Kimi K2 Thinking: AI Suy Luận Sâu với Ngữ Cảnh Mở Rộng
Mô hình MoE nghìn tỷ tham số được thiết kế cho suy luận đa bước sâu và hiểu ngữ cảnh mở rộng. Với cửa sổ ngữ cảnh 256K token và chế độ suy nghĩ tự nhiên, Kimi K2 Thinking mang lại hiệu suất hàng đầu trong các tác vụ suy luận phức tạp trong khi vẫn duy trì hiệu quả chi phí. Hoàn toàn mã nguồn mở theo giấy phép Modified MIT.
Nhà Phát Triển Nói Gì Về Kimi K2 Thinking
Xem các đánh giá kỹ thuật và demo thực tế từ các nhà nghiên cứu AI, nhà phát triển và chuyên gia công nghệ khám phá khả năng của Kimi K2 Thinking
Kimi K2 Thinking thật ĐIÊN RỒ... (CẬP NHẬT LỚN)
giờ đang chờ bản distillation 20B
Kimi K2 Thinking Là Mô Hình Mã Nguồn Mở TỐT NHẤT - Cái Nhìn Đầu Tiên & Kiểm Thử
Khả năng viết của Kimi luôn rất tốt. Giống con người và hiếm khi bị phát hiện trong trình phát hiện AI.
Giải thích Kimi K2 trong 5 phút
Sửa lại nhanh: phần cứng được khuyến nghị trên trang MoonShot AI để chạy k2-base là 8 GPU h100 cho phiên bản quantized nên chi phí ít nhất là gấp 8 lần so với tính toán của tôi ở đây. Vẫn còn chậm một chút về tính khả thi nhưng điểm chính vẫn là khoảng cách sẽ thay đổi. Tôi xin lỗi vì tính toán sai!
So Sánh Hiệu Suất Benchmark
Xem Kimi K2 Thinking hoạt động như thế nào so với các mô hình AI hàng đầu trên các benchmark suy luận, lập trình và tác vụ agent chính.
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
Hướng Dẫn Bắt Đầu Nhanh
Triển khai Kimi K2 Thinking trên hạ tầng của bạn bằng vLLM. Thiết lập đơn giản 5 bước để suy luận sẵn sàng 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 GuideKhả Năng Chính của Kimi K2 Thinking
Khám phá các tính năng mạnh mẽ làm cho Kimi K2 Thinking lý tưởng cho suy luận phức tạp và quy trình phát triển.
Suy Luận Chain-of-Thought Sâu
Được huấn luyện end-to-end cho suy luận đa bước với chế độ suy nghĩ tự nhiên. Duy trì logic mạch lạc qua 200-300 lần gọi công cụ tuần tự để giải quyết vấn đề phức tạp.
Hiểu Ngữ Cảnh Mở Rộng
Cửa sổ ngữ cảnh 256K token dẫn đầu ngành cho phép xử lý toàn bộ codebase, tài liệu dài và dự án đa file trong khi vẫn bảo toàn toàn bộ ngữ cảnh xuyên suốt.
Kiến Trúc MoE Nghìn Tỷ Tham Số
Thiết kế Mixture-of-Experts 1 nghìn tỷ tham số với 32B tham số hoạt động mỗi lượt forward pass, mang lại hiệu suất xuất sắc với chi phí tính toán hiệu quả.
Khả Năng Lập Trình & Agent Vượt Trội
Đạt 71.3% trên SWE-bench Verified và 83.1% trên LiveCodeBench v6. Xuất sắc trong các tác vụ agentic với 60.2% trên BrowseComp và 44.9% trên Humanity's Last Exam.
Quantization INT4 Tự Nhiên
Huấn luyện nhận biết quantization cho phép tăng tốc suy luận 2x với độ chính xác INT4 trong khi vẫn duy trì chất lượng mô hình cho triển khai production.
Mã Nguồn Mở & Hiệu Quả Chi Phí
Phát hành theo Giấy Phép Modified MIT với giá API $0.60/M token đầu vào ($0.15 với cache) và $2.50/M đầu ra - rẻ hơn 60-80% so với GPT-4 và Claude.