Kimi-K2-Thinking, прорывная открытая модель рассуждений от Moonshot AI, теперь доступна на Novita AI. Это передовой «агент рассуждений» сочетает глубокие многошаговые рассуждения с широкой оркестрацией инструментов, выполняя 200–300 последовательных вызовов инструментов без вмешательства человека. При общем количестве параметров 1 триллион, 32 миллиарда активируемых параметров и контекстном окне в 256 000 токенов K2-Thinking задаёт новые стандарты агентного интеллекта, оставаясь при этом полностью доступной как открытая модель с открытыми весами.
Текущие тарифы на Kimi-K2-Thinking на Novita AI: $0,60 за 1 млн входных токенов, $2,50 за 1 млн выходных токенов
Что такое Kimi-K2-Thinking?
Kimi-K2-Thinking — это самая продвинутая открытая модель рассуждений от Moonshot AI, созданная как «агент рассуждений», который шаг за шагом рассуждает, динамически вызывая инструменты. В отличие от традиционных моделей рефлексивного уровня, K2-Thinking использует расширенную цепочку рассуждений на протяжении сотен шагов, что делает её идеальной для решения сложных задач, требующих устойчивой концентрации и оркестрации инструментов.
Глубокие рассуждения и оркестрация инструментов
K2-Thinking обучена сквозным образом чередовать рассуждения по цепочке с вызовами функций, что позволяет реализовывать автономные рабочие процессы исследования, программирования и написания текстов, длящиеся сотни шагов без схода с цели. Модель может выполнить 200–300 последовательных вызовов инструментов за одну сессию, сохраняя связные рассуждения на всём протяжении процесса.
Нативная квантизация INT4
На этапе пост-обучения применяется обучение с учётом квантизации (Quantization-Aware Training, QAT) для достижения безпотерьного ускорения в 2 раза в режиме низкой задержки. Эта нативная квантизация INT4 позволяет K2-Thinking обеспечивать эффективный вывод с примерно вдвое большей скоростью генерации при сохранении передовой производительности.
Расширенное контекстное окно
K2-Thinking поддерживает контекстное окно в 256 000 токенов, что позволяет обрабатывать длинные документы, сохранять контекст в течение длинных диалогов и решать сложные многошаговые задачи рассуждений, требующие значительного удержания контекста.
Техническая архитектура и спецификации
Kimi-K2-Thinking представляет собой передовую инженерную разработку на архитектуре смеси экспертов, оптимизированную специально для задач рассуждений:
| Спецификация | Значение |
|---|---|
| Архитектура | Смесь экспертов (MoE) |
| Общее количество параметров | 1 триллион |
| Активируемые параметры | 32 миллиарда |
| Длина контекста | 256 000 токенов |
| Количество слоёв | 61 (включая 1 плотный слой) |
| Механизм внимания | MLA (Multi-Head Latent Attention) |
| Количество экспертов | 384 |
| Выбираемых экспертов на токен | 8 |
| Размер словаря | 160 000 |
| Функция активации | SwiGLU |
| Квантизация | Нативная INT4 с QAT |
| Рекомендуемая температура | 1.0 |
Эта сложная архитектура обеспечивает эффективную обработку, сохраняя всю мощность триллионной модели за счёт интеллектуального выбора экспертов и поддержки нативной квантизации.
