O Kimi-K2-Thinking, o modelo de raciocínio open-source inovador da Moonshot AI, já está disponível na Novita AI. Este agente de “pensamento” de última geração combina raciocínio profundo em múltiplas etapas com orquestração extensiva de ferramentas, executando 200 a 300 chamadas de ferramentas sequenciais sem intervenção humana. Com 1 trilhão de parâmetros totais, 32 bilhões de parâmetros ativados e uma janela de contexto de 256 mil tokens, o K2-Thinking define novos padrões em inteligência agentiva, permanecendo totalmente acessível como um modelo de pesos abertos.
Preço atual do Kimi-K2-Thinking na Novita AI: US$ 0,60 por milhão de tokens de entrada, US$ 2,50 por milhão de tokens de saída
O que é o Kimi-K2-Thinking?
O Kimi-K2-Thinking é o modelo de raciocínio open-source mais avançado da Moonshot AI, construído como um “agente de pensamento” que raciocina passo a passo enquanto invoca ferramentas dinamicamente. Ao contrário dos modelos tradicionais de nível reflexo, o K2-Thinking emprega raciocínio de cadeia de pensamento estendido por centenas de etapas, sendo ideal para resolução de problemas complexos que exigem foco sustentado e orquestração de ferramentas.
Raciocínio profundo e orquestração de ferramentas
O K2-Thinking é treinado de ponta a ponta para intercalar raciocínio de cadeia de pensamento com chamadas de função, permitindo fluxos de trabalho autônomos de pesquisa, programação e redação que duram centenas de etapas sem desvio. O modelo pode executar 200 a 300 chamadas de ferramentas sequenciais em uma única sessão, mantendo um raciocínio coerente em todo o processo.
Quantização INT4 nativa
O Treinamento Consciente de Quantização (QAT, na sigla em inglês) é empregado na etapa de pós-treinamento para atingir um aumento de velocidade de 2x sem perdas no modo de baixa latência. Essa quantização INT4 nativa permite que o K2-Thinking suporte inferência eficiente com aproximadamente o dobro da velocidade de geração, alcançando desempenho de estado da arte.
Janela de contexto estendida
O K2-Thinking suporta uma janela de contexto de 256 mil tokens, permitindo processar documentos longos, manter o contexto em conversas estendidas e lidar com tarefas complexas de raciocínio multissetorial que exigem retenção substancial de contexto.
Arquitetura técnica e especificações
O Kimi-K2-Thinking representa a engenharia de ponta em arquitetura de mistura de especialistas (MoE, na sigla em inglês), otimizada especificamente para tarefas de raciocínio:
| Especificação | Valor |
|---|---|
| Arquitetura | Mistura de Especialistas (MoE) |
| Parâmetros Totais | 1 Trilhão |
| Parâmetros Ativados | 32 Bilhões |
| Comprimento do Contexto | 256 mil tokens |
| Número de Camadas | 61 (incluindo 1 camada densa) |
| Mecanismo de Atenção | MLA (Atenção Latente Multi-Cabeça) |
| Número de Especialistas | 384 |
| Especialistas Selecionados por Token | 8 |
| Tamanho do Vocabulário | 160 mil |
| Função de Ativação | SwiGLU |
| Quantização | INT4 nativa com QAT |
| Temperatura Recomendada | 1,0 |
Essa arquitetura sofisticada permite um processamento eficiente, mantendo todo o poder do modelo de trilhão de parâmetros por meio de seleção inteligente de especialistas e suporte a quantização nativa.
