Kimi-K2-Thinking, el innovador modelo de razonamiento open-source de Moonshot AI, ya está disponible en Novita AI. Este «agente pensante» de última generación combina razonamiento profundo en múltiples pasos con una amplia orquestación de herramientas, ejecutando entre 200 y 300 llamadas secuenciales a herramientas sin intervención humana. Con un total de 1 billón de parámetros, 32 mil millones de parámetros activados y una ventana de contexto de 256 000 tokens, K2-Thinking establece nuevos estándares en inteligencia de agentes, manteniéndose completamente accesible como modelo de pesos abiertos.
Precio actual de Kimi-K2-Thinking en Novita AI: $0.60 / M tokens de entrada, $2.50 / M tokens de salida
¿Qué es Kimi-K2-Thinking?
Kimi-K2-Thinking es el modelo de razonamiento open-source más avanzado de Moonshot AI, diseñado como un «agente pensante» que razona paso a paso mientras invoca herramientas dinámicamente. A diferencia de los modelos tradicionales de tipo reflejo, K2-Thinking emplea un razonamiento extendido en cadena de pensamiento a lo largo de cientos de pasos, lo que lo hace ideal para la resolución de problemas complejos que requieren un enfoque sostenido y orquestación de herramientas.
Razonamiento profundo y orquestación de herramientas
K2-Thinking está entrenado de extremo a extremo para intercalar razonamiento en cadena de pensamiento con llamadas a funciones, lo que permite flujos de trabajo autónomos de investigación, codificación y escritura que duran cientos de pasos sin desviación. El modelo puede ejecutar entre 200 y 300 llamadas secuenciales a herramientas en una sola sesión, manteniendo un razonamiento coherente durante todo el proceso.
Cuantización INT4 nativa
Se emplea entrenamiento consciente de cuantización (QAT) en la etapa posterior al entrenamiento para lograr una aceleración 2x sin pérdidas en el modo de baja latencia. Esta cuantización INT4 nativa permite a K2-Thinking admitir una inferencia eficiente con aproximadamente el doble de velocidad de generación, al tiempo que logra un rendimiento de última generación.
Ventana de contexto extendida
K2-Thinking admite una ventana de contexto de 256 000 tokens, lo que le permite procesar documentos extensos, mantener el contexto en conversaciones largas y manejar tareas complejas de razonamiento en múltiples turnos que requieren una retención de contexto sustancial.
Arquitectura técnica y especificaciones
Kimi-K2-Thinking representa ingeniería de vanguardia en arquitectura de mezcla de expertos, optimizada específicamente para tareas de razonamiento:
| Especificación | Valor |
|---|---|
| Arquitectura | Mezcla de expertos (MoE) |
| Parámetros totales | 1 billón |
| Parámetros activados | 32 mil millones |
| Longitud de contexto | 256 000 tokens |
| Número de capas | 61 (incluye 1 capa densa) |
| Mecanismo de atención | MLA (Atención latente multi-cabeza) |
| Número de expertos | 384 |
| Expertos seleccionados por token | 8 |
| Tamaño del vocabulario | 160 000 |
| Función de activación | SwiGLU |
| Cuantización | INT4 nativa con QAT |
| Temperatura recomendada | 1.0 |
Esta arquitectura sofisticada permite un procesamiento eficiente mientras mantiene todo el poder del modelo de un billón de parámetros mediante una selección inteligente de expertos y soporte de cuantización nativa.
