moonshot

Kimi k2.6

Kimi k2.6 to model MoE o skali 1T parametrów od Moonshot AI, oferujący context window 256K, natywne wprowadzanie wideo i elitarną wydajność w autonomicznym...

ReasoningMultimodalCoding AgentOpen WeightsMoE
moonshot logomoonshotKimi20 kwietnia 2026 r.
Kontekst
256Ktokenow
Maks. wyjscie
33Ktokenow
Cena wejscia
$0.95/ 1M
Cena wyjscia
$4.00/ 1M
Modalnosc:TextImageVideo
Mozliwosci:WizjaNarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
90.5%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. Kimi k2.6 uzyskal 90.5% w tym benchmarku.
HLE
54%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. Kimi k2.6 uzyskal 54% w tym benchmarku.
MMLU
86.4%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. Kimi k2.6 uzyskal 86.4% w tym benchmarku.
MMLU Pro
84.6%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. Kimi k2.6 uzyskal 84.6% w tym benchmarku.
SimpleQA
43%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. Kimi k2.6 uzyskal 43% w tym benchmarku.
IFEval
89.8%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. Kimi k2.6 uzyskal 89.8% w tym benchmarku.
AIME 2025
97.3%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. Kimi k2.6 uzyskal 97.3% w tym benchmarku.
MATH
98.2%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. Kimi k2.6 uzyskal 98.2% w tym benchmarku.
GSM8k
97.3%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. Kimi k2.6 uzyskal 97.3% w tym benchmarku.
MGSM
91.5%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. Kimi k2.6 uzyskal 91.5% w tym benchmarku.
MathVista
67.1%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. Kimi k2.6 uzyskal 67.1% w tym benchmarku.
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. Kimi k2.6 uzyskal 80.2% w tym benchmarku.
HumanEval
92%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. Kimi k2.6 uzyskal 92% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
83.1%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. Kimi k2.6 uzyskal 83.1% w tym benchmarku.
MMMU
77.3%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. Kimi k2.6 uzyskal 77.3% w tym benchmarku.
MMMU Pro
75.6%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. Kimi k2.6 uzyskal 75.6% w tym benchmarku.
ChartQA
87.4%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. Kimi k2.6 uzyskal 87.4% w tym benchmarku.
DocVQA
94.9%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. Kimi k2.6 uzyskal 94.9% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
60.2%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. Kimi k2.6 uzyskal 60.2% w tym benchmarku.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. Kimi k2.6 uzyskal 68.8% w tym benchmarku.

O Kimi k2.6

Dowiedz sie o mozliwosciach Kimi k2.6, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Projekt architektoniczny i skala

Kimi k2.6 to multimodalny, frontierowy model Mixture-of-Experts (MoE) o skali biliona parametrów. Wykorzystuje 32 miliardy aktywnych parametrów na token, równoważąc wydajność obliczeniową z wysokopoziomową wydajnością poznawczą. Architektura wspiera wewnętrzny chain-of-thought, w którym model generuje ukryte kroki rozumowania przed wygenerowaniem ostatecznej odpowiedzi. Ten projekt pozwala mu mierzyć się ze złożonymi, wieloetapowymi problemami, które zazwyczaj blokują standardowe modele LLM.

Inteligencja agentowa i koordynacja

Model jest specjalnie zoptymalizowany pod kątem autonomicznej inżynierii oprogramowania i zadań długoterminowych. Może zarządzać Agent Swarms do 300 równoległych podagentów, które koordynują refaktoryzację dużych baz kodu lub zarządzają złożonymi potokami DevOps. Dzięki wykorzystaniu natywnego wywoływania narzędzi i zrozumieniu wizualnemu, Kimi k2.6 działa jako autonomiczny agent zdolny do rozwiązywania problemów GitHub obejmujących wiele plików i tworzenia interfejsów webowych bogatych w animacje na podstawie referencji wizualnych.

