정보에 대해서Kimi-K2-Thinking
Kimi K2 Thinking은 최신의 가장 능력 있는 오픈 소스 사고 모델입니다. Kimi K2부터 시작하여 단계별로 추론하면서 도구를 동적으로 호출하는 사고 에이전트로 구축했습니다. 이는 인간의 최후 시험 (HLE), BrowseComp 및 기타 벤치마크에서 새로운 최첨단을 설정하며, 다단계 추론 깊이를 극적으로 확장하고 200–300번의 연속 호출에 걸쳐 안정적인 도구 사용을 유지합니다. 동시에 K2 Thinking은 262k 컨텍스트 윈도우를 갖춘 네이티브 INT4 양자화 Model로, Inference 대기 시간 및 GPU 메모리 사용에서 무손실 감소를 달성합니다.
Kimi-K2-Thinking의 깊이 있는 사고, 안정적인 장기 에이전시, 그리고 광범위한 256k 컨텍스트 윈도우가 다양한 도메인에서 복잡한 다단계 과제를 자율적으로 해결하는 방법을 탐구하십시오.
자율 개발 에이전트
요구 사항을 논리적으로 분석하고, 코드를 생성하며, 안정적인 도구 사용으로 테스트를 통합하여 설계에서 배포까지 다단계 코딩 워크플로우를 조정합니다.
사용 사례 예제:
"Rust로 새로운 마이크로서비스를 자율적으로 개발하였으며, API 설계, 데이터베이스 스키마, 단위 테스트를 포함하고, 150단계에 걸쳐 Git 리포지토리 및 CI/CD 도구와 상호 작용했습니다."
법률 및 준수 AI
방대한 법률 문서와 규제 프레임워크(256k 컨텍스트)를 분석하여 불일치, 준수 격차, 잠재적 위험을 다단계 논리 추론을 통해 식별합니다.
사용 사례 예제:
"1000페이지에 달하는 국제 무역 협정을 특정 국가 규정과 비교해 검토한 결과, 7개의 중요한 조항을 수정해야 하는 것으로 나타났으며, 이는 법무팀이 몇 주간 수행하던 작업이었습니다."
공학 설계 최적화
성능을 시뮬레이션하고 매개변수를 최적화하며 반복적인 논리 추론 및 도구 상호작용을 통해 잠재적 결함 지점을 식별하여 복잡한 공학 설계를 검증합니다.
사용 사례 예제:
"FEA 시뮬레이션을 반복 실행하고 소재 속성을 조정하여 인공위성의 열 관리 시스템을 최적화하고, 자율적인 200단계 과정을 통해 최고 온도를 10% 감소시켰습니다."
동적 시장 전략
글로벌 시장 데이터, 경쟁자 전략, 뉴스 피드를 지속적으로 모니터링하여 실행 가능한 통찰력을 종합하고 적응적인 비즈니스 추천을 생성합니다.
사용 사례 예제:
"금융 뉴스, 경쟁사 제품 출시, 소셜 미디어 감정을 자율적으로 검토하여 핀테크 스타트업에 대한 일일 전략 업데이트를 제공하고, 새로운 시장 틈새를 파악하여 제품 메시지 전환을 추천했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
네
전문가의 혼합
네
총 매개변수
1000B
활성화된 매개변수
32B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
262K
Max Tokens
262K
다른 모델과 비교
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Moonshot AI
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Kimi-K2.5
출시일: 2026. 1. 30.
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Kimi-K2-Thinking
출시일: 2025. 11. 7.
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Kimi-K2-Instruct-0905
출시일: 2025. 9. 8.
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출시일: 2025. 7. 13.
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Kimi-Dev-72B
출시일: 2025. 6. 19.
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