約Kimi-K2-Thinking
Kimi K2 Thinkingは最新かつ最も能力のあるオープンソースの思考モデルです。Kimi K2から始まり、段階的にツールを動的に利用する思考エージェントとして構築されました。人類最後の試験（HLE）、BrowseComp、その他のベンチマークで新たな最先端技術を設定し、複数ステップの推論深度を劇的に拡大し、200〜300の連続コールで安定したツール使用を維持します。同時に、K2 ThinkingはINT4量子化のネイティブModelで、262kコンテキストウィンドウを持ち、Inferenceの待ち時間とGPUメモリ使用量の損失のない削減を達成しています
Kimi-K2-Thinkingの深い推論、安定した長期エージェンシー、および広範な256kコンテキストウィンドウが、多様なドメインで複雑な多段階の課題を自律的に解決する方法を探ります。
自律型開発エージェント
要件を推論し、コードを生成し、安定したツール利用でテストを統合することにより、設計から導入までの多段階のコーディングワークフローをオーケストレーションします。
使用例:
"Rustで新たなマイクロサービスを自律的に開発し、API設計、データベーススキーマ、ユニットテストを含め、150以上のステップを通じてGitリポジトリおよびCI/CDツールと対話しました。"
法律とコンプライアンスAI
膨大な法律文書と規制の枠組み（256kコンテキスト）を分析し、多段階の論理的推論を通じて矛盾、コンプライアンスのギャップ、潜在的なリスクを特定します。
使用例:
"1000ページの国際貿易協定を特定の国家規制に照らして審査し、修正を要する7つの重要な条項を指摘しました。この作業は通常、弁護士チームが数週間かけて行うものでした。"
エンジニアリング設計最適化
パフォーマンスをシミュレートし、パラメータを最適化し、反復的な推論とツールの相互作用を通じて潜在的な故障点を特定することにより、複雑なエンジニアリング設計を検証します。
使用例:
"FEAシミュレーションを反復実行し、材料特性を調整することによって、衛星の熱管理システムを最適化し、自律的な200ステップのプロセスを通じてピーク温度を10％削減しました。"
動的市場戦略
グローバル市場データ、競合戦略、ニュースフィードを継続的に監視し、実行可能な洞察を合成し、適応型のビジネス推薦を生成します。
使用例:
"金融ニュース、競合製品リリース、ソーシャルメディアの感情を自律的に閲覧することで、フィンテックスタートアップ向けに日々の戦略的アップデートを提供し、新しい市場ニッチを特定し、製品メッセージングのピボットを推奨しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
はい
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
262K
Max Tokens
262K
他のModelsと比較
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Kimi-K2.5
リリース日：2026/01/30
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
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0.23
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3.0
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Kimi-K2-Thinking
リリース日：2025/11/07
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
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0.55
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2.5
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Kimi-K2-Instruct-0905
リリース日：2025/09/08
Total Context:
262K
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262K
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Kimi-K2-Instruct
リリース日：2025/07/13
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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Output:
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Kimi-Dev-72B
リリース日：2025/06/19
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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