Производительность на бенчмарках: ведущая открытая модель
Kimi-K2-Thinking демонстрирует исключительную производительность на бенчмарках рассуждений, агентных задач и программирования, часто превосходя проприетарные модели, такие как GPT-5 и Claude Sonnet 4.5:
Задачи рассуждений
| Бенчмарк | Настройка | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HLE (только текст) | без инструментов | 23.9 | 26.3 | 19.8* | 7.9 | 19.8 | 25.4 |
| с инструментами | 44.9 | 41.7* | 32.0* | 21.7 | 20.3* | 41.0 | |
| с высокой нагрузкой | 51.0 | 42.0 | – | – | – | 50.7 | |
| AIME25 | без инструментов | 94.5 | 94.6 | 87.0 | 51.0 | 89.3 | 91.7 |
| с Python | 99.1 | 99.6 | 100.0 | 75.2 | 58.1* | 98.8 | |
| с высокой нагрузкой | 100.0 | 100.0 | – | – | – | 100.0 | |
| HMMT25 | без инструментов | 89.4 | 93.3 | 74.6* | 38.8 | 83.6 | 90.0 |
| с Python | 95.1 | 96.7 | 88.8* | 70.4 | 49.5* | 93.9 | |
| с высокой нагрузкой | 97.5 | 100.0 | – | – | – | 96.7 | |
| IMO-AnswerBench | без инструментов | 78.6 | 76.0* | 65.9* | 45.8 | 76.0* | 73.1 |
| GPQA | без инструментов | 84.5 | 85.7 | 83.4 | 74.2 | 79.9 | 87.5 |
Общие задачи
| Бенчмарк | Настройка | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | без инструментов | 84.6 | 87.1 | 87.5 | 81.9 | 85.0 |
| MMLU-Redux | без инструментов | 94.4 | 95.3 | 95.6 | 92.7 | 93.7 |
| Longform Writing | без инструментов | 73.8 | 71.4 | 79.8 | 62.8 | 72.5 |
| HealthBench | без инструментов | 58.0 | 67.2 | 44.2 | 43.8 | 46.9 |
Агентные задачи поиска
| Бенчмарк | Настройка | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BrowseComp | с инструментами | 60.2 | 54.9 | 24.1 | 7.4 | 40.1 |
| BrowseComp-ZH | с инструментами | 62.3 | 63.0* | 42.4* | 22.2 | 47.9 |
| Seal-0 | с инструментами | 56.3 | 51.4* | 53.4* | 25.2 | 38.5* |
| FinSearchComp-T3 | с инструментами | 47.4 | 48.5* | 44.0* | 10.4 | 27.0* |
| Frames | с инструментами | 87.0 | 86.0* | 85.0* | 58.1 | 80.2* |
Задачи программирования
| Бенчмарк | Настройка | K2 Thinking | GPT-5 | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | с инструментами | 71.3 | 74.9 | 77.2 | 69.2 | 67.8 |
| SWE-bench Multilingual | с инструментами | 61.1 | 55.3* | 68.0 | 55.9 | 57.9 |
| Multi-SWE-bench | с инструментами | 41.9 | 39.3* | 44.3 | 33.5 | 30.6 |
| SciCode | без инструментов | 44.8 | 42.9 | 44.7 | 30.7 | 37.7 |
| LiveCodeBenchV6 | без инструментов | 83.1 | 87.0* | 64.0* | 56.1* | 74.1 |
| OJ-Bench (cpp) | без инструментов | 48.7 | 56.2* | 30.4* | 25.5* | 38.2* |
| Terminal-Bench | с имитацией инструментов (JSON) | 47.1 | 43.8 | 51.0 | 44.5 | 37.7 |
Примечание: Жирным шрифтом обозначена лучшая производительность в каждой категории. Звёздочки (*) указывают на оценки, взятые напрямую из технических отчётов или блогов моделей. K2-Thinking демонстрирует ведущую производительность в задачах рассуждений, агентного поиска и программирования, занимая позицию лучшей открытой модели рассуждений.
Ключевые особенности и возможности
Автономные многошаговые рассуждения
K2-Thinking блестяще справляется со сложными задачами, требующими устойчивых рассуждений на протяжении сотен шагов. Модель может автономно планировать, выполнять, проверять и адаптировать свой подход, сохраняя согласованность задачи на всём протяжении процесса.
Широкие возможности оркестрации инструментов
Модель может выполнить 200–300 последовательных вызовов инструментов за одну сессию, что позволяет ей:
- Искать и получать информацию из нескольких источников
- Выполнять код и проверять результаты
- Управлять веб-браузерами для исследовательских задач
- Получать доступ к базам данных и API
- Координировать несколько инструментов для сложных рабочих процессов
Отдельный поток рассуждений
K2-Thinking предоставляет доступ к своему внутреннему процессу рассуждений через отдельное поле reasoning_content в ответе API, что позволяет разработчикам понимать и проверять, как модель приходит к своим выводам. Эта прозрачность полезна для отладки, валидации и понимания поведения модели.
