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Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking est le modèle de reasoning à un billion de parameters de Moonshot AI. Il surpasse GPT-5 sur HLE et prend en charge 300 appels d'outils...

moonshot logomoonshotKimi K26 novembre 2025
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.

Mixture of Experts à un billion de parameters

Kimi K2 Thinking est un modèle de reasoning à un billion de parameters utilisant une architecture Mixture-of-Experts (MoE). Développé par Moonshot AI et publié fin 2025, il n'active que 32B de parameters pour l'inference, ce qui équilibre une capacité de connaissance massive avec une efficacité computationnelle. Il est conçu spécifiquement comme un agent de réflexion qui ajuste son calcul pendant la phase d'inference pour résoudre des problèmes logiques complexes. Cette approche permet au modèle de réfléchir sur son propre raisonnement et de corriger les erreurs avant de fournir une réponse finale.

Utilisation d'outils agentic et planification

Le modèle se distingue par sa capacité à gérer jusqu'à 300 appels d'outils séquentiels de manière autonome. Alors que la plupart des modèles de langage standards peinent avec la planification à long terme, K2 Thinking est conçu pour les workflows agentic tels que la navigation web autonome et l'ingénierie logicielle multi-étapes. Il prend en charge nativement la précision INT4 via le Quantization-Aware Training, permettant au modèle de maintenir des performances de niveau frontier tout en fonctionnant sur des clusters de matériel d'entreprise standards.

Accent sur le développement et la recherche

Avec une context window de 256K tokens, le modèle est conçu pour la recherche approfondie et les tâches techniques complexes. Il comble le fossé de performance entre les systèmes closed-source et les modèles open-weights. Sa capacité à résoudre des questions scientifiques de niveau doctorat et des problèmes mathématiques de compétition en fait un choix approprié pour la recherche académique, les assistants de codage automatisés et les applications de reasoning haute fidélité où la cohérence logique est l'exigence principale.

Kimi K2 Thinking

Cas d'utilisation de Kimi K2 Thinking

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

Génie logiciel complexe

Résolution de problèmes réels sur GitHub et architecture de bases de code multi-fichiers via l'auto-correction itérative.

Agents de recherche autonomes

Exécution de centaines d'appels d'outils séquentiels pour collecter et synthétiser des données techniques obscures.

Mathématiques de niveau olympique

Résolution de problèmes avancés de géométrie et d'algèbre avec une vérification approfondie par chain-of-thought.

Recherche scientifique de niveau doctorat

Réponses à des questions d'experts en physique et en biologie nécessitant une déduction logique en plusieurs étapes.

Contrôle informatique interactif

Navigation dans des environnements de terminal et des infrastructures cloud pour automatiser les workflows DevOps.

Écriture créative à forte charge logique

Génération de contenus longs nécessitant le respect strict de règles de world-building complexes.

Points forts

Limitations

Reasoning state-of-the-art: Obtient un score de 44,9 % sur HLE avec des outils, dépassant les principaux modèles closed-source en matière de logique experte.
Besoins en ressources massifs: L'inference locale nécessite au moins 245 Go de VRAM même avec quantification, limitant son utilisation aux clusters de serveurs haut de gamme.
Profondeur agentic exceptionnelle: Capable de 300 appels d'outils séquentiels, permettant une recherche web et des tâches de navigation véritablement autonomes.
Latency de réponse inhérente: Le processus de réflexion profonde entraîne des temps d'attente importants à mesure que le modèle met à l'échelle son calcul pendant le temps de test.
Précision mathématique de premier plan: Atteint 94,5 % sur AIME 2025, prouvant sa fiabilité pour la résolution de problèmes mathématiques de haut niveau.
Absence de multimodalité native: Cette variante ne peut pas traiter directement les entrées image ou vidéo, nécessitant un modèle de vision séparé pour les tâches multimodal.
Accessibilité des poids open-weights: Offre une intelligence de niveau frontier à la communauté des développeurs pour un déploiement local et le fine-tuning.
Surcharge de tokens élevée: Les étapes de reasoning interne consomment un grand nombre de tokens en sortie, ce qui augmente les coûts de l'API pour les requêtes simples.

Démarrage rapide API

moonshot/kimi-k2-thinking

Voir la documentation
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();

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 K2.5 est le meilleur modèle open pour le codage, ils ont vraiment assuré.
npc_gooner
reddit
Moonshot AI vient de sortir Kimi K2 Thinking. 300 appels d'outils séquentiels ? C'est le futur de l'AI agentic.
@tech_trends
twitter
Kimi a sorti Kimi K2 Thinking, un modèle de reasoning open-source à un billion de parameters. C'est du sérieux.
nekofneko
reddit
Le fait qu'il puisse gérer 300 appels d'outils séquentiels ouvre la voie à des workflows d'agents entièrement nouveaux.
AI Explained
youtube
Impressionnant de voir un modèle open-source atteindre ces chiffres. L'approche de mise à l'échelle du test-time porte clairement ses fruits.
jsmith23
hackernews
Exécuter ce modèle localement est un défi, mais la profondeur de reasoning est sans commune mesure avec tout ce qui existe dans l'espace des poids ouverts.
LocalLlamaEnthusiast
reddit

Vidéos sur Kimi K2 Thinking

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking est le meilleur modèle AI que j'ai jamais utilisé.

C'est le modèle autonome le plus axé agentic jamais créé. Cela signifie qu'il peut fonctionner pendant des heures tout seul.

Il est capable de penser et de réfléchir à chaque étape du chemin. Il ne se perd donc jamais.

La vitesse de reasoning est étonnamment rapide malgré le billion de parameters.

Si vous construisez des agents, c'est l'architecture que vous voulez examiner.

Kimi K2 Thinking... est une mise à niveau axée réflexion du modèle Kimi K2, qui semble honnêtement être très largement reconnu.

Il s'agit bien sûr d'un modèle open-source... totalisant environ 1 billion de parameters.

Tous les résultats des benchmark sont rapportés avec une précision int4.

Il gère les problèmes mathématiques complexes avec un niveau de logique qui rivalise avec les meilleurs laboratoires propriétaires.

Le processus d'installation pour les poids locaux est assez simple si vous avez la VRAM.

Kimi K2.5 est le dernier modèle open-source développé par une société chinoise appelée Moonshot AI.

Il est capable de lancer jusqu'à 100 sous-agents et 1 500 appels d'outils et de les exécuter simultanément.

Je le recommanderais certainement si vous voulez créer un site web vraiment magnifique.

Le chain-of-thought interne lui permet d'auto-corriger les erreurs de code avant de fournir la réponse finale.

Moonshot s'est vraiment concentré sur la planification à long terme pour cette version spécifique.

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

Conseils Pro pour Kimi K2 Thinking

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

Activer le Thinking Output

Utilisez le flag des tokens spéciaux dans votre moteur d'inference pour voir les étapes de reasoning interne du modèle.

Optimiser la Temperature

Réglez la temperature d'échantillonnage sur 1.0 et min_p sur 0.01 pour obtenir le flux de reasoning le plus cohérent.

Utiliser les System Prompts

Commencez les conversations avec le prompt d'identité officiel de Moonshot AI pour stabiliser le comportement du modèle.

Mettre à l'échelle le Test-Time Compute

Autorisez le modèle à générer davantage de tokens internes pour les problèmes difficiles afin d'augmenter la précision.

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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Mohammed Ibrahim

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Emily Rodriguez

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