MoonshotAI: Kimi K3

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

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.

MoonshotAI: Kimi K2 0905

moonshotai

Kimi K2 0905 — это сентябрьское обновление модели Kimi K2 0711. Она представляет собой крупномасштабную языковую модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), разработанную Moonshot AI. Общее количество параметров составляет 1 триллион, из которых 32 миллиарда активны при каждом проходе. Модель поддерживает работу с длинным контекстом до 256 000 токенов, что вдвое больше предыдущего лимита в 128 000. Данное обновление повышает эффективность написания кода в режиме агента, обеспечивая более высокую точность и улучшенную обобщающую способность при работе с различными фреймворками. Также улучшена фронтенд-разработка: модель создает более эстетичные и функциональные результаты для веб-интерфейсов, 3D-графики и смежных задач. Kimi K2 оптимизирована для агентских функций, включая продвинутое использование инструментов, логическое рассуждение и синтез кода. Модель демонстрирует отличные результаты в бенчмарках по программированию (LiveCodeBench, SWE-bench), логике (ZebraLogic, GPQA) и работе с инструментами (Tau2, AceBench). При обучении использовался инновационный стек технологий, включающий оптимизатор MuonClip для обеспечения стабильности тренировки масштабных MoE-систем. Модель доступна через API на платформе alltokens.