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Kimi K2 0905 is the September update of [Kimi K2 0711](moonshotai/kimi-k2). It is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It supports long-context inference up to 256k tokens, extended from the previous 128k. This update improves agentic coding with higher accuracy and better generalization across scaffolds, and enhances frontend coding with more aesthetic and functional outputs for web, 3D, and related tasks. Kimi K2 is optimized for agentic capabilities, including advanced tool use, reasoning, and code synthesis. It excels across coding (LiveCodeBench, SWE-bench), reasoning (ZebraLogic, GPQA), and tool-use (Tau2, AceBench) benchmarks. The model is trained with a novel stack incorporating the MuonClip optimizer for stable large-scale MoE training.
Índice de Qualidade
30.9
96th de 444
Top 22%
Índice de Código
25.9
100th de 354
Top 29%
Índice de Matemática
57.3
122nd de 268
Top 46%
Preço/1M
$1.14
502nd mais barato
279% acima da mediana
Top 74%
Velocidade
48 tok/s
Top 49%
TTFT
0.82s
Janela de Contexto
131K
145th maior
Top 63%
Entrada
$0.80
por 1M tokens
Saída
$2.25
por 1M tokens
Combinado
$1.14
por 1M tokens
Mais barato que 26% dos modelos. Preço mediano é $0.30/1M tokens.
Diário
$1.14
Mensal
$34.11
48
tokens/seg
Mais rápido que 51% dos modelos
0.82
segundos
Mais rápido que 35% dos modelos
0.82
segundos
Mais rápido que 41% dos modelos
Mediana do Mercado
45 tok/s
6% mais rápido
TTFT Mediano
0.42s
97% mais lento
Vazão/Dólar
42
tok/s por $/1M
Comparação de Velocidade
Janela de Contexto
131K
tokens
Maior que 37% dos modelos