Kimi-K2-Thinking, Moonshot AI의 획기적인 오픈소스 추론 모델이 이제 Novita AI에서 제공됩니다. 이 최첨단 "사고 에이전트"는 심층 다단계 추론과 광범위한 도구 오케스트레이션을 결합하여 사람의 개입 없이 200~300개의 순차적 도구 호출을 실행합니다. 총 1조 개의 파라미터, 320억 개의 활성화된 파라미터, 256,000 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 K2-Thinking은 에이전트 지능의 새로운 기준을 세우면서도 완전히 오픈 웨이트 모델로 접근 가능합니다.
Novita AI에서 Kimi-K2-Thinking의 현재 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 토큰 100만 개당 $2.50
Kimi-K2-Thinking이란?
Kimi-K2-Thinking은 Moonshot AI의 가장 진보된 오픈소스 추론 모델로, 단계별로 추론하면서 동적으로 도구를 호출하는 "사고 에이전트"로 구축되었습니다. 기존의 반사 수준 모델과 달리 K2-Thinking은 수백 단계에 걸쳐 확장된 사고 사슬 추론을 사용하므로 지속적인 집중과 도구 오케스트레이션이 필요한 복잡한 문제 해결에 이상적입니다.
심층 사고 및 도구 오케스트레이션
K2-Thinking은 사고 사슬 추론과 함수 호출을 상호 혼합하도록 종단간 학습되어 수백 단계의 지속적인 추론 동안 표류 없이 자율적인 연구, 코딩, 글쓰기 워크플로우를 가능하게 합니다. 모델은 단일 세션에서 200~300개의 순차적 도구 호출을 실행하면서 전체 프로세스 전반에 걸쳐 일관된 추론을 유지할 수 있습니다.
네이티브 INT4 양자화
사후 학습 단계에서 양자화 인식 학습(QAT)을 사용하여 저지연 모드에서 무손실 2배 속도 향상을 달성합니다. 이 네이티브 INT4 양자화를 통해 K2-Thinking은 약 2배 빠른 생성 속도로 효율적인 추론을 지원하면서 최첨단 성능을 유지합니다.
확장된 컨텍스트 창
K2-Thinking은 256,000 토큰 컨텍스트 창을 지원하여 긴 문서를 처리하고, 확장된 대화에서 컨텍스트를 유지하며, 상당한 컨텍스트 유지가 필요한 복잡한 다중 턴 추론 작업을 처리할 수 있습니다.
기술 아키텍처 및 사양
Kimi-K2-Thinking은 추론 작업에 특화된 혼합 전문가 아키텍처의 최첨단 엔지니어링을 대표합니다.
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 아키텍처 | 혼합 전문가 (MoE) |
| 총 파라미터 | 1조 |
| 활성화된 파라미터 | 320억 |
| 컨텍스트 길이 | 256,000 토큰 |
| 레이어 수 | 61 (1개의 밀집 레이어 포함) |
| 어텐션 메커니즘 | MLA (멀티헤드 잠재 어텐션) |
| 전문가 수 | 384 |
| 토큰당 선택된 전문가 | 8 |
| 어휘 크기 | 160,000 |
| 활성화 함수 | SwiGLU |
| 양자화 | QAT를 사용한 네이티브 INT4 |
| 권장 Temperature | 1.0 |
이 정교한 아키텍처는 지능형 전문가 선택과 네이티브 양자화 지원을 통해 1조 파라미터 모델의 전체 성능을 유지하면서 효율적인 처리를 가능하게 합니다.
벤치마크 성능: 선도적인 오픈소스 모델
Kimi-K2-Thinking은 추론, 에이전트, 코딩 벤치마크에서 GPT-5, Claude Sonnet 4.5와 같은 독점 모델을 종종 능가하는 뛰어난 성능을 보여줍니다.
