Kimi K2 Thinking의 context window는 어떻게 되나요?

최대 256,000 token을 지원합니다. 덕분에 전체 도서나 대규모 코드 저장소를 한 번의 prompt로 처리할 수 있습니다.

API 비용은 얼마인가요?

API 비용은 input token 100만 개당 $0.60, output token 100만 개당 $2.50입니다. 이는 경쟁 중인 closed-source reasoning model보다 훨씬 저렴합니다.

Kimi K2 Thinking을 로컬에서 실행할 수 있나요?

네, 모델 가중치는 HuggingFace에서 공개적으로 다운로드할 수 있습니다. 1-bit 양자화 버전을 효과적으로 실행하려면 약 245GB의 VRAM이 필요합니다.

Tool use 기능의 특별한 점은 무엇인가요?

한 번의 턴에서 200~300개의 tool call을 순차적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 자율적인 브라우징과 단계별 agentic 작업에 최적화되어 있습니다.

이미지와 같은 multimodal 입력을 지원하나요?

이 Thinking 변형 모델은 텍스트 전용입니다. Vision 작업을 위해서는 multimodal 이해에 최적화된 Moonshot의 Kimi-VL 시리즈를 사용해야 합니다.

OpenAI o1과 비교하면 어떤가요?

K2 Thinking은 AIME 및 MATH와 같은 reasoning benchmark에서 o1과 대등한 성능을 보입니다. 특히 agentic 브라우징 및 HLE benchmark에서는 o1을 능가합니다.

API에서 streaming을 지원하나요?

네, API는 token별 streaming을 지원합니다. 이를 통해 모델의 reasoning 과정을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

어떤 아키텍처를 사용하나요?

총 1조 개의 parameters를 가진 Mixture-of-Experts 아키텍처를 사용합니다. 각 inference 단계에서는 320억 개의 parameters만 활성화됩니다.

Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking은 Moonshot AI의 1조 parameter reasoning 모델입니다. HLE에서 기존 모델들을 능가하며, 300개의 순차적 tool call을 자율적으로 수행합니다.

moonshotKimi K22025년 11월 6일

컨텍스트

256K토큰

최대 출력

16K토큰

입력 가격

$0.15/ 1M

출력 가격

$0.15/ 1M

모달리티:Text

기능:도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

Kimi K2 Thinking 소개

Kimi K2 Thinking의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

1조 parameter 규모의 Mixture of Experts

Kimi K2 Thinking은 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 활용하는 1조 parameter 규모의 reasoning 모델입니다. 2025년 후반에 출시된 이 모델은 inference 시 320억 개의 parameter만 활성화하여 방대한 지식 용량과 계산 효율성 사이의 균형을 맞췄습니다. 이 모델은 complex 논리 문제를 해결하기 위해 inference 단계에서 계산량을 확장하는 thinking agent로 설계되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 모델은 최종 답변을 내놓기 전에 스스로의 reasoning을 성찰하고 오류를 수정할 수 있습니다.

Agentic Tool 사용 및 계획

이 모델은 최대 300개의 순차적 tool call을 자율적으로 처리할 수 있는 능력으로 차별화됩니다. 일반적인 언어 모델들이 long-horizon 계획 수립에 어려움을 겪는 반면, K2 Thinking은 자율적인 웹 브라우징이나 다단계 소프트웨어 엔지니어링과 같은 agentic 워크플로우를 위해 설계되었습니다. Quantization-Aware Training을 통해 INT4 정밀도를 기본 지원하며, 이를 통해 표준 엔터프라이즈 하드웨어 클러스터에서도 frontier 수준의 성능을 유지할 수 있습니다.

개발자 및 연구 중심

256K token의 context window를 갖춘 이 모델은 심층 연구 및 복잡한 기술 작업에 최적화되어 있습니다. closed-source 시스템과 open-weights 모델 사이의 성능 격차를 해소합니다. 박사 수준의 과학 질문과 경쟁 수준의 수학 문제를 해결하는 능력은 학술 연구, 자동화된 코딩 어시스턴트 및 논리적 일관성이 최우선인 high-fidelity reasoning 애플리케이션에 적합한 선택지입니다.

Kimi K2 Thinking 사용 사례

Kimi K2 Thinking을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

복잡한 소프트웨어 엔지니어링

반복적인 자체 교정(self-correction)을 사용하여 실제 GitHub 이슈를 해결하고 다중 파일 코드베이스를 설계합니다.

자율 연구 Agent

수백 개의 순차적 tool call을 실행하여 방대한 기술 데이터를 수집하고 종합합니다.

올림피아드 수준의 수학

심층적인 chain-of-thought 검증을 통해 고급 기하학 및 대수학 문제를 해결합니다.

박사 수준의 과학 탐구

다단계 논리적 추론이 필요한 물리학 및 생물학 분야의 전문가 수준 질문에 답변합니다.

인터랙티브 컴퓨터 제어

터미널 환경과 클라우드 인프라를 탐색하여 devops 워크플로우를 자동화합니다.

논리 중심의 창작 글쓰기

복잡한 세계관 규칙을 엄격하게 준수해야 하는 장문의 콘텐츠를 생성합니다.

