Was ist das context window von Kimi K2 Thinking?

Es unterstützt bis zu 256.000 tokens. Dies ermöglicht die Verarbeitung ganzer Bücher oder umfangreicher Code-Repositories in einem einzigen prompt.

Wie hoch sind die API-Kosten?

Das model kostet 0,60 $ pro 1 Million input tokens und 2,50 $ pro 1 Million output tokens. Dies ist deutlich günstiger als konkurrierende closed-source reasoning model-Lösungen.

Kann ich Kimi K2 Thinking lokal ausführen?

Ja, die model weights sind auf HuggingFace für den öffentlichen Download verfügbar. Man benötigt etwa 245 GB VRAM, um die 1-bit quantisierte Version effektiv auszuführen.

Was ist das Besondere an den tool use-Fähigkeiten?

Es kann 200 bis 300 tool calls sequenziell in einem Durchgang verarbeiten. Das macht es zu einem Experten für autonomes Browsing und komplexe, mehrstufige agentic Aufgaben.

Unterstützt es multimodal Inputs wie Bilder?

Diese spezifische Thinking-Variante ist textbasiert. Für vision-Aufgaben bietet Moonshot die Kimi-VL-Serie an, die für multimodal Verständnis optimiert ist.

Wie ist der Vergleich zu OpenAI o1?

K2 Thinking erreicht das Niveau von o1 bei reasoning benchmarks wie AIME und MATH. Es übertrifft o1 insbesondere bei agentic Browsing-Aufgaben und dem HLE benchmark.

Wird Streaming in der API unterstützt?

Ja, die API unterstützt token-by-token streaming. Dies ist nützlich, um den reasoning-Prozess des models in Echtzeit zu überwachen.

Welche Architektur wird verwendet?

Es verwendet eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 1 Billion parameters. Während jedes inference-Schritts werden nur 32 Milliarden parameters aktiviert.

Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking ist das reasoning-Modell mit einer Billion parameters von Moonshot AI. Es übertrifft GPT-5 bei HLE und unterstützt autonom 300 sequenzielle...

moonshotKimi K26. November 2025

Kontext

256KToken

Max. Ausgabe

16KToken

Eingabepreis

$0.15/ 1M

Ausgabepreis

$0.15/ 1M

Modalität:Text

Fähigkeiten:ToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

93%

HLE

44.9%

MMLU

90%

MMLU Pro

78%

SimpleQA

55%

IFEval

92%

AIME 2025

99.1%

MATH

99.1%

GSM8k

99%

MGSM

95%

MathVista

75%

SWE-Bench

71.3%

HumanEval

83%

LiveCodeBench

83.1%

MMMU

80%

MMMU Pro

60%

ChartQA

88%

DocVQA

94%

Terminal-Bench

55%

ARC-AGI

12%

API-Dokumentation anzeigen

Über Kimi K2 Thinking

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Kimi K2 Thinking.

Mixture of Experts mit einer Billion Parameter

Kimi K2 Thinking ist ein reasoning-Modell mit einer Billion parameters, das eine Mixture-of-Experts (MoE) Architektur verwendet. Es wurde von Moonshot AI entwickelt und Ende 2025 veröffentlicht. Es aktiviert nur 32B parameters für inference, was eine enorme Wissenskapazität mit hoher Recheneffizienz verbindet. Es wurde speziell als denkender Agent konzipiert, der seine Rechenleistung während der inference-Phase skaliert, um komplexe logische Probleme zu lösen. Dieser Ansatz erlaubt es dem model, über seine eigenen reasoning-Schritte zu reflektieren und Fehler zu korrigieren, bevor eine endgültige Antwort gegeben wird.

Agentic Tool Use und Planung

Das model zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, bis zu 300 sequenzielle tool calls autonom zu verarbeiten. Während die meisten standardmäßigen language models mit langfristiger Planung kämpfen, ist K2 Thinking für agentic Workflows wie autonomes Web-Browsing und mehrstufige Softwareentwicklung ausgelegt. Es unterstützt nativ INT4-Präzision durch Quantization-Aware Training, was es dem model ermöglicht, eine Leistung auf frontier-level beizubehalten, während es auf Standard-Enterprise-Hardware-Clustern ausgeführt wird.

Fokus auf Entwicklung und Forschung

Mit einem 256K-token context window ist das model für tiefgehende Forschung und komplexe technische Aufgaben konzipiert. Es schließt die Leistungslücke zwischen closed-source-Systemen und open-weights-models. Seine Fähigkeit, wissenschaftliche Fragen auf PhD-Niveau und mathematische Wettbewerbsaufgaben zu lösen, macht es zur idealen Wahl für akademische Forschung, automatisierte Coding-Assistenten und hochpräzise reasoning-Anwendungen, bei denen logische Konsistenz die wichtigste Anforderung ist.

Anwendungsfälle für Kimi K2 Thinking

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Kimi K2 Thinking für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Komplexe Softwareentwicklung

Lösung echter GitHub-Issues und Architektur komplexer Codebasen durch iterative Selbstkorrektur.

Autonome Forschungsagenten

Ausführung hunderter sequenzieller tool calls zur Beschaffung und Synthese komplexer technischer Daten.

Mathematik auf Olympiade-Niveau

Lösung fortgeschrittener Geometrie- und Algebra-Probleme mit tiefer chain-of-thought-Verifizierung.

Wissenschaftliche Analyse auf PhD-Niveau

Beantwortung von Expertenfragen in Physik und Biologie, die mehrstufige logische Deduktion erfordern.

Interaktive Computersteuerung

Navigation in Terminal-Umgebungen und Cloud-Infrastrukturen zur Automatisierung von DevOps-Workflows.