Desempenho em benchmarks: Modelo open-source líder
O Kimi-K2-Thinking demonstra desempenho excepcional em benchmarks de raciocínio, agentividade e programação, superando frequentemente modelos proprietários como o GPT-5 e o Claude Sonnet 4.5:
Tarefas de raciocínio
| Benchmark | Configuração | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (Text-only) | sem ferramentas | 23,9 | 26,3 | 19,8* | 7,9 | 19,8 | 25,4 |
| com ferramentas | 44,9 | 41,7* | 32,0* | 21,7 | 20,3* | 41,0 | |
| pesado | 51,0 | 42,0 | – | – | – | 50,7 | |
| AIME25 | sem ferramentas | 94,5 | 94,6 | 87,0 | 51,0 | 89,3 | 91,7 |
| com python | 99,1 | 99,6 | 100,0 | 75,2 | 58,1* | 98,8 | |
| pesado | 100,0 | 100,0 | – | – | – | 100,0 | |
| HMMT25 | sem ferramentas | 89,4 | 93,3 | 74,6* | 38,8 | 83,6 | 90,0 |
| com python | 95,1 | 96,7 | 88,8* | 70,4 | 49,5* | 93,9 | |
| pesado | 97,5 | 100,0 | – | – | – | 96,7 | |
| IMO-AnswerBench | sem ferramentas | 78,6 | 76,0* | 65,9* | 45,8 | 76,0* | 73,1 |
| GPQA | sem ferramentas | 84,5 | 85,7 | 83,4 | 74,2 | 79,9 | 87,5 |
Tarefas gerais
| Benchmark | Configuração | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | sem ferramentas | 84,6 | 87,1 | 87,5 | 81,9 | 85,0 |
| MMLU-Redux | sem ferramentas | 94,4 | 95,3 | 95,6 | 92,7 | 93,7 |
| Longform Writing | sem ferramentas | 73,8 | 71,4 | 79,8 | 62,8 | 72,5 |
| HealthBench | sem ferramentas | 58,0 | 67,2 | 44,2 | 43,8 | 46,9 |
Tarefas de busca agentiva
| Benchmark | Configuração | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | com ferramentas | 60,2 | 54,9 | 24,1 | 7,4 | 40,1 |
| BrowseComp-ZH | com ferramentas | 62,3 | 63,0* | 42,4* | 22,2 | 47,9 |
| Seal-0 | com ferramentas | 56,3 | 51,4* | 53,4* | 25,2 | 38,5* |
| FinSearchComp-T3 | com ferramentas | 47,4 | 48,5* | 44,0* | 10,4 | 27,0* |
| Frames | com ferramentas | 87,0 | 86,0* | 85,0* | 58,1 | 80,2* |
Tarefas de programação
| Benchmark | Configuração | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | com ferramentas | 71,3 | 74,9 | 77,2 | 69,2 | 67,8 |
| SWE-bench Multilingual | com ferramentas | 61,1 | 55,3* | 68,0 | 55,9 | 57,9 |
| Multi-SWE-bench | com ferramentas | 41,9 | 39,3* | 44,3 | 33,5 | 30,6 |
| SciCode | sem ferramentas | 44,8 | 42,9 | 44,7 | 30,7 | 37,7 |
| LiveCodeBenchV6 | sem ferramentas | 83,1 | 87,0* | 64,0* | 56,1* | 74,1 |
| OJ-Bench (cpp) | sem ferramentas | 48,7 | 56,2* | 30,4* | 25,5* | 38,2* |
| Terminal-Bench | com ferramentas simuladas (JSON) | 47,1 | 43,8 | 51,0 | 44,5 | 37,7 |
Nota: Negrito indica o melhor desempenho em cada categoria. Asteriscos (*) indicam pontuações retiradas diretamente de relatórios técnicos ou blogs de modelos. O K2-Thinking demonstra desempenho líder em tarefas de raciocínio, busca agentiva e programação, consolidando-se como o principal modelo de raciocínio open-source.
Principais recursos e funcionalidades
Raciocínio autônomo em múltiplas etapas
O K2-Thinking se destaca em tarefas complexas que exigem raciocínio sustentado por centenas de etapas. O modelo pode planejar, executar, verificar e adaptar sua abordagem de forma autônoma, mantendo a coerência da tarefa em todo o processo.
