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Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking est le model de reasoning à un trillion de paramètres de Moonshot AI. Il surpasse GPT-5 sur le benchmark HLE et supporte 300 tool calls...

moonshot logomoonshotKimi2025-11-06
Contexte
256Ktokens
Sortie max.
16Ktokens
Prix entrée
$0.15/ 1M
Prix sortie
$0.15/ 1M
Modalité:Text
Capacités:OutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
93%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Kimi K2 Thinking a obtenu 93% sur ce benchmark.
HLE
44.9%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Kimi K2 Thinking a obtenu 44.9% sur ce benchmark.
MMLU
90%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Kimi K2 Thinking a obtenu 90% sur ce benchmark.
MMLU Pro
78%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Kimi K2 Thinking a obtenu 78% sur ce benchmark.
SimpleQA
55%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Kimi K2 Thinking a obtenu 55% sur ce benchmark.
IFEval
92%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Kimi K2 Thinking a obtenu 92% sur ce benchmark.
AIME 2025
99.1%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Kimi K2 Thinking a obtenu 99.1% sur ce benchmark.
MATH
99.1%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Kimi K2 Thinking a obtenu 99.1% sur ce benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Kimi K2 Thinking a obtenu 99% sur ce benchmark.
MGSM
95%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Kimi K2 Thinking a obtenu 95% sur ce benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Kimi K2 Thinking a obtenu 75% sur ce benchmark.
SWE-Bench
71.3%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Kimi K2 Thinking a obtenu 71.3% sur ce benchmark.
HumanEval
83%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Kimi K2 Thinking a obtenu 83% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
83.1%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Kimi K2 Thinking a obtenu 83.1% sur ce benchmark.
MMMU
80%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Kimi K2 Thinking a obtenu 80% sur ce benchmark.
MMMU Pro
60%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Kimi K2 Thinking a obtenu 60% sur ce benchmark.
ChartQA
88%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Kimi K2 Thinking a obtenu 88% sur ce benchmark.
DocVQA
94%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Kimi K2 Thinking a obtenu 94% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Kimi K2 Thinking a obtenu 55% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Kimi K2 Thinking a obtenu 12% sur ce benchmark.

À propos de Kimi K2 Thinking

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Kimi K2 Thinking.

Intelligence Open à un Trillion de Parameters

Kimi K2 Thinking est un model de reasoning révolutionnaire à un trillion de parameters de Moonshot AI qui a redéfini les frontières de l'intelligence open-source. Lancé en novembre 2025, il utilise une architecture sophistiquée de Mixture-of-Experts (MoE) avec 1T de total parameters — n'en activant que 32B pour l'inference — ce qui le rend à la fois remarquablement puissant et efficace sur le plan computationnel. Contrairement aux models de langage standards, K2 Thinking est conçu comme un "agent de réflexion", exploitant le test-time computation pour effectuer un reasoning logique profond, de la planification et une utilisation autonome d'outils.

Prouesses Agentic et Scalabilité

Le model est particulièrement réputé pour ses capacités agentic, exécutant avec succès jusqu'à 300 tool calls séquentiels sans intervention humaine. Cela en fait un choix redoutable pour la recherche complexe, la programmation compétitive et les workflows techniques multi-étapes. En utilisant nativement la précision INT4 via le Quantization-Aware Training, Moonshot AI a permis à ce model massif de s'exécuter sur des clusters de matériel accessibles tout en surpassant des géants closed-source comme GPT-5 et Claude 4.5 dans les benchmarks critiques de reasoning et de navigation.

Architecture pensée pour les Développeurs

Conçu pour la communauté mondiale des développeurs, Kimi K2-Thinking offre des mesures de rapport coût-performance inégalées. Avec une immense context window de 256K et un support pour un traitement étendu en chain-of-thought, il comble le fossé entre les models spécialisés locaux et les API cloud de classe entreprise. Sa méthodologie d'entraînement se concentre sur la planification à long horizon, permettant au model de réfléchir, de corriger et d'optimiser ses résultats de manière itérative.

Kimi K2 Thinking

Cas d'utilisation de Kimi K2 Thinking

Découvrez les différentes façons d'utiliser Kimi K2 Thinking pour obtenir d'excellents résultats.

Recherche autonome

exécution de recherches web approfondies nécessitant des centaines de tool calls séquentiels et une vérification itérative des informations.

Résolution de problèmes scientifiques

traitement de questions de mathématiques et de physique de niveau doctorat en utilisant l'exécution d'outils Python et le chain-of-thought.

Programmation compétitive

résolution de défis algorithmiques de haute difficulté sur des plateformes comme Codeforces et LeetCode avec une précision de niveau doctorat.

Debug de code complexe

identification et correction d'erreurs logiques dans des bases de code massives multi-fichiers grâce à des étapes de reasoning exhaustives à large horizon.

Analyse juridique et de conformité

examen de longs documents techniques ou juridiques sur une context window de 256K pour identifier des risques ou des contradictions subtils.

