用数字诠释思考
总参数量
1万亿
混合专家架构
激活参数
320亿
高效的单 token 计算
上下文窗口
256K
处理完整研究论文
HLE 得分
51.0
重度推理准确率
思考模式的独特之处
Kimi K2 Thinking 不仅生成答案——它像人类专家一样逐步推理问题，展示完整思考过程
逐步推理过程
观察模型如何将复杂问题分解为逻辑步骤。Kimi K2 Thinking 展示完整思考过程,让每个答案透明可验证——非常适合教育场景和关键应用。
高级工具编排
执行 200-300 次连续工具调用而不降级。无论是链接 API 请求、处理数据管道还是协调多个系统,思考模式都能精准处理。
原生 INT4 量化
通过应用于 MoE 组件的 INT4 仅权重量化实现 2 倍加速。训练后阶段的量化感知训练（QAT）确保零精度损失——所有基准测试结果均使用 INT4 精度。
为研究者和工程师打造
从学术研究到生产系统,思考模式在精度至关重要的场景中交付成果
数学推理
在 AIME25 竞赛级数学问题上达到 100% 准确率。从抽象代数到高等微积分,思考模式提供严谨证明和清晰解释。
研究分析
处理学术论文、综合发现、识别数百个来源的模式。256K 上下文窗口可在单次对话中处理完整文献综述。
前端开发
在 HTML、React 和组件密集型任务上显著提升——将想法转化为功能完整、响应式的产品。通过单个提示构建复杂 UI，精准且适应性强。
智能体搜索任务
在 BrowseComp 基准测试中得分 60.2——开源模型中最高。思考模式自主导航信息空间、验证来源并综合洞察。
基准测试表现
Kimi K2 Thinking 在专注推理的评估中达到最先进水平
HLE: 51.0（重度模式）
人类最后考试涵盖 100 多个学科的专家级问题。K2 Thinking 在使用工具时达到 44.9%，在重度模式下达到 51.0%——使用并行推理轨迹解决最具挑战性的问题。
AIME25: 100.0
美国数学邀请赛问题。使用 Python 工具达到完美的 100% 准确率，解决连专家数学家都感到挑战的竞赛级数学题。
BrowseComp: 60.2
智能体网络搜索和信息综合。得分 60.2 —— 开源模型中最高 —— 展现出色的自主研究能力。
SWE-Bench Verified: 71.3%
来自 GitHub 问题的真实软件工程任务。在验证问题上达到 71.3% 的准确率，证明生产就绪的代码生成能力超越行业基准。
技术特性
开发者和研究人员需要了解的关键信息
混合专家架构
384 个专业化专家,每个 token 选择 8 个。这种方法提供万亿参数的智能,同时每次推理仅激活 320 亿参数——能力与效率的最佳平衡。
多头潜在注意力 (MLA)
先进的注意力机制,在长上下文中提高推理连贯性。MLA 能够更好地理解海量文档中的复杂关系。
OpenAI 和 Anthropic 兼容
现有集成的即插即用替代品。相同的 API 格式、相同的参数——只需将现有代码指向 Kimi K2 端点,即可看到性能提升。
多种推理引擎
使用 vLLM、SGLang 或 KTransformers 部署。选择适合您基础设施的引擎——全部针对 Kimi K2 Thinking 的独特架构进行了优化。
MIT 许可证开源
提供完整模型权重用于研究和商业用途。改良的 MIT 许可证确保您可以在任何地方部署思考模式,从初创公司到企业。
生产就绪的 API 访问
在 kimi-k2.ai 平台提供透明定价和企业级可靠性。完全兼容 OpenAI 和 Anthropic API——只需更改端点 URL 即可开始使用 Kimi K2 Thinking。
性能亮点
K2 Thinking 在推理、编码和智能体任务中达到最先进水平
* 基准测试数据来自官方 Kimi K2 Thinking 技术文档
常见问题
关于 Kimi K2 Thinking 你需要了解的一切
思考模式与标准 Kimi K2 有何不同?
思考模式专注于多步推理并展示其工作过程。虽然标准 Kimi K2 擅长通用任务,但思考模式针对需要深度逻辑分析的问题进行了优化——数学证明、研究综合、复杂调试。就像快速答案和带证明的详细解决方案之间的区别。
使用思考模式的成本是多少?
我们在 kimi-k2.ai 提供透明且具有竞争力的定价。从免费积分开始测试模型，然后根据需求选择灵活的按量付费或订阅计划。也可使用改良 MIT 许可证下的开源权重自行部署。
我可以在自己的服务器上运行思考模式吗?
当然可以。完整模型权重在改良的 MIT 许可证下提供。在您的基础设施上使用 vLLM、SGLang 或 KTransformers 推理引擎部署。硬件要求取决于您的吞吐量需求以及是否使用 INT4 量化。
工具编排是如何工作的?
思考模式可以链接 200-300 次连续工具调用——API 请求、数据库查询、文件操作——而不会丢失上下文。它规划整个工作流程,优雅地处理错误,并根据中间结果进行调整。非常适合构建需要协调多个服务的智能体系统。
在编码任务上的实际性能如何?
Kimi K2 Thinking 在使用 Python 工具时在 AIME25 数学问题上达到 100% 的准确率。逐步推理方法使其特别擅长理解复杂代码模式、边缘情况和编写健壮的实现。
思考模式适合生产环境吗?
绝对适合。借助原生 INT4 量化实现 2 倍加速，以及 kimi-k2.ai 的企业级基础设施，从第一天起就已做好生产准备。立即开始使用我们兼容 OpenAI/Anthropic 的托管 API，或在自己的服务器上部署开源权重。
准备好深入思考了吗?
体验下一代推理 AI。立即开始使用 Kimi K2 Thinking 解决复杂问题。