moonshot

Kimi k2.6

Kimi k2.6 — это MoE-модель Moonshot AI с 1T parameters, context window 256K, нативной поддержкой видео и элитной производительностью в автономном агентном...

ReasoningMultimodalCoding AgentOpen WeightsMoE
moonshot logomoonshotKimi20 апреля 2026 г.
Контекст
256Kтокенов
Макс. вывод
33Kтокенов
Цена ввода
$0.95/ 1M
Цена вывода
$4.00/ 1M
Модальность:TextImageVideo
Возможности:ЗрениеИнструментыПотоковая передачаРассуждение
Бенчмарки
GPQA
90.5%
GPQA: Научные вопросы уровня докторантуры. Строгий бенчмарк с 448 вопросами с множественным выбором по биологии, физике и химии, созданными экспертами в данных областях. Эксперты с PhD достигают лишь 65-74% точности, в то время как неспециалисты набирают только 34% даже при неограниченном доступе в интернет (отсюда название 'устойчивый к Google'). Kimi k2.6 набрал 90.5% в этом бенчмарке.
HLE
54%
HLE: Рассуждение высокого уровня экспертизы. Тестирует способность модели демонстрировать рассуждения экспертного уровня в специализированных областях. Оценивает глубокое понимание сложных тем, требующих знаний профессионального уровня. Kimi k2.6 набрал 54% в этом бенчмарке.
MMLU
86.4%
MMLU: Массовое многозадачное языковое понимание. Комплексный бенчмарк с 16 000 вопросами с множественным выбором по 57 академическим предметам, включая математику, философию, право и медицину. Тестирует широкие знания и способности к рассуждению. Kimi k2.6 набрал 86.4% в этом бенчмарке.
MMLU Pro
84.6%
MMLU Pro: MMLU профессиональная версия. Улучшенная версия MMLU с 12 032 вопросами в более сложном формате с 10 вариантами ответа. Охватывает математику, физику, химию, право, инженерию, экономику, здравоохранение, психологию, бизнес, биологию, философию и информатику. Kimi k2.6 набрал 84.6% в этом бенчмарке.
SimpleQA
43%
SimpleQA: Бенчмарк фактической точности. Тестирует способность модели давать точные, фактические ответы на прямые вопросы. Измеряет надежность и снижает галлюцинации в задачах извлечения знаний. Kimi k2.6 набрал 43% в этом бенчмарке.
IFEval
89.8%
IFEval: Оценка следования инструкциям. Измеряет, насколько хорошо модель следует конкретным инструкциям и ограничениям. Тестирует способность соблюдать правила форматирования, ограничения длины и другие явные требования. Kimi k2.6 набрал 89.8% в этом бенчмарке.
AIME 2025
97.3%
AIME 2025: Американский пригласительный математический экзамен. Математические задачи соревновательного уровня с престижного экзамена AIME, предназначенного для талантливых старшеклассников. Тестирует продвинутое математическое решение задач, требующее абстрактного мышления, а не просто сопоставления паттернов. Kimi k2.6 набрал 97.3% в этом бенчмарке.
MATH
98.2%
MATH: Решение математических задач. Комплексный математический бенчмарк, тестирующий решение задач по алгебре, геометрии, анализу и другим математическим областям. Требует многошагового рассуждения и формальных математических знаний. Kimi k2.6 набрал 98.2% в этом бенчмарке.
GSM8k
97.3%
GSM8k: Математика начальной школы 8K. 8 500 математических задач уровня начальной школы, требующих многошагового рассуждения. Тестирует базовую арифметику и логическое мышление через жизненные сценарии, такие как покупки или расчет времени. Kimi k2.6 набрал 97.3% в этом бенчмарке.
MGSM
91.5%
MGSM: Многоязычная математика начальной школы. Бенчмарк GSM8k, переведенный на 10 языков, включая испанский, французский, немецкий, русский, китайский и японский. Тестирует математическое рассуждение на разных языках. Kimi k2.6 набрал 91.5% в этом бенчмарке.
MathVista
67.1%
MathVista: Математическое визуальное рассуждение. Тестирует способность решать математические задачи, включающие визуальные элементы, такие как графики, геометрические диаграммы и научные рисунки. Сочетает визуальное понимание с математическим рассуждением. Kimi k2.6 набрал 67.1% в этом бенчмарке.
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: Бенчмарк программной инженерии. ИИ-модели пытаются решить реальные проблемы GitHub в проектах Python с открытым исходным кодом с человеческой верификацией. Тестирует практические навыки программной инженерии на производственных кодовых базах. Лучшие модели улучшились с 4,4% в 2023 до более 70% в 2024. Kimi k2.6 набрал 80.2% в этом бенчмарке.
HumanEval
92%
HumanEval: Задачи программирования на Python. 164 вручную написанные задачи программирования, где модели должны генерировать правильные реализации функций Python. Каждое решение проверяется юнит-тестами. Лучшие модели теперь достигают более 90% точности. Kimi k2.6 набрал 92% в этом бенчмарке.
LiveCodeBench
83.1%
LiveCodeBench: Бенчмарк живого кодирования. Тестирует навыки программирования на постоянно обновляемых задачах из реального мира. В отличие от статических бенчмарков, использует свежие задачи для предотвращения загрязнения данных и измерения реальных навыков кодирования. Kimi k2.6 набрал 83.1% в этом бенчмарке.
MMMU
77.3%
MMMU: Мультимодальное понимание. Массовый мультидисциплинарный мультимодальный бенчмарк понимания, тестирующий модели зрения и языка на задачах университетского уровня по 30 предметам, требующим понимания изображений и экспертных знаний. Kimi k2.6 набрал 77.3% в этом бенчмарке.
MMMU Pro
75.6%
MMMU Pro: MMMU профессиональная версия. Улучшенная версия MMMU с более сложными вопросами и строгой оценкой. Тестирует продвинутое мультимодальное рассуждение на профессиональном и экспертном уровнях. Kimi k2.6 набрал 75.6% в этом бенчмарке.
ChartQA
87.4%
ChartQA: Вопросы и ответы по диаграммам. Тестирует способность понимать и рассуждать об информации, представленной в диаграммах и графиках. Требует извлечения данных, сравнения значений и выполнения вычислений из визуальных представлений данных. Kimi k2.6 набрал 87.4% в этом бенчмарке.
DocVQA
94.9%
DocVQA: Визуальные Q&A по документам. Бенчмарк визуальных вопросов и ответов по документам, тестирующий способность извлекать и рассуждать об информации из изображений документов, включая формы, отчеты и отсканированный текст. Kimi k2.6 набрал 94.9% в этом бенчмарке.
Terminal-Bench
60.2%
Terminal-Bench: Задачи Terminal/CLI. Тестирует способность выполнять операции командной строки, писать shell-скрипты и работать в терминальных средах. Измеряет практические навыки системного администрирования и рабочих процессов разработки. Kimi k2.6 набрал 60.2% в этом бенчмарке.
ARC-AGI
68.8%
ARC-AGI: Абстракция и рассуждение. Корпус абстракции и рассуждения для AGI - тестирует флюидный интеллект через новые головоломки распознавания паттернов. Каждая задача требует обнаружения базового правила из примеров, измеряя общую способность к рассуждению, а не запоминание. Kimi k2.6 набрал 68.8% в этом бенчмарке.

