模型介绍
Kimi K2 Thinking is the latest, most capable version of open-source thinking model. Starting with Kimi K2, we built it as a thinking agent that reasons step-by-step while dynamically invoking tools. It sets a new state-of-the-art on Humanity's Last Exam (HLE), BrowseComp, and other benchmarks by dramatically scaling multi-step reasoning depth and maintaining stable tool-use across 200–300 sequential calls. At the same time, K2 Thinking is a native INT4 quantization model with 256k context window, achieving lossless reductions in inference latency and GPU memory usage. **Reasoning Tasks** | Benchmark | Setting | K2 Thinking | GPT-5 (High) | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | Grok-4 | |:----------:|:--------:|:------------:|:------:|:----------------------------:|:--------:|:--------------:|:-------:| | **HLE (Text-only)** | no tools | 23.9 | 26.3 | 19.8* | 7.9 | 19.8 | 25.4 | | | w/ tools | 44.9 | 41.7* | 32.0* | 21.7 | 20.3* | 41.0 | | | heavy | 51.0 | 42.0 | - | - | - | 50.7 | | **AIME25** | no tools | 94.5 | 94.6 | 87.0 | 51.0 | 89.3 | 91.7 | | | w/ python | 99.1 | 99.6 | 100.0 | 75.2 | 58.1* | 98.8 | | | heavy | 100.0 | 100.0 | - | - | - | 100.0 | | **HMMT25** | no tools | 89.4 | 93.3 | 74.6* | 38.8 | 83.6 | 90.0 | | | w/ python | 95.1 | 96.7 | 88.8* | 70.4 | 49.5* | 93.9 | | | heavy | 97.5 | 100.0 | - | - | - | 96.7 | | **IMO-AnswerBench** | no tools | 78.6 | 76.0* | 65.9* | 45.8 | 76.0* | 73.1 | | **GPQA** | no tools | 84.5 | 85.7 | 83.4 | 74.2 | 79.9 | 87.5 | **General Tasks** | Benchmark | Setting | K2 Thinking | GPT-5 (High) | Claude Sonnet 4.5 (Thinking) | K2 0905 | DeepSeek-V3.2 | |:----------:|:--------:|:------------:|:------:|:----------------------------:|:--------:|:--------------:| | **MMLU-Pro** | no tools | 84.6 | 87.1 | 87.5 | 81.9 | 85.0 | | **MMLU-Redux** | no tools | 94.4 | 95.3 | 95.6 | 92.7 | 93.7 | | **Longform Writing** | no tools | 73.8 | 71.4 | 79.8 | 62.8 | 72.5 | | **HealthBench** | no tools | 58.0 | 67.2 | 44.2 | 43.8 | 46.9 |
主要特点
特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用?
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗?
不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。