К результатам поиска

moonshot

Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking для многошагового планирования и задач агента.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 262 144 токенов262 144 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
69,38 ₽
Выход
277,51 ₽
Кэш
69,38 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
22
Доступность
100%
API ID
moonshot/kimi-k2-thinking

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
69,38 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
277,51 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
69,38 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Kimi K2 Thinking предназначена для последовательного рассуждения и многошаговой работы с инструментами. Её назначение включает длительные задачи агента, в которых нужно планировать действия и учитывать промежуточные результаты.

Релиз

Характеристики

Доступность100%
  1. 5 октября: нет данных
  2. 6 октября: 100%
  3. 7 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
262 144 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
98 304 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог
Возможности модели
Потоковый ответ, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON

Контрольные показатели

Artificial Analysis

11 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
22 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.172 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)72 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)83,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

Рассуждения

  • AIME 202594,7 %
  • HLE23,8 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Рассуждение

  • IFBench68,1 %

    Тест на следование инструкциям

Программирование

  • LiveCodeBench85,3 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

  • Terminal-Bench Hard (архивный)31,1 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

Знания

  • MMLU-Pro84,8 %

    Профессиональные и академические предметные знания

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)93 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

Design Arena

2 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Арена моделей

  • Сайты · Elo1 117 Elo
  • Сайты · доля побед48,8 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "moonshot/kimi-k2-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