Оптимизация для промышленного использования
Благодаря нативной квантизации INT4, достигнутой с помощью обучения с учётом квантизации, K2-Thinking обеспечивает:
- Ускорение генерации в 2 раза
- Снижение требований к памяти GPU
- Сохранение точности при безпотерьной квантизации
- Экономически эффективный вывод в масштабах
Доступность с открытыми весами
Выпущенная под модифицированной лицензией MIT, K2-Thinking полностью имеет открытые веса и доступна для исследований, разработки и коммерческих приложений. Модель можно скачать, дообучить и развернуть локально или через API.
Как получить доступ к Kimi-K2-Thinking на Novita AI
Начать работать с Kimi-K2-Thinking на Novita AI быстро, просто и недорого.
Используйте Playground (не требуется написание кода)
- Мгновенный доступ: Зарегистрируйтесь и начните экспериментировать с Kimi-K2-Thinking и другими ведущими моделями за несколько секунд.
- Интерактивный интерфейс: Испытайте возможности глубоких рассуждений модели через интуитивно понятный интерфейс.
- Прозрачность рассуждений: Просматривайте пошаговый процесс мышления модели в реальном времени.
- Сравнение моделей: Легко переключайтесь между Kimi-K2-Thinking и другими ведущими моделями, чтобы найти оптимальный вариант для ваших задач.
Попробуйте демо Kimi-K2-Thinking прямо сейчас
Интеграция через API (для разработчиков)
Бесшовно подключайте Kimi-K2-Thinking к вашим приложениям, рабочим процессам или чат-ботам с помощью унифицированного REST API Novita AI — не нужно управлять весами модели или инфраструктурой.
Вариант 1: Прямая интеграция через API (пример на Python)
Для начала работы просто используйте фрагмент кода ниже:
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)
Ключевые особенности:
- Унифицированный endpoint:
/v3/openaiподдерживает формат API Chat Completions от OpenAI. - Гибкие настройки: Регулируйте температуру, top-p, штрафы и другие параметры для получения индивидуальных результатов.
- Потоковая передача и пакетная обработка: Выбирайте предпочтительный режим получения ответов.
- Доступ к рассуждениям: Просматривайте внутренние размышления модели через поле
reasoning_content.
Вариант 2: Многоагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK
Создавайте продвинутые мультимодальные агентные системы, интегрировав Novita AI с OpenAI Agents SDK:
- Подключи и работай: Используйте Kimi-K2-Thinking в любом рабочем процессе OpenAI Agents.
- Поддержка передачи задач, маршрутизации и использования инструментов: Проектируйте агентов, которые могут глубоко рассуждать, делегировать задачи или запускать функции.
- Интеграция с Python: Просто укажите SDK endpoint Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) и используйте ваш API-ключ для бесшовных агентных рабочих процессов.
Вариант 3: Подключение API Kimi-K2-Thinking на сторонних платформах
- Hugging Face: Используйте Kimi-K2-Thinking в Spaces, конвейерах или с библиотекой Transformers через endpoints Novita AI.
- Фреймворки для агентов и оркестрации: Легко подключайте Novita AI к партнёрским платформам, таким как Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify и Langflow, через официальные коннекторы и пошаговые руководства по интеграции.
- Совместимый с OpenAI API: Наслаждайтесь простой миграцией и интеграцией с инструментами, такими как Cline, Cursor, Trae и Qwen Code, разработанными по стандарту API OpenAI.
- Совместимый с Anthropic API: Бесшовно интегрируйте с Claude Code для агентных рабочих процессов программирования и других инструментов, совместимых с API Anthropic.
Сценарии использования и приложения
Решение сложных задач
K2-Thinking блестяще справляется с математикой уровня PhD, сложными задачами рассуждений и междисциплинарными вопросами, требующими глубоких знаний предметной области и устойчивого аналитического мышления на протяжении сотен шагов рассуждений.
