关于Kimi-K2-Thinking
Kimi K2 思考是最新的、最强大的开源思考模型版本。以 Kimi K2 为起点，我们将其构建为一个逐步推理的思考代理，同时动态调用工具。通过显著扩展多步骤推理深度，并在 200-300 次连续调用中保持稳定的工具使用，它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 和其他基准测试中设定了新的最先进水平。同时，K2 思考是一种原生 INT4 量化模型，具有 262k 上下文窗口，实现了推理延迟和 GPU 内存使用的无损减少。
探索奇米-K2-思考的深度推理、稳定的长视野代理以及广泛的256k上下文窗口如何在各个领域自主管理复杂的多步骤挑战。
自主开发代理
通过需求推理、生成代码和与稳定的工具使用相结合，编排从设计到部署的多步骤编码工作流程。
用例示例：
"自主开发了一个新的用Rust编写的微服务，包括API设计、数据库模式和单元测试，通过与Git仓库和CI/CD工具的交互完成超过150个步骤。"
法律与合规AI
分析庞大的法律文件和监管框架(256k上下文)，通过多步骤逻辑推理识别不一致性、合规性差距和潜在风险。
用例示例：
"对比特定的国家法规审查了一份1000页的国际贸易协议，标出了7个需要修改的重要条款，通常需要一个律师团队几周时间的任务。"
工程设计优化
通过模拟性能、优化参数以及通过迭代推理和工具交互识别潜在的故障点来验证复杂的工程设计。
用例示例：
"通过迭代运行有限元分析模拟并调整材料属性，自主完成了200个步骤的过程，将卫星热管理系统的峰值温度降低了10%。"
动态市场战略
持续监控全球市场数据、竞争对手战略和新闻动态，综合生成可操作的洞察并提供自适应的业务建议。
用例示例：
"通过自主浏览金融新闻、竞争对手产品发布和社交媒体情绪分析，发现了一个新的市场利基，并建议在产品消息上进行调整，为一家金融科技初创公司提供每日战略更新。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
是
专家混合
是
总参数
1000B
激活的参数
32B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
262K
最大输出长度
262K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
Moonshot AI
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Kimi-K2.5
发行日期：2026年1月30日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
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0.23
/ M Tokens
Output:
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3.0
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Moonshot AI
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Kimi-K2-Thinking
发行日期：2025年11月7日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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2.5
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Moonshot AI
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Kimi-K2-Instruct-0905
发行日期：2025年9月8日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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Moonshot AI
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Kimi-K2-Instruct
发行日期：2025年7月13日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
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0.58
/ M Tokens
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2.29
/ M Tokens
Moonshot AI
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Kimi-Dev-72B
发行日期：2025年6月19日
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
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/ M Tokens
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1.15
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