Automatisation par AI agentic

alimentation d'agents autonomes capables de planifier, d'agir, de réfléchir et d'affiner leurs propres résultats pendant des heures sans intervention humaine.

Points forts

Limitations

Profondeur agentic: le seul model Open Weights capable de gérer 200 à 300 tool calls séquentiels sans dégradation des performances.
Input texte uniquement: manque actuellement de support vision multimodal natif pour le traitement direct d'images, de vidéos ou de fichiers audio.
Reasoning state-of-the-art: surpasse GPT-5 et Claude 4.5 sur Humanity's Last Exam (HLE) et BrowseComp grâce à un test-time scaling intensif.
Besoins massifs en RAM: le déploiement local de l'architecture 1T complète nécessite plus de 500 Go de RAM ou des clusters Mac distribués.
Efficacité économique inégalée: avec un prix fixe de 0,15 $/1M tokens, il offre une intelligence de frontier model à une fraction du coût des API propriétaires.
Latence initiale du token: la phase intensive de reasoning interne entraîne un time-to-first-token plus lent par rapport aux LLM sans reasoning.
Optimisation INT4 native: la quantization native via le Quantization-Aware Training permet un boost de vitesse de 2x pour l'inference locale sur du matériel accessible.
Verbosité du reasoning: le model peut générer des séquences de chain-of-thought excessivement longues, même pour des requêtes relativement simples.

Démarrage rapide API

moonshot/kimi-k2-thinking

Voir la documentation
moonshot SDK
import OpenAI from 'openai';

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

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'kimi-k2-thinking',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'Vous êtes Kimi, une AI de reasoning par Moonshot AI.' },
      { role: 'user', content: 'Résoudre la tâche de vérification de la preuve de l\'Hypothèse de Riemann.' }
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Kimi K2 Thinking

Voyez ce que la communauté pense de Kimi K2 Thinking

"Kimi K2 Thinking est le meilleur model AI que j'aie jamais utilisé... pas d'hallucinations et des centaines de tool calls."
Alex Finn
youtube
"L'écart entre le closed-source et l'open-source continue de se réduire alors même que le coût des tokens s'effondre."
Emad Mostaque
x
"Moonshot K2-Thinking redéfinit les agents intelligents locaux avec 300 tool calls."
Brian Roemmele
x
"Enfin un model qui réfléchit réellement à la logique du prompt avant de répondre !"
ai_user_2025
reddit
"La Chine repousse vraiment la frontier de l'open-source et de l'Open Weights avec la série Kimi."
Nathan Lambert
x
"Des performances absolument époustouflantes sur des problèmes de mathématiques compétitifs."
MathWizard
hackernews

Vidéos sur Kimi K2 Thinking

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Kimi K2 Thinking

C'est le model indépendant le plus agentic jamais conçu.

Il est capable de penser et de réfléchir à chaque étape. Ainsi, il ne se perd jamais.

Il est extrêmement rentable... la moitié du prix de ChatGPT-5 et environ un dixième du prix de Sonnet 4.5.

Il parvient à éviter les pièges logiques courants des LLM standards.

Moonshot change vraiment la donne pour l'accessibilité de l'Open Weights.

Il peut exécuter jusqu'à 200 ou 300 tool calls séquentiels sans intervention humaine.

K2 Thinking a obtenu un score de 60,2 %, surpassant considérablement la référence humaine de 29,2 % sur BrowseComp.

La Chine repousse vraiment la frontier de l'open-source et de l'Open Weights.

L'implémentation Mixture-of-Experts ici est incroyablement efficace pour 1 trillion de parameters.

Vous obtenez un reasoning de niveau frontier model pour presque rien.

Je le fais tourner ici sur un Mac Studio en utilisant une configuration optimisée.

Nous utilisons 500 Go de RAM. Notre vitesse de traitement a ralenti à environ 6,9 tokens par seconde.

Il a effectivement écrit ce code, mais il ne s'est pas arrêté. Il a recommencé à réfléchir.

Même avec la quantization, la cohérence logique de ce model reste d'élite.

Le monologue interne montre exactement où il corrige ses propres erreurs de coding.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

Agents IA
Automatisation Web
Flux Intelligents
Voir la video demo

Conseils Pro pour Kimi K2 Thinking

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Kimi K2 Thinking.

Activer les Thinking Tags

lors de l'exécution locale via des outils comme llama.cpp, assurez-vous d'utiliser le flag --special pour rendre correctement les tokens internes <think>.

Optimiser la Temperature

réglez la temperature à 1.0 et min_p à 0.01 pour obtenir les résultats de reasoning les plus stables et rigoureux.

Clustering matériel

déployez la version INT4 quantized sur un cluster de deux Mac Studio M3 Ultra avec RDMA pour une expérience 1T locale sans perte.

Planification à long terme

structurez vos prompts pour demander explicitement un 'plan étape par étape' en premier afin de déclencher les capacités d'apprentissage adaptatif et de recherche du model.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Jonathan Kogan

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