Kimi K2 ThinkingKimi K2 Thinking
Yeni🚀 1T Parametreli Açık Kaynaklı Model - 256K Bağlam, Derin Akıl Yürütme Modu

Kimi K2 Thinking: Genişletilmiş Bağlam ile Derin Akıl Yürütme Yapay Zekası

Derin çok adımlı akıl yürütme ve genişletilmiş bağlam anlama için tasarlanmış trilyonluk parametre MoE modeli. 256K token bağlam penceresi ve yerel düşünme moduyla Kimi K2 Thinking, karmaşık akıl yürütme görevlerinde son teknoloji performans sunarken maliyet verimliliğini korur. Modified MIT lisansı altında tamamen açık kaynaklı.

İncelemeler

Geliştiriciler Kimi K2 Thinking Hakkında Neler Söylüyor

Yapay zeka araştırmacıları, geliştiriciler ve teknoloji uzmanlarından Kimi K2 Thinking'in yeteneklerini keşfeden teknik incelemeler ve uygulamalı gösteriler izleyin

Kimi K2 Thinking ÇILGIN... (BÜYÜK GÜNCELLEME)

Kimi K2 Thinking ÇILGIN... (BÜYÜK GÜNCELLEME)

şimdi 20B distilasyon bekliyorum

Kimi K2 Thinking EN İYİ Açık Kaynak Model - İlk Bakış ve Test

Kimi K2 Thinking EN İYİ Açık Kaynak Model - İlk Bakış ve Test

Kimi'nin yazısı her zaman çok iyi. İnsan gibi ve yapay zeka dedektörlerinde nadiren tespit ediliyor.

Kimi K2 5 dakikada açıklandı

Kimi K2 5 dakikada açıklandı

Hızlı düzeltme: MoonShot AI sitesinde k2-base'i çalıştırmak için önerilen donanım, quantize edilmiş versiyon için 8 adet h100 birimi olduğundan maliyet burada hesapladığımın en az 8 katı. Fizibilite açısından hala biraz geride ama asıl mesele boşluğun değişeceği. Yanlış hesaplamadan dolayı özür dilerim!

Performans Kıyaslama Karşılaştırması

Kimi K2 Thinking'in önde gelen yapay zeka modellerine karşı temel akıl yürütme, kodlama ve ajantik kıyaslamalarda nasıl performans gösterdiğini görün.

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

Hızlı Başlangıç Kılavuzu

vLLM kullanarak Kimi K2 Thinking'i altyapınıza dağıtın. Üretime hazır çıkarım için basit 5 adımlı kurulum.

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

Kimi K2 Thinking'in Temel Yetenekleri

Kimi K2 Thinking'i karmaşık akıl yürütme ve geliştirme iş akışları için ideal yapan güçlü özellikleri keşfedin.

Derin Düşünce Zinciri Akıl Yürütme

Yerel düşünme moduyla çok adımlı akıl yürütme için uçtan uca eğitilmiştir. Karmaşık problem çözme için 200-300 ardışık araç çağrısında tutarlı mantık korur.

Genişletilmiş Bağlam Anlama

Sektör lideri 256K token bağlam penceresi, tüm kod tabanlarını, uzun belgeleri ve çok dosyalı projeleri işlemeyi sağlarken bağlamı baştan sona korur.

Trilyonluk Parametre MoE Mimarisi

İleri geçiş başına 32B aktif parametre ile 1 trilyon parametreli Mixture-of-Experts tasarımı, verimli hesaplama maliyetiyle olağanüstü performans sunar.

Üstün Kodlama ve Ajan Yetenekleri

SWE-bench Verified'da %71.3 ve LiveCodeBench v6'da %83.1 başarı oranına ulaşır. BrowseComp'ta %60.2 ve Humanity's Last Exam'da %44.9 ile ajantik görevlerde mükemmeldir.

Yerel INT4 Quantization

Quantization-aware eğitim, üretim dağıtımı için model kalitesini korurken INT4 hassasiyetiyle 2x çıkarım hızlandırması sağlar.

Açık Kaynak ve Maliyet Etkin

Modified MIT License altında yayınlanmıştır, API fiyatlandırması milyon girdi token'ı başına $0.60 (önbellekle $0.15) ve milyon çıktı başına $2.50 - GPT-4 ve Claude'dan %60-80 daha ucuz.

X'te Topluluk Tepkileri

Kimi K2 Thinking hakkındaki konuşmaya katılın ve geliştirici topluluğunun deneyimleri hakkında neler paylaştığını görün

SSS