Logikintensives kreatives Schreiben

Erstellung von Long-Form-Inhalten, die eine strikte Einhaltung komplexer Welt-Regeln erfordern.

Stärken

Einschränkungen

State-of-the-Art Reasoning: Erreicht 44,9 % bei HLE mit Tools und übertrifft führende closed-source models bei Logik auf Expertenniveau.

Massive Ressourcenanforderungen: Lokale inference erfordert selbst mit Quantisierung mindestens 245 GB VRAM, was den Einsatz auf High-End-Server-Cluster beschränkt.

Außergewöhnliche Agentic-Tiefe: Fähig zu 300 sequenziellen tool calls, was echtes autonomes Web-Research und Browser-Aufgaben ermöglicht.

Inhärente Response-Latency: Der tiefe Denkprozess führt zu erheblichen Wartezeiten, da das model seine test-time computation skaliert.

Mathematische Genauigkeit auf Top-Niveau: Erreicht 94,5 % bei AIME 2025, was die Zuverlässigkeit bei mathematischen Problemen auf hohem Niveau unterstreicht.

Fehlende native Multimodalität: Diese Variante kann Bild- oder Video-Inputs nicht direkt verarbeiten und erfordert ein separates vision-model für multimodal Aufgaben.

Zugänglichkeit durch Open-Weights: Stellt frontier model-Intelligenz für die Entwickler-Community zur lokalen Bereitstellung und fine-tuning zur Verfügung.

Hoher Token-Overhead: Interne reasoning-Schritte verbrauchen eine große Anzahl an output tokens, was die API-Kosten bei einfachen Anfragen erhöht.

API-Schnellstart

moonshot/kimi-k2-thinking

Dokumentation anzeigen

moonshot SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.moonshot.cn/v1',
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k2-thinking',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Design a system for autonomous code review using 300 tool calls.' }],
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Kimi K2 Thinking sagen

Sehen Sie, was die Community über Kimi K2 Thinking denkt

“Kimi K2.5 ist das beste offene Modell zum Coden, die haben wirklich abgeliefert.”

— npc_gooner

“Moonshot AI hat gerade Kimi K2 Thinking veröffentlicht. 300 sequenzielle tool calls? Das ist die Zukunft von agentic AI.”

— @tech_trends

twitter

“Kimi hat Kimi K2 Thinking veröffentlicht, ein open-source reasoning-Modell mit einer Billion parameters. Das ist ein echtes Kaliber.”

— nekofneko

“Die Tatsache, dass es 300 tool calls sequenziell verarbeiten kann, eröffnet völlig neue Agenten-Workflows.”

— AI Explained

youtube

“Beeindruckend zu sehen, wie ein open-source model diese Werte erreicht. Der Ansatz der Skalierung der Test-Time-Rechenleistung zahlt sich eindeutig aus.”

— jsmith23

hackernews

“Dieses model lokal auszuführen ist eine Herausforderung, aber die reasoning-Tiefe ist anders als alles andere im Open-Weights-Bereich.”

— LocalLlamaEnthusiast

Videos über Kimi K2 Thinking

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Kimi K2 Thinking

“Kimi K2 Thinking ist das beste KI-Modell, das ich je benutzt habe.”

“Es ist das autonomste Modell, das jemals erstellt wurde. Das bedeutet, es kann stundenlang eigenständig arbeiten.”

“Es ist in der Lage, bei jedem einzelnen Schritt nachzudenken und zu reflektieren. Deshalb verliert es nie den Faden.”

“Die reasoning-Geschwindigkeit ist trotz der Billionen von parameters überraschend schnell.”

“Wenn Sie Agents entwickeln, ist dies die Architektur, die Sie sich ansehen sollten.”

“Kimi K2 Thinking... ist ein Thinking-Upgrade für das Kimi K2 model, das zugegebenermaßen sehr hoch geschätzt wird.”

“Dies ist natürlich ein open-source model... mit einer Gesamtgröße von etwa 1 Billion parameters.”

“Alle Benchmark-Ergebnisse wurden unter int4-Präzision berichtet.”

“Es bewältigt komplexe mathematische Probleme mit einer Logik, die mit den führenden proprietären Laboren konkurriert.”

“Der Installationsprozess für die lokalen weights ist recht unkompliziert, wenn man über den nötigen VRAM verfügt.”

“Kimi K2.5 ist das neueste open-source model, entwickelt von dem chinesischen Unternehmen Moonshot AI.”

“Es ist in der Lage, bis zu 100 Sub-Agents und 1.500 tool calls zu starten und diese gleichzeitig auszuführen.”

“Ich würde es definitiv empfehlen, wenn Sie eine wirklich schöne Website erstellen möchten.”

“Der interne chain-of-thought ermöglicht es, Code-Fehler selbst zu korrigieren, bevor die endgültige Antwort ausgegeben wird.”

“Moonshot hat sich bei dieser speziellen Veröffentlichung sehr auf die langfristige Planung fokussiert.”

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Pro-Tipps für Kimi K2 Thinking

Expertentipps, um das Beste aus Kimi K2 Thinking herauszuholen.

Thinking Output aktivieren

Verwenden Sie das spezielle tokens-Flag in Ihrer inference engine, um die internen reasoning-Schritte des models zu sehen.

Temperature optimieren

Setzen Sie die sampling temperature auf 1.0 und min_p auf 0.01, um einen möglichst konsistenten reasoning-Fluss zu erhalten.

System Prompts nutzen

Beginnen Sie Konversationen mit dem offiziellen Identitäts-prompt von Moonshot AI, um das Verhalten des models zu stabilisieren.

Test-Time Compute skalieren

Erlauben Sie dem model, mehr interne tokens für schwierigere Probleme zu generieren, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

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