Модель устарела
Из-за низкой популярности эта модель устарела и была удалена из API 11 марта 2026 г..
moonshotai/kimi-k2-0905:exactoKimi K2 0905 — это сентябрьское обновление модели Kimi K2 0711. Она представляет собой крупномасштабную языковую модель на базе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), разработанную Moonshot AI. Модель содержит в общей сложности 1 триллион параметров, из которых 32 миллиарда активны при каждом проходе. Поддерживаемое контекстное окно было расширено со 128k до 256k токенов.
Данное обновление повышает эффективность в задачах агентного программирования, обеспечивая более высокую точность и улучшенную обобщающую способность при работе с различными фреймворками. Также улучшены возможности фронтенд-разработки: модель создает более эстетичные и функциональные результаты для веб-интерфейсов, 3D-графики и смежных задач. Kimi K2 оптимизирована для работы в качестве агента, включая продвинутое использование инструментов, логическое рассуждение и синтез кода. Модель демонстрирует отличные результаты в бенчмарках на программирование (LiveCodeBench, SWE-bench), логику (ZebraLogic, GPQA) и использование инструментов (Tau2, AceBench). Обучение проводилось с использованием инновационного стека технологий, включающего оптимизатор MuonClip для стабильной тренировки масштабных MoE-систем. Модель доступна через API alltokens.
Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах
Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.
Сравните разных провайдеров на AllTokens
Оценки модели из Artificial Analysis
Эта модель больше недоступна в API, поэтому использовать ее через AllTokens не получится. Быстрый старт для устаревшей модели скрыт, чтобы не вводить в заблуждение.
MoonshotAI: Kimi K2 0905 (exacto) от провайдера moonshotai доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.
Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.
Контекст
262 144 токенов
Цена входа
72 ₽ / 1M токенов
Цена выхода
299 ₽ / 1M токенов
Входные модальности
Выходные модальности
MoonshotAI: Kimi K2.6
moonshotai
Kimi K2.6 — это мультимодальная модель следующего поколения от Moonshot AI, разработанная для долгосрочного кодирования, создания UI/UX на основе кода и мультиагентной оркестрации. Она управляет сложными комплексными задачами кодирования на Python, Rust и Go, а также...
MoonshotAI: Kimi K2.5
moonshotai
Kimi K2.5 — это нативная мультимодальная модель от Moonshot AI, обеспечивающая передовые возможности визуального программирования и парадигму самоуправляемого роя агентов. Модель построена на базе Kimi K2 с использованием непрерывного предварительного обучения на массиве из примерно 15 триллионов смешанных визуальных и текстовых токенов. Она демонстрирует высокую производительность в задачах общего логического вывода, визуального кодинга и агентного вызова инструментов через API alltokens.
MoonshotAI: Kimi K2 Thinking
Подробный обзор модели
Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.
Открыть обзор
Модели для программирования
Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.
Смотреть подборку
Модели с длинным контекстом
Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.
Смотреть подборку
Добавлена в каталог
06.02.2026
moonshotai
Kimi K2 Thinking — это самая продвинутая открытая модель для рассуждений от Moonshot AI, расширяющая серию K2 возможностями агентного и долгосрочного планирования. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, она активирует 32 миллиарда параметров при каждом проходе и поддерживает контекстное окно в 256 000 токенов. Модель оптимизирована для непрерывного пошагового мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов, охватывающих сотни итераций. Она чередует логические рассуждения с использованием внешних инструментов, что позволяет выполнять автономные исследования, написание кода и текстов, сохраняя фокус на задаче на протяжении сотен последовательных действий. Модель устанавливает новые стандарты для открытых решений в тестах HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, демонстрируя стабильное мультиагентное поведение при выполнении 200–300 вызовов инструментов. Благодаря масштабной архитектуре MoE с оптимизацией MuonClip, Kimi K2 Thinking сочетает в себе глубокую логику и высокую эффективность вычислений для решения ресурсоемких аналитических и агентных задач. На alltokens вы можете получить доступ к этой модели через API.