О модели Kimi k2.6

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования Kimi k2.6.

Архитектурный дизайн и масштаб

Kimi k2.6, это мультимодальная модель типа Mixture-of-Experts (MoE) с 1T parameters. Она использует 32 миллиарда активных параметров на token, балансируя между вычислительной эффективностью и высоким уровнем когнитивных способностей. Архитектура поддерживает внутренний chain-of-thought, при котором модель генерирует скрытые шаги рассуждения перед выводом окончательного ответа. Такая конструкция позволяет решать сложные многоэтапные задачи, на которых обычно «буксуют» стандартные LLM.

Агентный интеллект и координация

Модель специально оптимизирована для автономной разработки ПО и долгосрочных задач. Она способна управлять Agent Swarms до 300 параллельных субагентов, которые координируются для рефакторинга крупных кодовых баз или управления сложными DevOps-конвейерами. Используя нативные вызовы инструментов и визуальное понимание, Kimi k2.6 работает как автономный агент, способный решать многофайловые проблемы GitHub и создавать веб-интерфейсы с насыщенной анимацией на основе визуальных референсов.

Мультимодальные возможности

Нативная поддержка ввода видео и изображений отличает Kimi k2.6 от многих аналогов с открытыми весами. Модель напрямую обрабатывает видеофайлы для анализа сцен, воспроизведения ошибок и извлечения структурированных данных. Она выступает в роли визуального архитектора, генерируя 3D-шейдеры и сложные анимации с использованием библиотек, таких как Three.js и GSAP, основываясь на визуальных описаниях или загруженных макетах.

Kimi k2.6

Варианты использования Kimi k2.6

Откройте для себя различные способы использования Kimi k2.6 для достижения отличных результатов.

Автономная разработка ПО

Решение сложных проблем GitHub путем координации до 300 параллельных субагентов в рамках 12-часовых сессий.

Генерация фронтенда с насыщенной анимацией

Создание современных веб-интерфейсов с использованием шейдеров WebGL и GSAP на основе одного текстового или графического prompt.

Глубокий анализ видео

Анализ видеозаписей для воспроизведения визуальных багов, описания сцен или извлечения структурированных данных.

Агентные маркетинговые исследования

Выполнение многошаговых веб-поисков и вызовов инструментов для синтеза отчетов по конкурентному анализу на основе сотен источников.

Оптимизация устаревшего кода

Выявление «узких мест» производительности в старых кодовых базах путем анализа CPU flame graphs и данных распределения памяти.

Решение научных задач

Ответы на научные и математические вопросы университетского уровня с использованием Python-помощника для reasoning и проверки результатов.