추론 작업
| 벤치마크 | 설정 | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (텍스트 전용) | 도구 없음 | 23.9 | 26.3 | 19.8* | 7.9 | 19.8 | 25.4 |
| 도구 사용 | 44.9 | 41.7* | 32.0* | 21.7 | 20.3* | 41.0 | |
| 고성능 | 51.0 | 42.0 | – | – | – | 50.7 | |
| AIME25 | 도구 없음 | 94.5 | 94.6 | 87.0 | 51.0 | 89.3 | 91.7 |
| python 사용 | 99.1 | 99.6 | 100.0 | 75.2 | 58.1* | 98.8 | |
| 고성능 | 100.0 | 100.0 | – | – | – | 100.0 | |
| HMMT25 | 도구 없음 | 89.4 | 93.3 | 74.6* | 38.8 | 83.6 | 90.0 |
| python 사용 | 95.1 | 96.7 | 88.8* | 70.4 | 49.5* | 93.9 | |
| 고성능 | 97.5 | 100.0 | – | – | – | 96.7 | |
| IMO-AnswerBench | 도구 없음 | 78.6 | 76.0* | 65.9* | 45.8 | 76.0* | 73.1 |
| GPQA | 도구 없음 | 84.5 | 85.7 | 83.4 | 74.2 | 79.9 | 87.5 |
일반 작업
| 벤치마크 | 설정 | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 도구 없음 | 84.6 | 87.1 | 87.5 | 81.9 | 85.0 |
| MMLU-Redux | 도구 없음 | 94.4 | 95.3 | 95.6 | 92.7 | 93.7 |
| 장문 글쓰기 | 도구 없음 | 73.8 | 71.4 | 79.8 | 62.8 | 72.5 |
| HealthBench | 도구 없음 | 58.0 | 67.2 | 44.2 | 43.8 | 46.9 |
에이전트 검색 작업
| 벤치마크 | 설정 | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | 도구 사용 | 60.2 | 54.9 | 24.1 | 7.4 | 40.1 |
| BrowseComp-ZH | 도구 사용 | 62.3 | 63.0* | 42.4* | 22.2 | 47.9 |
| Seal-0 | 도구 사용 | 56.3 | 51.4* | 53.4* | 25.2 | 38.5* |
| FinSearchComp-T3 | 도구 사용 | 47.4 | 48.5* | 44.0* | 10.4 | 27.0* |
| Frames | 도구 사용 | 87.0 | 86.0* | 85.0* | 58.1 | 80.2* |
코딩 작업
| 벤치마크 | 설정 | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 도구 사용 | 71.3 | 74.9 | 77.2 | 69.2 | 67.8 |
| SWE-bench Multilingual | 도구 사용 | 61.1 | 55.3* | 68.0 | 55.9 | 57.9 |
| Multi-SWE-bench | 도구 사용 | 41.9 | 39.3* | 44.3 | 33.5 | 30.6 |
| SciCode | 도구 없음 | 44.8 | 42.9 | 44.7 | 30.7 | 37.7 |
| LiveCodeBenchV6 | 도구 없음 | 83.1 | 87.0* | 64.0* | 56.1* | 74.1 |
| OJ-Bench (cpp) | 도구 없음 | 48.7 | 56.2* | 30.4* | 25.5* | 38.2* |
| Terminal-Bench | 시뮬레이트된 도구 사용 (JSON) | 47.1 | 43.8 | 51.0 | 44.5 | 37.7 |
참고: 굵은 글씨는 각 카테고리에서 최고 성능을 나타냅니다. 별표(*)는 모델 기술 보고서 또는 블로그에서 직접 가져온 점수입니다. K2-Thinking은 추론, 에이전트 검색, 코딩 작업에서 선도적인 성능을 보여주며 최고의 오픈소스 추론 모델로 자리매김했습니다.
주요 기능 및 역량
자율적 다단계 추론
K2-Thinking은 수백 단계에 걸친 지속적인 추론이 필요한 복잡한 작업에서 탁월합니다. 모델은 전체 프로세스 전반에 걸쳐 작업 일관성을 유지하면서 자율적으로 접근 방식을 계획, 실행, 검증, 조정할 수 있습니다.
광범위한 도구 오케스트레이션
모델은 단일 세션에서 200~300개의 순차적 도구 호출을 실행할 수 있어 다음과 같은 작업이 가능합니다.
