Kimi K2 Thinking
Kimi K2 Thinking은 Moonshot AI의 1조 parameter 규모 reasoning model입니다. HLE benchmark에서 GPT-5를 능가하며, 개발자를 위해 300회의 연속적인 자율 tool call을 지원합니다.
moonshotKimi2025-11-06Kimi K2 Thinking 소개
Kimi K2 Thinking의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.
1조 Parameters 규모의 오픈 인텔리전스
Kimi K2 Thinking은 오픈소스 인텔리전스의 경계를 재정의한 Moonshot AI의 획기적인 1조 parameters reasoning model입니다. 2025년 11월에 출시된 이 모델은 총 1T parameters 규모의 정교한 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 활용하며, inference 시에는 32B만 활성화하여 강력한 성능과 연산 효율성을 동시에 달성했습니다. 일반적인 언어 모델과 달리 K2 Thinking은 'thinking agent'로 설계되어, 깊은 논리적 reasoning, 계획 수립 및 자율적 tool use를 위해 test-time computation을 확장합니다.
Agentic 역량과 확장성
이 model은 특히 agentic 능력으로 유명하며, 인간의 개입 없이 최대 300회의 연속적인 tool call을 성공적으로 수행합니다. 이는 복잡한 리서치, 경쟁 프로그래밍 및 다단계 기술 워크플로우에 있어 강력한 선택지가 됩니다. Quantization-Aware Training을 통해 네이티브 INT4 정밀도를 활용함으로써, Moonshot AI는 이 거대한 model이 일반적인 하드웨어 클러스터에서도 실행될 수 있게 함과 동시에 핵심 reasoning 및 브라우징 benchmark에서 GPT-5 및 Claude 4.5와 같은 closed-source 거물들을 압도하도록 만들었습니다.
개발자 중심의 아키텍처
전 세계 개발자 커뮤니티를 위해 설계된 Kimi K2-Thinking은 타의 추종을 불허하는 가성비를 제공합니다. 256K의 방대한 context window와 광범위한 chain-of-thought 프로세싱 지원을 통해, 로컬 특화 model과 엔터프라이즈급 클라우드 API 사이의 간극을 메웁니다. 이 모델의 학습 방법론은 long-horizon planning에 초점을 맞추고 있어, 결과물을 반복적으로 반추하고 수정하며 최적화할 수 있습니다.
Kimi K2 Thinking 사용 사례
Kimi K2 Thinking을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.
자율적 리서치
수백 개의 연속적인 tool call과 반복적인 정보 검증이 필요한 심층 웹 조사를 수행합니다.
과학적 문제 해결
Python 도구 실행 및 chain-of-thought 프로세싱을 통해 박사 학위 수준의 수학 및 물리학 문제를 해결합니다.
경쟁 프로그래밍
Codeforces 및 LeetCode와 같은 플랫폼의 고난도 알고리즘 문제를 박사 급 정확도로 해결합니다.
복잡한 코드 디버깅
광범위한 reasoning 단계를 통해 방대한 멀티 파일 코드베이스의 논리적 오류를 식별하고 수정합니다.
법률 및 컴플라이언스 분석
256K context window를 활용하여 긴 기술 또는 법률 문서를 검토하고 미세한 리스크나 모순점을 찾아냅니다.
agentic AI 자동화
인간의 개입 없이도 몇 시간 동안 스스로 계획하고 실행하며, 결과를 반추하고 다듬는 자율 에이전트를 구동합니다.
강점
제한
API 빠른 시작
moonshot/kimi-k2-thinking
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: 'You are Kimi, a reasoning AI by Moonshot AI.' },
{ role: 'user', content: 'Solve the Riemann Hypothesis proof verification task.' }
],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.
Kimi K2 Thinking에 대한 사람들의 의견
커뮤니티가 Kimi K2 Thinking에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요
"Kimi K2 Thinking은 제가 사용해 본 최고의 AI 모델입니다... hallucinations가 전혀 없고 수백 번의 tool call을 완벽히 수행합니다."
"token 비용이 급감함에 따라 closed-source와 open-source 사이의 격차가 계속 좁혀지고 있습니다."
"Moonshot K2-Thinking은 300회의 tool call을 통해 로컬 지능형 에이전트의 정의를 다시 쓰고 있습니다."
"드디어 답변하기 전에 prompt의 논리를 실제로 깊이 생각하는 모델이 나왔네요!"
"중국은 Kimi 시리즈를 통해 open-source open weights의 경계를 정말로 확장하고 있습니다."
"경쟁력 있는 수학 문제 풀이 성능이 정말 놀랍습니다."
Kimi K2 Thinking에 대한 동영상
Kimi K2 Thinking에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청
“지금까지 만들어진 것 중 가장 독립적인 agentic 모델입니다.”
“매 단계마다 생각하고 반추할 수 있어서 절대 길을 잃지 않습니다.”
“비용 효율성이 매우 뛰어납니다. ChatGPT 5 가격의 절반, Claude 3.5 Sonnet 가격의 약 10분의 1 수준이죠.”
“일반적인 LLM들이 빠지기 쉬운 논리적 함정을 잘 피해 갑니다.”
“Moonshot은 open weights의 접근성 측면에서 판도를 바꾸고 있습니다.”
“인간의 개입 없이 최대 200~300개의 연속적인 tool call을 실행할 수 있습니다.”
“K2 thinking은 BrowseComp에서 60.2%를 기록하며 인간의 기준선인 29.2%를 크게 앞질렀습니다.”
“중국이 open-source open weights 분야의 frontier를 정말 강력하게 밀어붙이고 있습니다.”
“1조 parameters 규모임에도 불구하고 Mixture-of-Experts 구현이 믿을 수 없을 정도로 효율적입니다.”
“사실상 헐값에 frontier급 reasoning 능력을 얻는 셈입니다.”
“Mac Studio에서 가상 컨트롤 유선 제한을 사용해 실행 중입니다.”
“현재 500GB의 RAM을 사용하고 있습니다. 처리 속도는 초당 6.9 tokens 정도로 느려졌네요.”
“코드를 작성한 뒤 멈추지 않고 다시 reasoning 과정을 시작했습니다.”
“quantization 적용 후에도 이 model의 논리적 일관성은 최상위 수준입니다.”
“내부 독백(internal monologue)을 통해 코딩 오류를 스스로 수정하는 과정을 정확히 보여줍니다.”
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Kimi K2 Thinking 프로 팁
Kimi K2 Thinking을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.
Thinking Tags 활성화
llama.cpp와 같은 도구를 통해 로컬에서 실행할 때, 내부 <think> tokens가 올바르게 렌더링되도록 --special 플래그를 사용하세요.
Temperature 최적화
가장 안정적이고 엄밀한 reasoning 결과를 얻으려면 temperature를 1.0으로, min_p를 0.01로 설정하세요.
하드웨어 클러스터링
손실 없는 1T 로컬 경험을 위해 RDMA로 연결된 두 대의 Mac Studio M3 Ultra 클러스터에 INT4 quantization 버전을 배포하세요.
Long-Horizon Planning
prompt 구성 시 처음에 명시적으로 '단계별 계획(step-by-step plan)'을 요청하여 model의 적응형 학습과 검색 강점을 유도하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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Co-Founder/CEO, rpatools.io
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