Novita AI上のKimi-K2-Thinking: GPT-5を凌駕するオープンソース推論モデル

Kimi-K2-Thinkingは、Moonshot AIが開発した画期的なオープンソース推論モデルであり、Novita AIで利用可能になりました。この最先端の「思考エージェント」は、深いマルチステップ推論と高度なツールオーケストレーションを組み合わせ、人間の介入なしに200〜300回の連続ツール呼び出しを実行します。総パラメータ1兆、アクティブパラメータ320億、コンテキストウィンドウ256,000トークンを持つK2-Thinkingは、エージェントインテリジェンスに新たな基準を打ち立てると同時に、オープンウェイトモデルとして完全にアクセス可能です。

Novita AIにおけるKimi-K2-Thinkingの現在の価格: 入力トークン100万あたり$0.60、出力トークン100万あたり$2.50

Kimi-K2-Thinkingとは

Kimi-K2-Thinkingは、Moonshot AIが開発した最も先進的なオープンソース推論モデルであり、「思考エージェント」として段階的に推論しながら動的にツールを呼び出します。従来の反射型モデルとは異なり、K2-Thinkingは数百ステップにわたる拡張チェーン・オブ・ソート推論を採用しており、持続的な集中とツールオーケストレーションを必要とする複雑な問題解決に最適です。

深い思考とツールオーケストレーション

K2-Thinkingは、チェーン・オブ・ソート推論と関数呼び出しをインターリーブするようにエンドツーエンドでトレーニングされており、数百ステップにわたってドリフトすることなく自律的な研究、コーディング、ライティングワークフローを実現します。このモデルは、単一セッションで200〜300回の連続ツール呼び出しを実行しながら、プロセス全体にわたって一貫した推論を維持できます。

ネイティブINT4量子化

ポストトレーニング段階では量子化対応学習（QAT）を採用し、低レイテンシモードでロスレス2倍の高速化を実現。このネイティブINT4量子化により、K2-Thinkingは生成速度を約2倍に向上させながら最先端のパフォーマンスを達成し、効率的な推論をサポートします。

拡張コンテキストウィンドウ

K2-Thinkingは256,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、長文ドキュメントの処理、拡張会話にわたるコンテキスト維持、実質的なコンテキスト保持を必要とする複雑なマルチターン推論タスクを処理できます。

技術アーキテクチャと仕様

Kimi-K2-Thinkingは、推論タスクに特化して最適化された、最先端のMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しています。

仕様	値
アーキテクチャ	Mixture-of-Experts (MoE)
総パラメータ	1兆
アクティブパラメータ	320億
コンテキスト長	256,000トークン
レイヤー数	61（1つの高密度レイヤーを含む）
アテンション機構	MLA（Multi-Head Latent Attention）
エキスパート数	384
トークンあたりの選択エキスパート数	8
語彙サイズ	160,000
活性化関数	SwiGLU
量子化	QATによるネイティブINT4
推奨温度	1.0

この洗練されたアーキテクチャにより、インテリジェントなエキスパート選択とネイティブ量子化サポートを通じて、トークンあたりの計算効率を保ちながら、1兆パラメータモデルのフルパワーを維持します。

ベンチマークパフォーマンス：リーディングオープンソースモデル

Kimi-K2-Thinkingは、推論、エージェント、コーディングの各ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、GPT-5やClaude Sonnet 4.5などのプロプライエタリモデルを凌駕することも少なくありません。

推論タスク

ベンチマーク	設定	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2	Grok-4
HLE（テキストのみ）	no tools	23.9	26.3	19.8*	7.9	19.8	25.4
	w/ tools	44.9	41.7*	32.0*	21.7	20.3*	41.0
	heavy	51.0	42.0	–	–	–	50.7
AIME25	no tools	94.5	94.6	87.0	51.0	89.3	91.7
	w/ python	99.1	99.6	100.0	75.2	58.1*	98.8
	heavy	100.0	100.0	–	–	–	100.0
HMMT25	no tools	89.4	93.3	74.6*	38.8	83.6	90.0
	w/ python	95.1	96.7	88.8*	70.4	49.5*	93.9
	heavy	97.5	100.0	–	–	–	96.7
IMO-AnswerBench	no tools	78.6	76.0*	65.9*	45.8	76.0*	73.1
GPQA	no tools	84.5	85.7	83.4	74.2	79.9	87.5

一般タスク

ベンチマーク	設定	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
MMLU-Pro	no tools	84.6	87.1	87.5	81.9	85.0
MMLU-Redux	no tools	94.4	95.3	95.6	92.7	93.7
長文ライティング	no tools	73.8	71.4	79.8	62.8	72.5
HealthBench	no tools	58.0	67.2	44.2	43.8	46.9