Преимущества

Ограничения

Превосходная агентная разработка: Достигает результата 80,2% на SWE-Bench Verified, входя в число наиболее способных моделей для автономной инженерии.
Высокие требования к VRAM: Для работы полной модели локально требуется 600 ГБ VRAM, что ограничивает самостоятельный хостинг специализированными рабочими станциями высокого класса.
Масштабная координация: Управляет 300 параллельными субагентами, что позволяет выполнять задачи рефакторинга корпоративного уровня за один проход.
Региональная latency API: Инфраструктура оптимизирована для Азии, что может привести к увеличению времени отклика для пользователей в западных регионах.
Нативная мультимодальная универсальность: Поддерживает нативный ввод видео и изображений, обеспечивая продвинутые рабочие процессы для задач UI/UX.
Проблемы с recall при длинном контексте: Модель может испытывать трудности с идеальным recall на крайних границах своего буфера в 256 000 tokens.
Агрессивное ценовое преимущество: При цене $0,95 за миллион входных tokens, модель значительно дешевле проприетарных конкурентов, таких как Claude 3.7 или GPT-4o.
Ограниченная коммерческая лицензия: Релиз с открытыми весами использует модифицированную лицензию, требующую соблюдения специфических условий для крупномасштабных корпоративных внедрений.

Быстрый старт API

moonshotai/kimi-k2.6

Посмотреть документацию
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();

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о Kimi k2.6

Посмотрите, что думает сообщество о Kimi k2.6

Встречайте Kimi K2.6: прогресс в open-source кодинге. Один prompt, 100+ файлов. 4000+ вызовов инструментов за 12 часов непрерывного выполнения.
@Kimi_Moonshot
twitter
Kimi 2.6 ПОБЕЖДАЕТ Opus 4.7 и является ЛУЧШЕЙ open-source моделью в мире. Очень мощная модель по цене в 10 раз ниже.
@bindureddy
twitter
Ценовая дельта, это то, что никто не учитывает. Kimi K2.6 в 5 раз дешевле, чем Sonnet 4.6. Разрыв в benchmark официально сократился.
@aakashgupta
twitter
Я попробовал его против бага, который у меня был. Он успешно решил его за чуть более $1. Это был сложный баг, с которым Sonnet не справился.
@uworldhits1391
youtube
Kimi K2.6 меняет правила игры, хотя есть куда расти в плане recall при выполнении сверхдлинных задач. Но 300 параллельных агентов, это безумие.
@Radiant-Act4707
reddit
Серия Kimi K2 знаменует момент, когда open-source лаборатории наконец догнали и начали превосходить закрытых гигантов.
@zxytim
twitter

Видео о Kimi k2.6

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о Kimi k2.6

Kimi K2.6 не уничтожит Claude, но он УНИЧТОЖИТ премиальное ценообразование закрытых лабораторий.

Возможность swarm-агентов, 300 агентов параллельно,, это то, чего мы еще не видели в open-source.

Оценка HLE в 54,0, самая высокая из тех, что мы видели для модели с открытыми весами.

Один prompt может привести к 12 часам непрерывного выполнения, что является новым рубежом для агентов.

Он выполняет многошаговые вызовы инструментов с такой стабильностью, которая соответствует лучшим проприетарным моделям.

Модель зрения поддерживает нативный ввод видео, что является редкой функцией даже в 2026 году.

Она обрабатывает многошаговые вызовы инструментов со стабильным режимом мышления, который конкурирует с o-серией OpenAI.

Для фронтенд-разработки генерация сложной анимации значительно лучше, чем в K2.5.

context window в 256K позволяет анализировать целые наборы документации за один раз.

Это одна из первых моделей, продемонстрировавших истинную автономность в терминальной среде.

Сопряжение K2.6 с Kimi Code CLI позволяет проводить 12+ часовые автономные сеансы кодинга.

Он автономно отрефакторил 8-летний финансовый движок и получил 185% прирост пропускной способности.

Это модель с триллионом параметров, но активных параметров всего 32B, что сохраняет скорость работы.

Экономия для разработчиков при переходе с Claude на Kimi просто астрономическая.

Он решил баг в сложной библиотеке Rust, который оставался открытым три месяца.

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты
Веб Автоматизация
Умные Процессы

Советы для Kimi k2.6

Экспертные советы для максимальной эффективности Kimi k2.6.

Включите использование инструментов для reasoning

benchmark показывает, что оценка HLE возрастает с 23,9 до 54,0, когда модели разрешено использовать инструменты для поиска и вычислений.

Следите за краями контекстного буфера

Recall наиболее точен в первых 200 000 tokens из буфера объемом 256 000 tokens.

Используйте режим Thinking умеренно

Отключайте параметр мышления для простых задач в чате, чтобы уменьшить latency и общее потребление tokens.

Стандартизируйте запросы с помощью XML-тегов

Модель точнее следует инструкциям, когда контекст и задачи обернуты в XML-теги.

Используйте нативную загрузку видео

Для видео размером более 100 МБ используйте методы загрузки файлов вместо кодирования base64, чтобы избежать ограничений на размер запроса.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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.

Похожие 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

Часто задаваемые вопросы о Kimi k2.6

Найдите ответы на частые вопросы о Kimi k2.6