Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking to model, który Moonshot AI zbudował na Kimi K2 cztery miesiące po jego premierze: lipcowa wersja odpowiada odruchowo, ta rozumuje krok po kroku, wywołując po drodze narzędzia. Wagi pojawiły się 4 listopada 2025 roku, a pośrednicy zaczęli serwować model 6 listopada. Ciało pozostało bez zmian — bilion parametrów łącznie, 32 miliardy aktywowanych, 384 ekspertów, słownik 160 tysięcy — przy dwóch różnicach inżynierskich, które widać w praktyce. Okno kontekstu rośnie do 256 tysięcy tokenów, a model wychodzi natywnie skwantowany do INT4, z kwantyzacją uwzględnioną już na etapie dotrenowania; producent podaje dwukrotne przyspieszenie w trybie niskich opóźnień bez utraty jakości. To odwrotność zwykłego układu, w którym kwantyzację robi użytkownik po fakcie i płaci za nią dokładnością. Zdolnością, którą Moonshot stawia na pierwszym miejscu, jest wytrzymałość, a nie sam wynik: stabilne używanie narzędzi przez 200 do 300 kolejnych wywołań. To różnica między modelem, który potrafi użyć narzędzia, a modelem, który potrafi poprowadzić długie zadanie, nie gubiąc wątku. W tabelach producenta model prowadzi w wyszukiwaniu agentowym — BrowseComp 60,2 wobec 54,9 dla GPT-5 (High) i 24,1 dla Claude Sonnet 4.5 Thinking — a w teście Humanity's Last Exam z narzędziami podaje 44,9 wobec 41,7 dla GPT-5. W kodzie zostaje za oboma: SWE-bench Verified 71,3 wobec 74,9 i 77,2. Najostrzejsze jest jednak porównanie z własnym poprzednikiem: K2 0905 dostaje na BrowseComp 7,4 tam, gdzie ten model ma 60,2. Jeden przypis wart jest powtórzenia, bo jest wyjątkowo szczery. Moonshot pisze, że na HLE model osiąga 51,3, jeśli podczas testu zostawić otwarty dostęp do Hugging Face, i że firma sama ten dostęp zablokowała, żeby uniknąć wycieku danych testowych. Opublikowane 44,9 jest więc wynikiem niższym i trudniejszym — z wyboru producenta.

▸Wideo

Brak materiałów wideo.

▸Recenzje