エージェント検索タスク

ベンチマーク	設定	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
BrowseComp	w/ tools	60.2	54.9	24.1	7.4	40.1
BrowseComp-ZH	w/ tools	62.3	63.0*	42.4*	22.2	47.9
Seal-0	w/ tools	56.3	51.4*	53.4*	25.2	38.5*
FinSearchComp-T3	w/ tools	47.4	48.5*	44.0*	10.4	27.0*
Frames	w/ tools	87.0	86.0*	85.0*	58.1	80.2*

コーディングタスク

ベンチマーク	設定	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified	w/ tools	71.3	74.9	77.2	69.2	67.8
SWE-bench Multilingual	w/ tools	61.1	55.3*	68.0	55.9	57.9
Multi-SWE-bench	w/ tools	41.9	39.3*	44.3	33.5	30.6
SciCode	no tools	44.8	42.9	44.7	30.7	37.7
LiveCodeBenchV6	no tools	83.1	87.0*	64.0*	56.1*	74.1
OJ-Bench (cpp)	no tools	48.7	56.2*	30.4*	25.5*	38.2*
Terminal-Bench	w/ simulated tools (JSON)	47.1	43.8	51.0	44.5	37.7

注: 太字は各カテゴリで最高のパフォーマンスを示します。アスタリスク(*)はモデルのテクニカルレポートまたはブログからの直接スコアを示します。K2-Thinkingは推論、エージェント検索、コーディングタスクでリーディングパフォーマンスを示し、最上位のオープンソース推論モデルとしての地位を確立しています。

主な機能と能力

自律的なマルチステップ推論

K2-Thinkingは、数百ステップにわたる持続的な推論を必要とする複雑なタスクに優れています。モデルは自律的に計画、実行、検証、調整を行い、プロセス全体を通じてタスクの一貫性を維持できます。

広範なツールオーケストレーション

モデルは単一セッションで200〜300回の連続ツール呼び出しを実行でき、以下のことが可能です。

• 複数のソースからの情報検索と取得
• コードの実行と結果の検証
• 研究タスクのためのウェブブラウザ操作
• データベースおよびAPIへのアクセス
• 複雑なワークフローに対する複数ツールの調整

個別の推論ストリーム

K2-Thinkingは、API応答内の別個のreasoning_contentフィールドを通じて内部推論プロセスを公開し、開発者がモデルがどのように結論に達するかを理解・検査できるようにします。この透明性は、デバッグ、検証、モデル動作の理解に役立ちます。

プロダクション対応最適化

量子化対応学習（QAT）によるネイティブINT4量子化により、K2-Thinkingは以下の成果を提供します。

• 生成速度2倍の向上
• GPUメモリ要件の低減
• ロスレス量子化による精度維持
• スケールでのコスト効率の高い推論

オープンウェイトアクセス可能性

修正MITライセンスでリリースされたK2-Thinkingは、研究、開発、商用アプリケーション向けに完全にオープンウェイトです。モデルはダウンロード、ファインチューニング、ローカルまたはAPI経由でのデプロイが可能です。

Novita AIでKimi-K2-Thinkingにアクセスする方法

Novita AIでKimi-K2-Thinkingを始めるのは、迅速、簡単、そして手頃です。

Playgroundを使用（コーディング不要）

• 即時アクセス: サインアップして、すぐにKimi-K2-Thinkingや他のトップモデルを試せます。
• インタラクティブUI: 直感的なインターフェースを通じてモデルの深い推論能力を体験できます。
• 推論の透明性: モデルのステップバイステップの思考プロセスをリアルタイムで表示します。
• モデル比較: Kimi-K2-Thinkingと他のトップモデルを簡単に切り替えて、ニーズに最適なモデルを見つけられます。

今すぐKimi-K2-Thinkingデモを試す

API経由の統合（開発者向け）

Novita AIの統合REST APIを使用して、モデルウェイトやインフラを管理することなく、Kimi-K2-Thinkingをアプリケーション、ワークフロー、チャットボットにシームレスに接続できます。

オプション1: ダイレクトAPI統合（Python例）

開始するには、以下のコードスニペットを使用してください。

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)

主な機能:

• 統合エンドポイント: /v3/openaiはOpenAIのChat Completions API形式をサポートします。
• 柔軟な制御: temperature、top-p、ペナルティなどを調整して、結果をカスタマイズできます。
• ストリーミングとバッチ処理: 好みの応答モードを選択できます。
• 推論へのアクセス: reasoning_contentフィールドを介してモデルの内部思考を表示できます。

オプション2: OpenAI Agents SDKによるマルチエージェントワークフロー

Novita AIをOpenAI Agents SDKと統合して、高度なマルチモーダルエージェントシステムを構築できます。

• プラグアンドプレイ: 任意のOpenAI AgentsワークフローでKimi-K2-Thinkingを使用できます。
• ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート: 深く推論したり、タスクを委任したり、関数を実行したりできるエージェントを設計できます。
• Python統合: SDKをNovitaのエンドポイント（https://api.novita.ai/v3/openai）にポイントし、APIキーを使用するだけでシームレスなエージェントワークフローを実現できます。