- 여러 소스에서 정보 검색 및 획득
- 코드 실행 및 결과 검증
- 연구 작업을 위한 웹 브라우저 탐색
- 데이터베이스 및 API 접근
- 복잡한 워크플로우를 위한 여러 도구 조정
분리된 추론 스트림
K2-Thinking은 API 응답에서 별도의 reasoning_content 필드를 통해 내부 추론 프로세스를 노출하므로 개발자가 모델이 결론에 도달하는 방식을 이해하고 검사할 수 있습니다. 이러한 투명성은 디버깅, 검증, 모델 동작 이해에 유용합니다.
프로덕션 준비 최적화
양자화 인식 학습을 통해 달성된 네이티브 INT4 양자화로 K2-Thinking은 다음을 제공합니다.
- 2배 생성 속도 향상
- GPU 메모리 요구 사항 감소
- 무손실 양자화로 정확도 유지
- 대규모 비용 효율적인 추론
오픈 웨이트 접근성
수정된 MIT 라이선스 하에 출시된 K2-Thinking은 연구, 개발, 상업용 애플리케이션에 완전히 오픈 웨이트로 접근 가능합니다. 모델을 다운로드, 미세 조정, 로컬 또는 API를 통해 배포할 수 있습니다.
Novita AI에서 Kimi-K2-Thinking에 액세스하는 방법
Kimi-K2-Thinking을 Novita AI에서 빠르고 간단하며 저렴하게 시작할 수 있습니다.
플레이그라운드 사용 (코딩 불필요)
- 즉시 액세스: 가입하고 몇 초 안에 Kimi-K2-Thinking 및 기타 최고 모델을 실험해보세요.
- 대화형 UI: 직관적인 인터페이스를 통해 모델의 심층 추론 능력을 경험하세요.
- 추론 투명성: 모델의 단계별 사고 과정을 실시간으로 확인하세요.
- 모델 비교: Kimi-K2-Thinking과 다른 최고 모델 간에 쉽게 전환하여 필요에 가장 적합한 모델을 찾으세요.
API를 통한 통합 (개발자용)
Novita AI의 통합 REST API를 통해 애플리케이션, 워크플로우 또는 챗봇에 Kimi-K2-Thinking을 원활하게 연결하세요. 모델 가중치나 인프라를 관리할 필요가 없습니다.
옵션 1: 직접 API 통합 (Python 예제)
시작하려면 아래 코드 스니펫을 사용하세요.
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)
주요 기능:
- 통합 엔드포인트:
/v3/openai는 OpenAI의 Chat Completions API 형식을 지원합니다. - 유연한 제어: temperature, top-p, 패널티 등을 조정하여 맞춤형 결과를 얻을 수 있습니다.
- 스트리밍 및 배치: 선호하는 응답 모드를 선택할 수 있습니다.
- 추론 접근:
reasoning_content필드를 통해 모델의 내부 사고를 확인할 수 있습니다.
옵션 2: OpenAI Agents SDK를 사용한 멀티 에이전트 워크플로우
Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합하여 고급 멀티모달 에이전트 시스템을 구축하세요.
- 플러그 앤 플레이: 모든 OpenAI Agents 워크플로우에서 Kimi-K2-Thinking을 사용하세요.
- 핸드오프, 라우팅, 도구 사용 지원: 심층 추론이 가능하거나, 작업을 위임하거나, 함수를 실행할 수 있는 에이전트를 설계하세요.
- Python 통합: SDK를 Novita의 엔드포인트(
https://api.novita.ai/v3/openai)로 지정하고 API 키를 사용하여 원활한 에이전트 워크플로우를 구현하세요.
옵션 3: 타사 플랫폼에서 Kimi-K2-Thinking API 연결
- Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인 또는 Transformers 라이브러리에서 Kimi-K2-Thinking을 사용하세요.
- Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify, Langflow: 공식 커넥터와 단계별 통합 가이드를 통해 파트너 플랫폼과 쉽게 연결하세요.
- OpenAI 호환 API: Cline, Cursor, Trae, Qwen Code와 같은 도구와의 원활한 마이그레이션 및 통합을 지원합니다.
- Anthropic 호환 API: Claude Code 및 기타 Anthropic API 호환 도구와의 에이전트 코딩 워크플로우를 위한 원활한 통합을 제공합니다.