Rendimiento en benchmarks: modelo open-source líder
Kimi-K2-Thinking demuestra un rendimiento excepcional en benchmarks de razonamiento, agentes y codificación, superando a menudo a modelos propietarios como GPT-5 y Claude Sonnet 4.5:
Tareas de razonamiento
| Benchmark | Configuración | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (Text-only) | sin herramientas | 23.9 | 26.3 | 19.8* | 7.9 | 19.8 | 25.4 |
| con herramientas | 44.9 | 41.7* | 32.0* | 21.7 | 20.3* | 41.0 | |
| pesado | 51.0 | 42.0 | – | – | – | 50.7 | |
| AIME25 | sin herramientas | 94.5 | 94.6 | 87.0 | 51.0 | 89.3 | 91.7 |
| con python | 99.1 | 99.6 | 100.0 | 75.2 | 58.1* | 98.8 | |
| pesado | 100.0 | 100.0 | – | – | – | 100.0 | |
| HMMT25 | sin herramientas | 89.4 | 93.3 | 74.6* | 38.8 | 83.6 | 90.0 |
| con python | 95.1 | 96.7 | 88.8* | 70.4 | 49.5* | 93.9 | |
| pesado | 97.5 | 100.0 | – | – | – | 96.7 | |
| IMO-AnswerBench | sin herramientas | 78.6 | 76.0* | 65.9* | 45.8 | 76.0* | 73.1 |
| GPQA | sin herramientas | 84.5 | 85.7 | 83.4 | 74.2 | 79.9 | 87.5 |
Tareas generales
| Benchmark | Configuración | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | sin herramientas | 84.6 | 87.1 | 87.5 | 81.9 | 85.0 |
| MMLU-Redux | sin herramientas | 94.4 | 95.3 | 95.6 | 92.7 | 93.7 |
| Escritura extensa | sin herramientas | 73.8 | 71.4 | 79.8 | 62.8 | 72.5 |
| HealthBench | sin herramientas | 58.0 | 67.2 | 44.2 | 43.8 | 46.9 |
Tareas de búsqueda de agentes
| Benchmark | Configuración | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | con herramientas | 60.2 | 54.9 | 24.1 | 7.4 | 40.1 |
| BrowseComp-ZH | con herramientas | 62.3 | 63.0* | 42.4* | 22.2 | 47.9 |
| Seal-0 | con herramientas | 56.3 | 51.4* | 53.4* | 25.2 | 38.5* |
| FinSearchComp-T3 | con herramientas | 47.4 | 48.5* | 44.0* | 10.4 | 27.0* |
| Frames | con herramientas | 87.0 | 86.0* | 85.0* | 58.1 | 80.2* |
Tareas de codificación
| Benchmark | Configuración | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | con herramientas | 71.3 | 74.9 | 77.2 | 69.2 | 67.8 |
| SWE-bench Multilingual | con herramientas | 61.1 | 55.3* | 68.0 | 55.9 | 57.9 |
| Multi-SWE-bench | con herramientas | 41.9 | 39.3* | 44.3 | 33.5 | 30.6 |
| SciCode | sin herramientas | 44.8 | 42.9 | 44.7 | 30.7 | 37.7 |
| LiveCodeBenchV6 | sin herramientas | 83.1 | 87.0* | 64.0* | 56.1* | 74.1 |
| OJ-Bench (cpp) | sin herramientas | 48.7 | 56.2* | 30.4* | 25.5* | 38.2* |
| Terminal-Bench | con herramientas simuladas (JSON) | 47.1 | 43.8 | 51.0 | 44.5 | 37.7 |
Nota: La negrita indica el mejor rendimiento en cada categoría. Los asteriscos (*) indican puntuaciones directamente de informes técnicos o blogs de modelos. K2-Thinking demuestra un rendimiento líder en razonamiento, búsqueda de agentes y tareas de codificación, estableciéndose como el mejor modelo de razonamiento open-source.
Características y capacidades clave
Razonamiento autónomo en varios pasos
K2-Thinking destaca en tareas complejas que requieren un razonamiento sostenido a lo largo de cientos de pasos. El modelo puede planificar, ejecutar, verificar y adaptar su enfoque de forma autónoma, manteniendo la coherencia de la tarea durante todo el proceso.
Orquestación extensa de herramientas
El modelo puede ejecutar entre 200 y 300 llamadas secuenciales a herramientas en una sola sesión, lo que le permite:
- Buscar y recuperar información de múltiples fuentes
- Ejecutar código y verificar resultados
- Navegar por navegadores web para tareas de investigación
- Acceder a bases de datos y APIs
- Coordinar múltiples herramientas para flujos de trabajo complejos
Flujo de razonamiento separado
K2-Thinking expone su proceso interno de razonamiento a través de un campo separado reasoning_content en la respuesta de la API, lo que permite a los desarrolladores comprender e inspeccionar cómo el modelo llega a sus conclusiones. Esta transparencia es valiosa para la depuración, validación y comprensión del comportamiento del modelo.