オプション3: サードパーティプラットフォームでのKimi-K2-Thinking API接続

• Hugging Face: Novita AIエンドポイントを介して、Spaces、パイプライン、またはTransformersライブラリでKimi-K2-Thinkingを使用できます。
• エージェント・オーケストレーションフレームワーク: 公式コネクタとステップバイステップの統合ガイドを通じて、Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、LangflowなどのパートナープラットフォームとNovita AIを簡単に接続できます。
• OpenAI互換API: OpenAI API標準向けに設計されたCline、Cursor、Trae、Qwen Codeなどのツールと簡単に移行・統合できます。
• Anthropic互換API: エージェントコーディングワークフローやその他のAnthropic API互換ツール向けに、Claude Codeとシームレスに統合できます。

ユースケースとアプリケーション

高度な問題解決

K2-Thinkingは、博士レベルの数学、複雑な推論タスク、深いドメイン知識と数百ステップにわたる持続的な分析的思考を必要とする学際的な問題に優れています。

自律的な研究エージェント

• 情報統合: 複数のソースから情報を収集、分析、統合します。
• 事実検証: ドキュメントやデータベース間で主張をクロスリファレンスします。
• 文献レビュー: 学術論文を分析し、主要な知見を抽出します。
• 競合インテリジェンス: 市場動向と競合他社の戦略を調査します。

複雑なコーディングタスク

• システム設計: 要件から完全なアプリケーションをアーキテクトします。
• バグ調査: 体系的な分析を通じて複雑な問題をデバッグします。
• コードリファクタリング: アーキテクチャレベルの変更でコードベースを改善します。
• フロントエンド開発: レスポンシブでコンポーネント豊富なウェブアプリケーションを作成します。

長期ワークフロー

• ドキュメント分析: 長い技術仕様を処理して理解します。
• コードベース探索: 大規模ソフトウェアプロジェクトをナビゲートして理解します。
• マルチステップ自動化: 複数のツールにわたる複雑なワークフローを調整します。
• 戦略計画: 詳細な行動計画を含む包括的な戦略を策定します。

クリエイティブおよびテクニカルライティング

K2-Thinkingは長文ライティングタスクで強化されたパフォーマンスを発揮し、拡張された出力全体にわたって一貫性を維持した、まとまりのある、構造化されたコンテンツを生成します。

まとめ

Kimi-K2-Thinkingは、オープンソースAI開発において極めて重要な瞬間を示し、フロンティアレベルの推論機能を開発者コミュニティにもたらします。深いマルチステップ推論、広範なツールオーケストレーション、透明な思考プロセスを組み合わせることで、持続的な分析的思考を必要とする洗練されたAIエージェントやアプリケーションを構築するための理想的な選択肢となります。

GPT-5やClaude Sonnet 4.5などのプロプライエタリモデルと同等以上の最先端パフォーマンス、効率的な推論のためのネイティブINT4量子化、256,000トークンのコンテキストウィンドウにより、K2-ThinkingはエージェントAIの限界を押し広げる開発者に比類のない価値を提供します。

今すぐKimi-K2-ThinkingデモをNovita AIで試して、オープンソース推論インテリジェンスの未来を体験してください！

よくある質問

Kimi-K2-Thinkingとは何ですか？

Kimi-K2-Thinkingは、Moonshot AIが開発した最も先進的なオープンソース推論モデルであり、「思考エージェント」として深いマルチステップ推論とツールオーケストレーションを組み合わせます。数百ステップにわたって一貫した推論を維持しながら、200〜300回の連続ツール呼び出しを実行できます。

Kimi-K2-Thinkingは他の推論モデルと比べてどうですか？

Kimi-K2-Thinkingは、オープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、推論およびエージェントベンチマークでGPT-5やClaude Sonnet 4.5などのプロプライエタリモデルをしばしば上回ります。HLEで44.9%、BrowseCompで60.2%、SWE-Bench Verifiedで71.3%をスコアしました。

Kimi-K2-ThinkingとKimi-K2-Instructの違いは何ですか？

Kimi-K2-Thinkingは、Novita AIで入力トークン100万あたり$0.60、出力トークン100万あたり$2.50で利用可能であり、プロプライエタリ推論モデルと比較して卓越した価値を提供します。

Kimi-K2-Thinkingはプロダクション使用に適していますか？

はい。Kimi-K2-Thinkingには量子化対応学習によるネイティブINT4量子化が含まれており、ロスレス精度で2倍の生成速度向上を実現します。これにより、スケールでのプロダクションデプロイメントに非常に効率的です。

Novita AIは、開発者がAIアプリケーションを構築および拡張するための、使いやすいAPIと手頃で信頼性の高いGPUインフラを提供する大手AIクラウドプラットフォームです。