Автономные исследовательские агенты
- Синтез информации: Собирайте, анализируйте и обобщайте информацию из нескольких источников
- Проверка фактов: Сопоставляйте утверждения между документами и базами данных
- Обзор литературы: Анализируйте научные статьи и извлекайте ключевые выводы
- Конкурентная разведка: Изучайте рыночные тенденции и стратегии конкурентов
Сложные задачи программирования
- Проектирование систем: Создавайте архитектуру полноценных приложений на основе требований
- Поиск ошибок: Отлаживайте сложные проблемы с помощью системного анализа
- Рефакторинг кода: Улучшайте кодовые базы с помощью изменений на архитектурном уровне
- Фронтенд-разработка: Создавайте адаптивные веб-приложения с большим количеством компонентов
Долгосрочные рабочие процессы
- Анализ документов: Обрабатывайте и понимайте длинные технические спецификации
- Исследование кодовой базы: Навигируйте и понимайте крупные программные проекты
- Многошаговая автоматизация: Координируйте сложные рабочие процессы с использованием нескольких инструментов
- Стратегическое планирование: Разрабатывайте комплексные стратегии с детальными планами действий
Креативное и техническое письмо
K2-Thinking обеспечивает повышенную производительность в задачах написания длинных текстов, создавая связный, хорошо структурированный контент, который сохраняет согласованность на протяжении расширенных выводов.
Заключение
Kimi-K2-Thinking представляет собой поворотный момент в разработке открытого ИИ, предоставляя сообществу разработчиков возможности рассуждений передового уровня. Сочетание глубоких многошаговых рассуждений, широкой оркестрации инструментов и прозрачного процесса мышления делает её идеальным выбором для создания сложных ИИ-агентов и приложений, требующих устойчивого аналитического мышления.
Благодаря производительности передового уровня, которая соответствует или превосходит проприетарные модели, такие как GPT-5 и Claude Sonnet 4.5, нативной квантизации INT4 для эффективного вывода и контекстному окну в 256 000 токенов, K2-Thinking предлагает непревзойдённую ценность для разработчиков, расширяющих границы агентного ИИ.
Попробуйте демо Kimi-K2-Thinking на Novita AI уже сегодня и ощутите будущее открытого интеллекта рассуждений!
Часто задаваемые вопросы
Что такое Kimi-K2-Thinking?
Kimi-K2-Thinking — это самая продвинутая открытая модель рассуждений от Moonshot AI, созданная как «агент рассуждений», который сочетает глубокие многошаговые рассуждения с оркестрацией инструментов. Она может выполнить 200–300 последовательных вызовов инструментов, сохраняя связные рассуждения на протяжении сотен шагов.
Как Kimi-K2-Thinking сравнивается с другими моделями рассуждений?
Kimi-K2-Thinking достигает производительности передового уровня среди открытых моделей, часто превосходя проприетарные модели, такие как GPT-5 и Claude Sonnet 4.5, на бенчмарках рассуждений и агентных задач. Она набрала 44,9% на Humanity’s Last Exam, 60,2% на BrowseComp и 71,3% на SWE-Bench Verified.
Чем Kimi-K2-Thinking отличается от Kimi-K2-Instruct?
Kimi-K2-Thinking доступна на Novita AI по цене $0,60 за миллион входных токенов и $2,50 за миллион выходных токенов, что предлагает исключительную ценность по сравнению с проприетарными моделями рассуждений.
Подходит ли Kimi-K2-Thinking для использования в продакшене?
Да. Kimi-K2-Thinking включает нативную квантизацию INT4, реализованную с помощью обучения с учётом квантизации, что обеспечивает ускорение генерации в 2 раза при сохранении точности без потерь. Это делает её крайне эффективной для промышленных развёртываний в любом масштабе.
Novita AI — ведущая облачная ИИ-платформа, которая предоставляет разработчикам простые в использовании API и доступную надёжную GPU-инфраструктуру для создания и масштабирования ИИ-приложений.
