Kimi K2 ThinkingKimi K2 Thinking
Новинка🚀 Модель с 1T параметров с открытым кодом - контекст 256K, режим глубокого рассуждения

Kimi K2 Thinking: Глубокое рассуждение ИИ с расширенным контекстом

MoE-модель с триллионом параметров, разработанная для глубокого многоступенчатого рассуждения и понимания расширенного контекста. С окном контекста в 256K токенов и встроенным режимом мышления, Kimi K2 Thinking обеспечивает передовую производительность в сложных задачах рассуждения при сохранении экономической эффективности. Полностью открытый исходный код под модифицированной лицензией MIT.

Обзоры

Что разработчики говорят о Kimi K2 Thinking

Смотрите технические обзоры и практические демонстрации от исследователей ИИ, разработчиков и технических экспертов, изучающих возможности Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking невероятен... (ОГРОМНОЕ ОБНОВЛЕНИЕ)

Kimi K2 Thinking невероятен... (ОГРОМНОЕ ОБНОВЛЕНИЕ)

теперь ждем дистилляцию в 20B

Kimi K2 Thinking - ЛУЧШАЯ модель с открытым кодом - первый взгляд и тестирование

Kimi K2 Thinking - ЛУЧШАЯ модель с открытым кодом - первый взгляд и тестирование

Тексты Kimi всегда такие качественные. Они человечные и редко определяются детектором ИИ.

Kimi K2 объяснен за 5 минут

Kimi K2 объяснен за 5 минут

Небольшое уточнение: рекомендуемое оборудование на сайте MoonShot AI для запуска k2-base - 8 единиц h100 для квантованной версии, так что стоимость как минимум в 8 раз выше, чем то, что я рассчитал здесь. Это все еще немного отстает по осуществимости, но суть остается в том, что разрыв будет меняться. Приношу извинения за неточность в расчетах!

Сравнение производительности

Посмотрите, как Kimi K2 Thinking работает в сравнении с ведущими моделями ИИ в ключевых тестах рассуждения, программирования и агентских задач.

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

Руководство по быстрому запуску

Разверните Kimi K2 Thinking на вашей инфраструктуре с помощью vLLM. Простая настройка в 5 шагов для готового к работе вывода.

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

Ключевые возможности Kimi K2 Thinking

Откройте для себя мощные функции, которые делают Kimi K2 Thinking идеальным для сложных рассуждений и рабочих процессов разработки.

Глубокое последовательное рассуждение

Сквозное обучение для многоступенчатого рассуждения с встроенным режимом мышления. Поддерживает логическую связность на протяжении 200-300 последовательных вызовов инструментов для решения сложных задач.

Расширенное понимание контекста

Лидирующее в отрасли окно контекста в 256K токенов позволяет обрабатывать целые кодовые базы, длинные документы и многофайловые проекты с сохранением полного контекста на протяжении всего процесса.

MoE архитектура с триллионом параметров

Дизайн Mixture-of-Experts с 1 триллионом параметров и 32B активными параметрами на прямой проход, обеспечивающий исключительную производительность при эффективных вычислительных затратах.

Превосходные возможности программирования и агентов

Достигает 71.3% на SWE-bench Verified и 83.1% на LiveCodeBench v6. Превосходен в агентских задачах с 60.2% на BrowseComp и 44.9% на Humanity's Last Exam.

Нативная INT4 квантизация

Обучение с учетом квантизации обеспечивает 2-кратное ускорение вывода с точностью INT4 при сохранении качества модели для развертывания в продакшене.

Открытый код и экономичность

Выпущено под модифицированной лицензией MIT с ценой API $0.60/M входных токенов ($0.15 с кэшем) и $2.50/M выходных - на 60-80% дешевле, чем GPT-4 и Claude.

Реакции сообщества в X

Присоединитесь к обсуждению Kimi K2 Thinking и посмотрите, чем делится сообщество разработчиков об их опыте

FAQ