Optimización lista para producción
Con la cuantización INT4 nativa lograda mediante entrenamiento consciente de cuantización, K2-Thinking ofrece:
- 2x de mejora en la velocidad de generación
- Requisitos reducidos de memoria GPU
- Precisión mantenida con cuantización sin pérdidas
- Inferencia rentable a escala
Accesibilidad de pesos abiertos
Publicado bajo una licencia MIT modificada, K2-Thinking es completamente de pesos abiertos y accesible para investigación, desarrollo y aplicaciones comerciales. El modelo se puede descargar, ajustar e implementar de forma local o mediante API.
Cómo acceder a Kimi-K2-Thinking en Novita AI
Comenzar con Kimi-K2-Thinking es rápido, simple y asequible en Novita AI.
Usar el Playground (sin necesidad de codificar)
- Acceso instantáneo: Regístrate y comienza a experimentar con Kimi-K2-Thinking y otros modelos destacados en segundos.
- Interfaz interactiva: Experimenta las capacidades de razonamiento profundo del modelo a través de la interfaz intuitiva.
- Transparencia en el razonamiento: Visualiza el proceso de pensamiento paso a paso del modelo en tiempo real.
- Comparación de modelos: Cambia fácilmente entre Kimi-K2-Thinking y otros modelos destacados para encontrar la opción perfecta para tus necesidades.
Explora la demo de Kimi-K2-Thinking ahora
Integrar mediante API (para desarrolladores)
Conecta Kimi-K2-Thinking sin problemas a tus aplicaciones, flujos de trabajo o chatbots con la API REST unificada de Novita AI, sin necesidad de gestionar pesos de modelo o infraestructura.
Opción 1: Integración directa de API (Ejemplo en Python)
Para comenzar, simplemente usa el fragmento de código a continuación:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR_API_KEY>",
)
model = "moonshotai/kimi-k2-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 262144
system_content = "You are Kimi, an AI assistant created by Moonshot AI."
temperature = 1.0
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = {"type": "text"}
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Which one is bigger, 9.11 or 9.9? Think carefully.",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
# Access the reasoning process
print("=====Reasoning Process=====")
print(chat_completion_res.choices[0].message.reasoning_content)
Características clave:
- Endpoint unificado:
/v3/openaies compatible con el formato de API de Chat Completions de OpenAI. - Controles flexibles: Ajusta la temperatura, top-p, penalizaciones y más para obtener resultados personalizados.
- Streaming y procesamiento por lotes: Elige tu modo de respuesta preferido.
- Acceso al razonamiento: Visualiza el pensamiento interno del modelo a través del campo
reasoning_content.
Opción 2: Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK
Construye sistemas de agentes multimodales avanzados integrando Novita AI con el OpenAI Agents SDK:
- Plug-and-play: Usa Kimi-K2-Thinking en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
- Compatible con traspasos, enrutamiento y uso de herramientas: Diseña agentes que puedan razonar profundamente, delegar tareas o ejecutar funciones.
- Integración en Python: Simplemente apunta el SDK al endpoint de Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) y usa tu clave de API para flujos de trabajo de agentes sin problemas.
Opción 3: Conectar la API de Kimi-K2-Thinking en plataformas de terceros
- Hugging Face: Usa Kimi-K2-Thinking en Spaces, pipelines o con la biblioteca Transformers a través de los endpoints de Novita AI.
- Frameworks de agentes y orquestación: Conecta fácilmente Novita AI con plataformas asociadas como Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify y Langflow a través de conectores oficiales y guías de integración paso a paso.
- API compatible con OpenAI: Disfruta de una migración e integración sin complicaciones con herramientas como Cline, Cursor, Trae y Qwen Code, diseñadas para el estándar de API de OpenAI.
- API compatible con Anthropic: Integra perfectamente con Claude Code para flujos de trabajo de codificación de agentes y otras herramientas compatibles con la API de Anthropic.