사용 사례 및 애플리케이션
고급 문제 해결
K2-Thinking은 박사 수준의 수학, 복잡한 추론 작업, 심층 도메인 지식과 수백 단계의 지속적인 분석적 사고가 필요한 다학제적 질문에 탁월합니다.
자율 연구 에이전트
- 정보 종합: 여러 소스에서 정보를 수집, 분석, 종합
- 사실 검증: 문서와 데이터베이스 간 주장 교차 확인
- 문헌 검토: 학술 논문 분석 및 주요 발견 추출
- 경쟁 정보: 시장 동향 및 경쟁사 전략 조사
복잡한 코딩 작업
- 시스템 설계: 요구사항으로부터 완전한 애플리케이션 아키텍처 설계
- 버그 조사: 체계적인 분석을 통한 복잡한 문제 디버깅
- 코드 리팩토링: 아키텍처 수준 변경으로 코드베이스 개선
- 프론트엔드 개발: 반응형, 컴포넌트 풍부한 웹 애플리케이션 제작
장기 워크플로우
- 문서 분석: 긴 기술 사양 처리 및 이해
- 코드베이스 탐색: 대규모 소프트웨어 프로젝트 탐색 및 이해
- 다단계 자동화: 여러 도구에 걸친 복잡한 워크플로우 조정
- 전략적 계획: 상세한 실행 계획이 포함된 포괄적인 전략 개발
창의적 및 기술적 글쓰기
K2-Thinking은 장문 글쓰기 작업에서 향상된 성능을 제공하며, 확장된 출력 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 일관되고 잘 구조화된 콘텐츠를 생성합니다.
결론
Kimi-K2-Thinking은 오픈소스 AI 개발에서 중요한 순간을 나타내며, 프론티어 수준의 추론 능력을 개발자 커뮤니티에 제공합니다. 심층 다단계 추론, 광범위한 도구 오케스트레이션, 투명한 사고 프로세스의 결합은 지속적인 분석적 사고가 필요한 정교한 AI 에이전트 및 애플리케이션을 구축하는 데 이상적인 선택입니다.
GPT-5, Claude Sonnet 4.5와 같은 독점 모델과 동등하거나 능가하는 최첨단 성능, 효율적인 추론을 위한 네이티브 INT4 양자화, 256,000 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 K2-Thinking은 에이전트 AI의 경계를 넓히는 개발자에게 비교할 수 없는 가치를 제공합니다.
지금 Kimi-K2-Thinking 데모를 Novita AI에서 체험하고 오픈소스 추론 지능의 미래를 경험하세요!
자주 묻는 질문
Kimi-K2-Thinking이란 무엇인가요?
Kimi-K2-Thinking은 Moonshot AI의 가장 진보된 오픈소스 추론 모델로, 심층 다단계 추론과 도구 오케스트레이션을 결합한 "사고 에이전트"로 설계되었습니다. 수백 단계에 걸쳐 일관된 추론을 유지하면서 200~300개의 순차적 도구 호출을 실행할 수 있습니다.
Kimi-K2-Thinking은 다른 추론 모델과 어떻게 비교되나요?
Kimi-K2-Thinking은 오픈소스 모델 중 최첨단 성능을 달성하며, 종종 GPT-5, Claude Sonnet 4.5와 같은 독점 모델을 추론 및 에이전트 벤치마크에서 능가합니다. HLE에서 44.9%, BrowseComp에서 60.2%, SWE-Bench Verified에서 71.3%를 기록했습니다.
Kimi-K2-Thinking과 Kimi-K2-Instruct의 차이점은 무엇인가요?
Kimi-K2-Thinking은 Novita AI에서 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 토큰 100만 개당 $2.50에 제공되며, 독점 추론 모델에 비해 뛰어난 가치를 제공합니다.
Kimi-K2-Thinking은 프로덕션 사용에 적합한가요?
네. Kimi-K2-Thinking은 양자화 인식 학습을 통한 네이티브 INT4 양자화를 포함하여 무손실 정확도로 2배 생성 속도 향상을 제공합니다. 따라서 대규모 프로덕션 배포에 매우 효율적입니다.
Novita AI는 개발자가 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있도록 사용하기 쉬운 API와 저렴하고 안정적인 GPU 인프라를 제공하는 선도적인 AI 클라우드 플랫폼입니다.