Orquestração extensiva de ferramentas
O modelo pode executar 200 a 300 chamadas de ferramentas sequenciais em uma única sessão, permitindo que ele:
- Buscar e recuperar informações de múltiplas fontes
- Executar código e verificar resultados
- Navegar por navegadores da web para tarefas de pesquisa
- Acessar bancos de dados e APIs
- Coordenar múltiplas ferramentas para fluxos de trabalho complexos
Fluxo de raciocínio separado
O K2-Thinking expõe seu processo de raciocínio interno por meio de um campo reasoning_content separado na resposta da API, permitindo que desenvolvedores entendam e inspecionem como o modelo chega às suas conclusões. Essa transparência é valiosa para depuração, validação e compreensão do comportamento do modelo.
Otimização pronta para produção
Com a quantização INT4 nativa obtida por meio de Treinamento Consciente de Quantização, o K2-Thinking oferece:
- Aumento de 2x na velocidade de geração
- Redução nos requisitos de memória de GPU
- Precisão mantida com quantização sem perdas
- Inferência econômica em escala
Acessibilidade de pesos abertos
Lançado sob uma licença MIT modificada, o K2-Thinking é totalmente de pesos abertos e acessível para pesquisa, desenvolvimento e aplicações comerciais. O modelo pode ser baixado, ajustado finamente e implantado localmente ou via API.
Como acessar o Kimi-K2-Thinking na Novita AI
Começar a usar o Kimi-K2-Thinking é rápido, simples e acessível na Novita AI.
Use o Playground (sem necessidade de codificação)
- Acesso instantâneo: Cadastre-se e comece a experimentar o Kimi-K2-Thinking e outros modelos de ponta em segundos.
- Interface interativa: Experimente as capacidades de raciocínio profundo do modelo por meio da interface intuitiva.
- Transparência no raciocínio: Visualize o processo de pensamento passo a passo do modelo em tempo real.
- Comparação de modelos: Alterne sem esforço entre o Kimi-K2-Thinking e outros modelos de ponta para encontrar a opção perfeita para suas necessidades.
Experimente a demonstração do Kimi-K2-Thinking agora
Integre via API (para desenvolvedores)
Conecte o Kimi-K2-Thinking de forma integrada aos seus aplicativos, fluxos de trabalho ou chatbots com a API REST unificada da Novita AI — não é necessário gerenciar pesos de modelo ou infraestrutura.
Opção 1: Integração direta via API (exemplo em Python)
Para começar, basta usar o snippet de código abaixo:
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)
Principais recursos:
- Endpoint unificado:
/v3/openaisuporta o formato da API de conclusões de chat da OpenAI. - Controles flexíveis: Ajuste temperatura, top-p, penalidades e mais para resultados personalizados.
- Streaming e loteamento: Escolha o modo de resposta de sua preferência.
- Acesso ao raciocínio: Visualize o pensamento interno do modelo por meio do campo
reasoning_content.
Opção 2: Fluxos de trabalho multiagente com o OpenAI Agents SDK
Construa sistemas de agentes multimodais avançados integrando a Novita AI com o OpenAI Agents SDK:
- Plug and play: Use o Kimi-K2-Thinking em qualquer fluxo de trabalho do OpenAI Agents.
- Suporte a transferências, roteamento e uso de ferramentas: Projete agentes que podem raciocinar profundamente, delegar tarefas ou executar funções.
- Integração com Python: Aponte o SDK simplesmente para o endpoint da Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) e use sua chave de API para fluxos de trabalho de agentes sem interrupções.
Opção 3: Conecte a API do Kimi-K2-Thinking em plataformas de terceiros
- Hugging Face: Use o Kimi-K2-Thinking em Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers por meio dos endpoints da Novita AI.
- Frameworks de agentes e orquestração: Conecte facilmente a Novita AI a plataformas parceiras como Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify e Langflow por meio de conectores oficiais e guias de integração passo a passo.
- API compatível com OpenAI: Aproveite migração e integração sem complicações com ferramentas como Cline, Cursor, Trae e Qwen Code, projetadas para o padrão de API da OpenAI.
- API compatível com Anthropic: Integre-se perfeitamente com o Claude Code para fluxos de trabalho de programação agentiva e outras ferramentas compatíveis com a API da Anthropic.
