Kimi-K2-Thinking

Kimi-K2-Thinking

О Kimi-K2-Thinking

Kimi K2 Thinking — это последняя и самая мощная версия открытой модели мышления. Начиная с Kimi K2, мы создали его как агента мышления, который рассуждает шаг за шагом, динамически используя инструменты. Он устанавливает новый стандарт в "Последнем Экзамене Человечества" (HLE), BrowseComp и других бенчмарках, значительно увеличивая глубину многократных рассуждений и поддерживая стабильное использование инструментов на протяжении 200–300 последовательных вызовов. В то же время, K2 Thinking — это нативная модель квантования INT4 с контекстным окном в 262k, достигающая без потерь сокращения задержек в inference и использования памяти GPU.

Исследуйте, как глубокое мышление Kimi-K2-Thinking, стабильное агентство с долгосрочным горизонтом и обширное контекстное окно 256k могут автономно решать сложные, многоэтапные задачи в различных сферах.

Автономный агент разработки

Оркеструйте многоэтапные рабочие процессы кодирования, от дизайна до развертывания, рассуждая о требованиях, генерируя код и интегрируя тесты со стабильным использованием инструментов.

Пример использования:

"Автономно разработан новый микросервис на Rust, включая дизайн API, схему базы данных и модульные тесты, взаимодействуя с Git-репозиторием и инструментами CI/CD более чем в 150 шагов."

Искусственный интеллект для юридических и комплаенс задач

Анализируйте обширные юридические документы и регуляторные рамки (контекст 256k), чтобы выявлять несоответствия, пробелы в комплаенсе и потенциальные риски через многоэтапное логическое заключение.

Пример использования:

"Рассмотрено международное торговое соглашение объемом 1000 страниц на соответствие национальным нормам, отмечены 7 критических пунктов, требующих изменений, задача, которую обычно выполняла команда юристов в течение недель."

Оптимизация инженерного проектирования

Валидируйте сложные инженерные проекты путем моделирования производительности, оптимизации параметров и выявления возможных точек отказа через итеративное рассуждение и взаимодействие с инструментами.

Пример использования:

"Оптимизирована система управления тепловыми условиями для спутника, итеративно проводя FEA-симуляции и регулируя свойства материалов, снижая пиковую температуру на 10% в автономном процессе из 200 шагов."

Динамическая рыночная стратегия

Непрерывно отслеживайте глобальные рыночные данные, стратегии конкурентов и новостные ленты, чтобы синтезировать действенные инсайты и генерировать адаптивные бизнес-рекомендации.

Пример использования:

"Предоставлял ежеденедельные стратегические обновления для финтех-стартапа, автономно просматривая финансовые новости, запуски продуктов конкурентов и настроение в социальных сетях, выявляя новую рыночную нишу и рекомендуя изменить сообщения продукции."

Метаданные

Создать на

7 нояб. 2025 г.

Лицензия

MODIFIED_MIT

Поставщик

Moonshot AI

HuggingFace

Спецификация

Государство

Deprecated

Архитектура

Калибровка

Да

Смешение экспертов

Да

Общее количество параметров

1000B

Активированные параметры

32B

Мышление

Нет

Точность

ФП8

Контекст length

262K

Максимум Tokens

262K

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Russian (Russia)
Russian (Russia)
Russian (Russia)