Możliwości multimodalne

Natywna obsługa wejść wideo i obrazów wyróżnia Kimi k2.6 spośród wielu modeli open-weights. Przetwarza pliki wideo bezpośrednio w celu przeprowadzenia analizy scen, odtwarzania błędów i ekstrakcji danych strukturalnych. Model służy jako wizualny architekt, generując shadery 3D i złożone animacje przy użyciu bibliotek takich jak Three.js i GSAP na podstawie wizualnych opisów lub przesłanych makiet.

Kimi k2.6

Przypadki uzycia dla Kimi k2.6

Odkryj rozne sposoby wykorzystania Kimi k2.6 do osiagniecia swietnych wynikow.

Autonomiczna inżynieria oprogramowania

Rozwiązywanie złożonych problemów z GitHub poprzez koordynację do 300 równoległych podagentów w trakcie 12-godzinnych sesji.

Generowanie frontendów bogatych w animacje

Tworzenie nowoczesnych interfejsów webowych z shaderami WebGL i GSAP na podstawie pojedynczych promptów tekstowych lub obrazów.

Głęboka analiza wideo

Analiza nagrań w celu odtwarzania błędów wizualnych, opisów scen lub ekstrakcji danych strukturalnych.

Agentowy research rynkowy

Wykonywanie wieloetapowych wyszukiwań w sieci i wywołań narzędzi w celu syntezy raportów z analizy konkurencji z setek źródeł.

Optymalizacja kodu legacy

Identyfikacja wąskich gardeł wydajnościowych w starszych bazach kodu poprzez analizę wykresów typu flame graph dla CPU i danych o alokacji.

Rozwiązywanie problemów naukowych

Odpowiadanie na pytania z zakresu nauki i matematyki na poziomie akademickim przy użyciu reasoning wspomaganego Pythonem i weryfikacji narzędziowej.

Mocne strony

Ograniczenia

Doskonałe możliwości agentowe w kodowaniu: Osiąga wynik 80,2% w SWE-Bench Verified, plasując się wśród najbardziej zdolnych modeli do autonomicznej inżynierii.
Wysokie wymagania VRAM przy lokalnym uruchomieniu: Uruchomienie pełnego modelu lokalnie wymaga 600 GB VRAM, co ogranicza self-hosting do specjalistycznych stacji roboczych klasy high-end.
Skala masowej koordynacji: Zarządza 300 równoległymi podagentami, co pozwala na obsługę zadań refaktoryzacji klasy enterprise w jednym przebiegu.
Regionalne latency API: Infrastruktura jest zoptymalizowana pod kątem Azji, co może prowadzić do wyższych czasów odpowiedzi dla użytkowników z regionów zachodnich.
Natywna wszechstronność multimodalna: Obsługuje natywne wejścia wideo i obrazu, umożliwiając zaawansowane workflowy agentowe wizualno-językowe dla zadań UI/UX.
Luki w zapamiętywaniu w długim kontekście: Model może mieć trudności z idealnym odtworzeniem informacji przy skrajnych krawędziach swojego bufora 256 000 tokenów.
Agresywna przewaga cenowa: Przy cenie 0,95 USD za milion tokenów wejściowych, jest znacznie tańszy niż konkurencyjne modele własnościowe, takie jak Claude 3.7 czy GPT-4o.
Ograniczona licencja komercyjna: Wydanie open-weights korzysta z zmodyfikowanej licencji wymagającej określonej zgodności w przypadku wdrożeń enterprise na dużą skalę.

Szybki start API

moonshotai/kimi-k2.6

Zobacz dokumentacje
moonshot SDK
import OpenAI from "openai";

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

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "kimi-k2.6",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a coding expert." },
      { role: "user", content: "Optimize this Rust function for throughput." }
    ],
    extra_body: { thinking: { type: "enabled" } }
  });