강점

제한

최첨단(State-of-the-Art) Reasoning: 도구 사용 환경에서 HLE 44.9%를 기록하며, 전문가 수준의 논리 영역에서 주요 closed-source 모델들을 능가합니다.

엄청난 자원 요구 사항: 로컬 inference 시 양자화를 적용해도 최소 245GB의 VRAM이 필요하여 고급 서버 클러스터로 사용이 제한됩니다.

뛰어난 Agentic 심도: 300개의 순차적 tool call을 수행할 수 있어 진정한 자율 웹 연구 및 브라우저 작업이 가능합니다.

내재된 응답 Latency: 심층적인 thinking 과정으로 인해 모델이 test-time computation을 확장함에 따라 상당한 대기 시간이 발생합니다.

최고 수준의 수학적 정확도: AIME 2025에서 94.5%를 달성하여 고난도 수학 문제 해결에 대한 신뢰성을 입증했습니다.

네이티브 Multimodality 부재: 이 버전은 이미지나 비디오 입력을 직접 처리할 수 없으며, multimodal 작업을 위해 별도의 vision 모델이 필요합니다.

Open-Weights 접근성: 개발자 커뮤니티에 frontier model 수준의 지능을 제공하여 로컬 배포 및 fine-tuning을 지원합니다.

높은 token 오버헤드: 내부 reasoning 단계가 많은 양의 output token을 소비하므로 간단한 쿼리에도 API 비용이 증가합니다.

API 빠른 시작

moonshot/kimi-k2-thinking

문서 보기

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: '300개의 tool call을 사용하는 자율 코드 리뷰 시스템을 설계하세요.' }],
  });
  console.log(response.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 K2.5는 코딩을 위한 최고의 open 모델입니다. 정말 대단합니다.”

— npc_gooner

“Moonshot AI가 Kimi K2 Thinking을 출시했습니다. 300개의 순차적 tool call이라니? 이것이 agentic AI의 미래입니다.”

— @tech_trends

twitter

“Kimi가 open-source 1조 parameter reasoning 모델인 Kimi K2 Thinking을 출시했습니다. 진짜가 나타났습니다.”

— nekofneko

“300개의 tool call을 순차적으로 처리할 수 있다는 사실은 완전히 새로운 agent 워크플로우의 가능성을 엽니다.”

— AI Explained

youtube

“open-source 모델이 이 정도 수치를 기록하는 것은 인상적입니다. test-time scaling 접근 방식이 확실히 성과를 내고 있습니다.”

— jsmith23

hackernews

“이 모델을 로컬에서 실행하는 것은 도전적인 일이지만, reasoning의 깊이는 open weights 공간에서 독보적입니다.”

— LocalLlamaEnthusiast

Kimi K2 Thinking에 대한 동영상

Kimi K2 Thinking에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“Kimi K2 Thinking은 제가 사용해 본 최고의 AI 모델입니다.”

“지금까지 만들어진 모델 중 가장 자율적인 agentic 모델입니다. 즉, 몇 시간 동안 스스로 실행될 수 있습니다.”

“모든 단계에서 생각하고 성찰할 수 있어 길을 잃지 않습니다.”

“1조 개의 parameters에도 불구하고 reasoning 속도가 놀라울 정도로 빠릅니다.”

“agent를 구축 중이라면 이 아키텍처를 주목해야 합니다.”

“Kimi K2 Thinking...은 널리 인정받는 Kimi K2 모델의 thinking 업그레이드 버전입니다.”

“물론 1조 개의 parameters를 가진 open-source 모델입니다.”

“모든 benchmark 결과는 int4 정밀도로 보고됩니다.”

“최상위 proprietary 연구소 수준의 논리로 복잡한 수학 문제를 처리합니다.”

“VRAM만 충분하다면 로컬 가중치 설치 과정은 매우 간단합니다.”

“Kimi K2.5는 Moonshot AI라는 중국 기업에서 개발한 최신 open-source 모델입니다.”

“최대 100개의 sub-agent와 1,500개의 tool call을 동시에 실행할 수 있습니다.”

“정말 아름다운 웹사이트를 만들고 싶다면 강력히 추천합니다.”

“내부 chain-of-thought를 통해 최종 답변을 제공하기 전에 코드 오류를 스스로 교정합니다.”

“Moonshot은 이번 릴리스에서 장기 계획(long-horizon planning)에 정말 집중했습니다.”

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Kimi K2 Thinking 프로 팁

Kimi K2 Thinking을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking Output 활성화

inference engine의 special tokens 플래그를 사용하여 모델의 내부 reasoning 단계를 확인하세요.

Temperature 최적화

가장 일관된 reasoning 흐름을 위해 sampling temperature를 1.0으로, min_p를 0.01로 설정하세요.

System Prompts 활용

모델의 동작을 안정화하기 위해 Moonshot AI 공식 identity prompt로 대화를 시작하세요.

Test-Time Compute 확장

더 어려운 문제의 경우 모델이 더 많은 내부 token을 생성하도록 허용하여 정확도를 높이세요.

후기

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