Kimi K2
Moonshot AI · Outros
Kimi K2 é o modelo de pesos abertos da Moonshot AI, com um trilhão de parâmetros, feito para programar, usar ferramentas e tarefas agênticas. Vem nas versões Kimi-K2-Base e Kimi-K2-Instruct.
Sobre Kimi K2
What Is Kimi K2
Kimi K2 é um modelo de linguagem da Moonshot AI, lançado em julho de 2025 sob licença MIT modificada. Usa uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE): um trilhão de parâmetros totais, mas apenas 32 bilhões ativos por token. Esse arranjo mantém o custo de execução sob controle enquanto o modelo recorre a um repertório muito maior de conhecimento.
O que o diferencia é o foco no trabalho agêntico. A A Moonshot criou este modelo agêntico de código aberto para usar ferramentas, raciocinar em vários passos e programar, não para longas cadeias de pensamento visível. A versão Instruct é, nas palavras da empresa, um modelo de reflexo sem pensamento longo: responde rápido e chama ferramentas bem sem deliberar páginas antes. Se você quer os rastros de raciocínio visíveis, eles chegaram depois com o Kimi K2 Thinking, não com o K2 original.
O principal obstáculo está no hardware. Os pesos completos de 1T exigem infraestrutura séria para auto-hospedar, e o modelo não processa imagens. Para qualquer tarefa visual você precisa de um modelo à parte como o Kimi-VL. A maioria das pessoas vai usá-lo pela API em vez de rodá-lo localmente.
Getting Started
- Crie uma conta na Moonshot AI em platform.moonshot.ai
- Abra a seção de chaves de API e gere uma
- Escolha um modelo no painel, seja Kimi-K2-Instruct ou outra variante mais nova do K2
- Envie sua primeira requisição pelo endpoint compatível com OpenAI, ou aponte uma ferramenta compatível com Anthropic, como o Claude Code, para a URL base
- Para um teste sem código, use o app de chat em kimi.com
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Kimi K2.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores que criam agentes
- Equipes com orçamento apertado
- Pesquisadores que querem ajustar o modelo
Tarefas
- Programação no nível de repositório
- Fluxos automatizados com várias ferramentas
- Problemas de matemática e raciocínio
Cenários
- Integrar um modelo aberto em um assistente de programação
- Rodar um assistente auto-hospedado
- Processamento em massa sensível a custo
Principais recursos
Arquitetura MoE de um trilhão de parâmetros
O K2 reúne um trilhão de parâmetros totais distribuídos em 384 especialistas, mas ativa só 32 bilhões por token. Você tem o conhecimento de um modelo enorme ao custo de processamento de um bem menor. Essa é a razão de fundo pela qual ele compete em benchmarks e continua acessível de servir.
Feito para chamar ferramentas e agentes
A Moonshot treinou o K2 com dados sintéticos em larga escala que cobrem centenas de domínios e milhares de ferramentas. Ele lida com uso de ferramentas em vários turnos e saída estruturada no estilo JSON de forma nativa, e isso o torna útil dentro de frameworks de agentes, não só como chatbot.
Bom desempenho em programação
No SWE-bench Verified, o Kimi K2 Instruct alcança 65,8% no modo agêntico de tentativa única, à frente de vários modelos fechados no mesmo teste. No LiveCodeBench v6 chega a 53,7%, também um número de ponta. São dados da avaliação da Moonshot, então trate-os como reportados pelo fabricante.
Janela de contexto de 128K
O K2 original suporta um contexto de 128 mil tokens, o bastante para carregar um documento técnico longo ou um módulo de código considerável de uma vez. Variantes posteriores ampliam isso para 256K em tarefas ainda mais longas.
Pesos abertos que você pode auto-hospedar
Os pesos são baixados do Hugging Face sob licença MIT modificada, e o modelo roda em vLLM, SGLang e TensorRT-LLM. Você não fica preso a um fornecedor, e pode inspecionar ou adaptar o modelo.
API compatível com OpenAI e Anthropic
A API aceita requisições no estilo da OpenAI e da Anthropic, então migrar um app existente é quase trocar a URL base e a chave. Isso reduz o custo de troca para equipes que já operam com qualquer um dos dois protocolos.
Prós e contras
Prós
- Pesos abertos com licença permissiva, então você pode auto-hospedar e ajustar em vez de alugar acesso
- Notas de ponta em programação e chamada de ferramentas entre os modelos abertos do seu lançamento
- Preço de API baixo por milhão de tokens, com descontos por acertos de cache em contexto repetido
- Duas variantes (Base e Instruct) cobrem pesquisa e produção
- Funciona com os formatos de API da OpenAI e da Anthropic, o que facilita migrar
Contras
- Sem compreensão de imagens no K2 base, então tarefas visuais pedem um modelo à parte
- O modelo completo de 1T exige hardware sério para rodar localmente, o que descarta a auto-hospedagem casual
- O contexto chega a 128K no lançamento original, menos que alguns rivais, e ele não delibera como um modelo de raciocínio dedicado
- Os benchmarks são reportados pelo próprio fabricante, então a verificação independente continua importando para a sua carga de trabalho
Perguntas frequentes
O Kimi K2 mira o trabalho agêntico: programar, chamar ferramentas e automatizar tarefas de vários passos. Ele também resolve chat geral, matemática e redação, mas as habilidades se destacam no uso de ferramentas e na programação.
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