Casos de uso e aplicações
Resolução avançada de problemas
O K2-Thinking se destaca em matemática de nível de doutorado, tarefas de raciocínio complexas e questões multidisciplinares que exigem conhecimento profundo do domínio e pensamento analítico sustentado por centenas de etapas de raciocínio.
Agentes de pesquisa autônomos
- Síntese de informações: Reúna, analise e sintetize informações de múltiplas fontes
- Verificação de fatos: Cruze referências de afirmações em documentos e bancos de dados
- Revisão de literatura: Analise artigos acadêmicos e extraia descobertas principais
- Inteligência competitiva: Pesquise tendências de mercado e estratégias de concorrentes
Tarefas de programação complexas
- Projeto de sistemas: Arquitetar aplicativos completos a partir de requisitos
- Investigação de bugs: Depure problemas complexos por meio de análise sistemática
- Refatoração de código: Melhore bases de código com alterações em nível arquitetônico
- Desenvolvimento frontend: Crie aplicativos web responsivos e ricos em componentes
Fluxos de trabalho de longo prazo
- Análise de documentos: Processe e entenda especificações técnicas longas
- Exploração de base de código: Navegue e compreenda projetos de software grandes
- Automação em múltiplas etapas: Coordene fluxos de trabalho complexos em múltiplas ferramentas
- Planejamento estratégico: Desenvolva estratégias abrangentes com planos de ação detalhados
Redação criativa e técnica
O K2-Thinking oferece desempenho aprimorado em tarefas de redação de textos longos, produzindo conteúdo coerente e bem estruturado que mantém a consistência em saídas extensas.
Conclusão
O Kimi-K2-Thinking representa um momento decisivo no desenvolvimento de IA open-source, trazendo capacidades de raciocínio de nível de fronteira para a comunidade de desenvolvedores. Sua combinação de raciocínio profundo em múltiplas etapas, orquestração extensiva de ferramentas e processo de pensamento transparente o torna uma escolha ideal para construir agentes de IA sofisticados e aplicativos que exigem pensamento analítico sustentado.
Com desempenho de estado da arte que iguala ou supera modelos proprietários como o GPT-5 e o Claude Sonnet 4.5, quantização INT4 nativa para inferência eficiente e uma janela de contexto de 256 mil tokens, o K2-Thinking oferece valor incomparável para desenvolvedores que expandem os limites da IA agentiva.
Experimente a demonstração do Kimi-K2-Thinking na Novita AI hoje e vivencie o futuro da inteligência de raciocínio open-source!
Perguntas frequentes
O que é o Kimi-K2-Thinking?
O Kimi-K2-Thinking é o modelo de raciocínio open-source mais avançado da Moonshot AI, projetado como um “agente de pensamento” que combina raciocínio profundo em múltiplas etapas com orquestração de ferramentas. Ele pode executar 200 a 300 chamadas de ferramentas sequenciais, mantendo um raciocínio coerente por centenas de etapas.
Como o Kimi-K2-Thinking se compara a outros modelos de raciocínio?
O Kimi-K2-Thinking alcança desempenho de estado da arte entre os modelos open-source, superando frequentemente modelos proprietários como o GPT-5 e o Claude Sonnet 4.5 em benchmarks de raciocínio e agentividade. Ele obteve 44,9% no Humanity’s Last Exam, 60,2% no BrowseComp e 71,3% no SWE-Bench Verified.
O que diferencia o Kimi-K2-Thinking do Kimi-K2-Instruct?
O Kimi-K2-Thinking está disponível na Novita AI por US$ 0,60 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,50 por milhão de tokens de saída, oferecendo valor excepcional em comparação com modelos de raciocínio proprietários.
O Kimi-K2-Thinking é adequado para uso em produção?
Sim. O Kimi-K2-Thinking inclui quantização INT4 nativa por meio de Treinamento Consciente de Quantização, oferecendo aumento de 2x na velocidade de geração com precisão sem perdas. Isso o torna altamente eficiente para implantações em produção em escala.
A Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA líder que fornece a desenvolvedores APIs fáceis de usar e infraestrutura de GPU acessível e confiável para construir e escalar aplicativos de IA.
