kimi K2 explained in 5 minutes

Correção rápida: o hardware recomendado no site da MoonShot AI para executar o k2-base é 8 unidades de h100 para a versão quantizada, então o custo é pelo menos 8x do que calculei aqui. Ainda está um pouco atrás em viabilidade, mas o ponto permanece que a lacuna mudará. Peço desculpas pelo erro de cálculo!

Comparação de Benchmark de Desempenho

Veja como o Kimi K2 Thinking se desempenha em relação aos principais modelos de IA em benchmarks chave de raciocínio, codificação e 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

Guia de Início Rápido

Implante o Kimi K2 Thinking em sua infraestrutura usando vLLM. Configuração simples de 5 passos para inferência pronta para produção.

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

Principais Capacidades do Kimi K2 Thinking

Descubra os poderosos recursos que tornam o Kimi K2 Thinking ideal para raciocínio complexo e workflows de desenvolvimento.

Raciocínio Profundo em Cadeia de Pensamento

Treinado de ponta a ponta para raciocínio de múltiplas etapas com modo de pensamento nativo. Mantém lógica coerente através de 200-300 chamadas de ferramentas sequenciais para resolução de problemas complexos.

Compreensão de Contexto Estendido

Janela de contexto líder da indústria de 256K tokens permite processar bases de código inteiras, documentos extensos e projetos com múltiplos arquivos preservando o contexto completo.

Arquitetura MoE de Trilhões de Parâmetros

Design Mixture-of-Experts de 1 trilhão de parâmetros com 32B de parâmetros ativos por passagem forward, oferecendo desempenho excepcional com custo computacional eficiente.

Capacidades Superiores de Codificação e Agentes

Alcança 71.3% no SWE-bench Verified e 83.1% no LiveCodeBench v6. Destaca-se em tarefas de agentes com 60.2% no BrowseComp e 44.9% no Humanity's Last Exam.

Quantização Nativa INT4

Treinamento com consciência de quantização permite aceleração de inferência 2x com precisão INT4 mantendo qualidade do modelo para implantação em produção.

Open-Source e Econômico

Lançado sob Licença MIT Modificada com preços de API de $0.60/M tokens de entrada ($0.15 com cache) e $2.50/M de saída - 60-80% mais barato que GPT-4 e Claude.

Reações da Comunidade no X

Participe da conversa sobre Kimi K2 Thinking e veja o que a comunidade de desenvolvedores está compartilhando sobre suas experiências

FAQ