約Kimi-K2-Instruct
Kimi K2は、Mixture-of-Experts (MoE)ファウンデーションModelで、コードおよびエージェント機能に優れ、総計1兆のパラメーターと320億のアクティブなパラメーターを特徴としています。一般的な知識推論、プログラミング、数学、およびエージェント関連のタスクをカバーするベンチマーク評価において、K2モデルは他の主要なオープンソースモデルを凌駕します。
Kimi-K2-Instructの卓越したコーディング、エージェント機能、および深い推論がどのように複雑な現実世界の問題を解決するために適用されるかを探ります。
ソフトウェアエンジニアリングエージェント
Kimi-K2のエージェント機能とコーディングの卓越性を活用して、設計から展開までの複雑なソフトウェアタスクを自動化します。
ユースケースの例：
"エージェントが自律的にレガシーJavaマイクロサービスをリファクタリングし、新しいAPIエンドポイントを統合し、包括的なユニットテストを生成し、手動労力を70％削減しました。"
ポリグロットコード分析
広範囲な多言語コードベースを分析して脆弱性を特定し、パフォーマンスを最適化し、アーキテクチャの一貫性を確保します。
ユースケースの例：
"クロス言語依存関係の問題を診断し、セキュリティパッチをピンポイントし、潜在的な侵害を防止しながら(Python、Go、JS)の企業システムをスキャンしました。"
自律データパイプライン
複雑なデータの取り込みと変換パイプラインを設計、実装、および監視し、スキーマ変更に適応し、リソース使用を最適化します。
ユースケースの例：
"自動的にSparkベースのETLパイプラインをリアルタイムのセンサーデータ用に生成し、スキーマの進化を処理し、クエリパフォーマンスを最適化しました。"
科学的モデリングとシミュレーション
物理学から生物学システムまで、複雑な科学モデルの構築、検証、および反復を研究者が行うのを助けます。
ユースケースの例：
"材料科学者と共同でRustで分子動力学をシミュレートし、パラメータを反復的に調整し、結果を視覚化して実験設計を加速しました。"
インテリジェントシステム監査
クラウド設定、スマートコントラクト、および規制文書を含む複雑なシステムの深い論理監査を実行します。
ユースケースの例：
"Kubernetes クラスター構成をベストプラクティスに基づいて監査し、誤構成を特定し、YAMLで修正スクリプトを生成しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Mixture-of-Experts
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
はい
合計パラメータ
1000B
アクティブ化されたパラメータ
32B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
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Kimi-K2.6
リリース日：2026/04/21
Total Context:
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262K
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Kimi-K2.5
リリース日：2026/01/30
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262K
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Kimi-K2-Thinking
リリース日：2025/11/07
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Kimi-K2-Instruct-0905
リリース日：2025/09/08
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Kimi-K2-Instruct
リリース日：2025/07/13
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Kimi-Dev-72B
リリース日：2025/06/19
Total Context:
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