Casos de uso y aplicaciones
Resolución avanzada de problemas
K2-Thinking destaca en matemáticas de nivel de doctorado, tareas complejas de razonamiento y preguntas multidisciplinarias que requieren un conocimiento profundo del dominio y un pensamiento analítico sostenido a lo largo de cientos de pasos de razonamiento.
Agentes de investigación autónomos
- Síntesis de información: Recopilar, analizar y sintetizar información de múltiples fuentes
- Verificación de datos: Contrastar afirmaciones entre documentos y bases de datos
- Revisión bibliográfica: Analizar artículos académicos y extraer hallazgos clave
- Inteligencia competitiva: Investigar tendencias del mercado y estrategias de la competencia
Tareas complejas de codificación
- Diseño de sistemas: Arquitectar aplicaciones completas a partir de requisitos
- Investigación de errores: Depurar problemas complejos mediante análisis sistemático
- Refactorización de código: Mejorar bases de código con cambios a nivel arquitectónico
- Desarrollo frontend: Crear aplicaciones web responsivas y ricas en componentes
Flujos de trabajo a largo plazo
- Análisis de documentos: Procesar y comprender especificaciones técnicas extensas
- Exploración de bases de código: Navegar y comprender grandes proyectos de software
- Automatización de múltiples pasos: Coordinar flujos de trabajo complejos en múltiples herramientas
- Planificación estratégica: Desarrollar estrategias integrales con planes de acción detallados
Escritura creativa y técnica
K2-Thinking ofrece un rendimiento mejorado en tareas de escritura extensa, produciendo contenido coherente y bien estructurado que mantiene la consistencia en resultados extensos.
Conclusión
Kimi-K2-Thinking representa un momento crucial en el desarrollo de la IA open-source, llevando capacidades de razonamiento de vanguardia a la comunidad de desarrolladores. Su combinación de razonamiento profundo en múltiples pasos, orquestación extensa de herramientas y proceso de pensamiento transparente lo convierte en una opción ideal para construir agentes y aplicaciones de IA sofisticados que requieren un pensamiento analítico sostenido.
Con un rendimiento de última generación que iguala o supera a modelos propietarios como GPT-5 y Claude Sonnet 4.5, cuantización INT4 nativa para inferencia eficiente y una ventana de contexto de 256 000 tokens, K2-Thinking ofrece un valor inigualable para los desarrolladores que amplían los límites de la IA de agentes.
¡Prueba la demo de Kimi-K2-Thinking en Novita AI hoy mismo y experimenta el futuro de la inteligencia de razonamiento open-source!
Preguntas frecuentes
¿Qué es Kimi-K2-Thinking?
Kimi-K2-Thinking es el modelo de razonamiento open-source más avanzado de Moonshot AI, diseñado como un «agente pensante» que combina razonamiento profundo en múltiples pasos con orquestación de herramientas. Puede ejecutar entre 200 y 300 llamadas secuenciales a herramientas mientras mantiene un razonamiento coherente a lo largo de cientos de pasos.
¿Cómo se compara Kimi-K2-Thinking con otros modelos de razonamiento?
Kimi-K2-Thinking alcanza un rendimiento de última generación entre los modelos open-source, superando a menudo a modelos propietarios como GPT-5 y Claude Sonnet 4.5 en benchmarks de razonamiento y agentes. Obtuvo un 44.9 % en Humanity’s Last Exam, un 60.2 % en BrowseComp y un 71.3 % en SWE-Bench Verified.
¿Qué diferencia a Kimi-K2-Thinking de Kimi-K2-Instruct?
Kimi-K2-Thinking está disponible en Novita AI a $0.60 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida, ofreciendo un valor excepcional en comparación con los modelos de razonamiento propietarios.
¿Es Kimi-K2-Thinking adecuado para uso en producción?
Sí. Kimi-K2-Thinking incluye cuantización INT4 nativa mediante entrenamiento consciente de cuantización, lo que proporciona mejoras de velocidad de generación de 2x con precisión sin pérdidas. Esto lo hace altamente eficiente para implementaciones de producción a escala.
Novita AI es una plataforma líder en la nube de IA que proporciona a los desarrolladores APIs fáciles de usar e infraestructura GPU asequible y confiable para construir y escalar aplicaciones de IA.