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

main();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o Kimi k2.6

Zobacz, co spolecznosc mysli o Kimi k2.6

Poznajcie Kimi K2.6: Rozwój open-source w kodowaniu. Jeden prompt, ponad 100 plików. Ponad 4000 wywołań narzędzi w ciągu 12 godzin ciągłej pracy.
@Kimi_Moonshot
twitter
Kimi 2.6 POKONUJE Opus 4.7 i jest NAJLEPSZYM modelem open-source na świecie. Bardzo dobry model za 10x niższą cenę.
@bindureddy
twitter
Różnica w cenie to element, którego nikt nie uwzględnia w wycenach. Kimi K2.6 jest 5x tańszy niż Sonnet 4.6. Luka w benchmarkach oficjalnie się odwróciła.
@aakashgupta
twitter
Przetestowałem go na błędzie, który miałem. Rozwiązał go skutecznie za nieco ponad 1 dolara. To był trudny błąd, z którym Sonnet miał problemy.
@uworldhits1391
youtube
Kimi K2.6 jest transformacyjny, choć ma pole do poprawy w zakresie pamięci w ultra-długich zadaniach. Mimo to, 300 równoległych agentów to szaleństwo.
@Radiant-Act4707
reddit
Seria Kimi K2 to moment, w którym laboratoria open-source wreszcie rywalizują i przewyższają gigantów closed-source.
@zxytim
twitter

Filmy o Kimi k2.6

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o Kimi k2.6

Kimi K2.6 nie zniszczy Claude'a, ale ZNISZCZY ceny premium zamkniętych laboratoriów.

Możliwość roju agentów, 300 agentów równolegle, to coś, czego jeszcze nie widzieliśmy w open-source.

Wynik HLE 54,0 to najwyższy wynik, jaki widzieliśmy dla modelu open-weights.

Jeden prompt może prowadzić do 12 godzin ciągłej pracy, co jest nową granicą dla agentów.

Obsługuje wieloetapowe wywoływanie narzędzi ze stabilnością dorównującą najlepszym modelom własnościowym.

Model wizyjny obsługuje natywne wprowadzanie wideo, co jest rzadką funkcją nawet w 2026 roku.

Obsługuje wieloetapowe wywoływanie narzędzi ze stabilnym trybem thinking, który rywalizuje z serią o od OpenAI.

W przypadku frontend developmentu, generacje bogate w ruch są znacznie lepsze niż w K2.5.

Context window 256K pozwala na analizę całych zbiorów dokumentacji za jednym razem.

To jeden z pierwszych modeli, który wykazuje prawdziwą autonomię w środowiskach terminalowych.

Połączenie K2.6 z Kimi Code CLI pozwala na ponad 12-godzinne autonomiczne sesje kodowania.

Zrefaktoryzował 8-letni silnik finansowy i uzyskał 185% wzrostu przepustowości autonomicznie.

To model o bilionie parametrów, ale aktywne parametry to tylko 32B, co utrzymuje jego szybkość.

Oszczędności kosztów dla programistów przechodzących z Claude na Kimi są astronomiczne.

Rozwiązał błąd w złożonej bibliotece Rust, który był otwarty od trzech miesięcy.

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow

Porady Pro dla Kimi k2.6

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać Kimi k2.6.

Włącz wykorzystanie narzędzi (Tool Use) do reasoning

benchmark pokazuje, że wynik HLE wzrasta z 23,9 do 54,0, gdy model ma dostęp do zewnętrznych narzędzi wyszukiwania i obliczeniowych.

Monitoruj granice bufora kontekstu

Zapamiętywanie (recall) jest najdokładniejsze w pierwszych 200 000 tokenów bufora 256 000 tokenów.

Używaj trybu Thinking oszczędnie

Wyłącz parametr thinking w prostych zadaniach czatu, aby zmniejszyć latency i całkowite zużycie tokenów.

Standaryzuj za pomocą tagów XML

Model precyzyjniej wykonuje instrukcje, gdy kontekst i zadania są zawarte w tagach XML.

Wykorzystuj natywne przesyłanie wideo

Używaj metod przesyłania plików zamiast kodowania base64 dla wideo powyżej 100 MB, aby uniknąć limitów rozmiaru żądania.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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.

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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.

Powiazane AI Models

google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M

Często Zadawane Pytania o Kimi k2.6

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o Kimi k2.6