Kimi-K2-Instruct
Tentang Kimi-K2-Instruct
Kimi K2 adalah model dasar Mixture-of-Experts (MoE) dengan kemampuan pengkodean dan agen yang luar biasa, menampilkan 1 triliun total parameter dan 32 miliar parameter yang diaktifkan. Dalam evaluasi tolok ukur yang mencakup penalaran pengetahuan umum, pemrograman, matematika, dan tugas terkait agen, model K2 melampaui model sumber terbuka terkemuka lainnya.
Jelajahi bagaimana kemampuan pengkodean, kemampuan bertindak, dan penalaran mendalam Kimi-K2-Instruct dapat diterapkan untuk memecahkan masalah nyata yang kompleks.
Agen Rekayasa Perangkat Lunak
Otomatisasi tugas perangkat lunak yang kompleks dari desain ke penerapan, memanfaatkan kemampuan bertindak dan pengkodean Kimi-K2.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Seorang agen secara otonom merefaktor layanan mikro Java warisan, mengintegrasikan endpoint API baru dan menghasilkan pengujian unit yang komprehensif, mengurangi upaya manual sebesar 70%."
Analisis Kode Polyglot
Analisis basis kode multi-bahasa yang luas untuk mengidentifikasi kerentanan, mengoptimalkan kinerja, dan memastikan konsistensi arsitektur.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memindai sistem perusahaan (Python, Go, JS) untuk masalah ketergantungan lintas-bahasa, mengidentifikasi patch keamanan dan mencegah potensi pelanggaran."
Pipa Data Otonom
Desain, implementasi, dan pemantauan pipeline pengambilan dan transformasi data yang kompleks, beradaptasi dengan perubahan skema dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Secara otomatis menghasilkan dan menerapkan pipeline ETL berbasis Spark untuk data sensor waktu nyata, menangani evolusi skema dan mengoptimalkan kinerja kueri."
Pemodelan & Simulasi Ilmiah
Membantu peneliti dalam membangun, memvalidasi, dan mengulangi pada model ilmiah yang kompleks, dari fisika hingga sistem biologis.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Bekerja sama dengan ilmuwan material untuk mensimulasikan dinamika molekul dalam Rust, secara iteratif menyempurnakan parameter dan memvisualisasikan hasil, mempercepat desain eksperimental."
Audit Sistem Cerdas
Melakukan audit logis mendalam dari sistem yang kompleks, termasuk konfigurasi cloud, kontrak cerdas, dan dokumen regulasi.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Meng-audit konfigurasi klaster Kubernetes terhadap praktik terbaik, mengidentifikasi salah konfigurasi dan menghasilkan skrip remediasi dalam YAML."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Mixture-of-Experts
Terkalibrasi
Tidak
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
1000B
Parameter yang Diaktifkan
32B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
131K
Max Tokens
131K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Thinking
Dirilis pada: 7 Nov 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.5
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Instruct-0905
Dirilis pada: 8 Sep 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.4
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-K2-Instruct
Dirilis pada: 13 Jul 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.58
/ M Tokens
Output:
$
2.29
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-Dev-72B
Dirilis pada: 19 Jun 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.15
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-K2.7-Code
Dirilis pada: 16 Jun 2026
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.94
/ M Tokens
Output:
$
4.0
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-K2.6
Dirilis pada: 21 Apr 2026
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.77
/ M Tokens
Output:
$
4.0
/ M Tokens
Moonshot AI
chat
Kimi-K2.5
Dirilis pada: 30 Jan 2026
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
2.25
/ M Tokens
