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Institute of Foundation Models K2-Horizon-375B-A23B is the flagship of the K2-Horizon family: a sparse Mixture-of-Experts model that stores 375B parameters and runs 23B per token, with a 512K context window. We have released the checkpoints, along with the data and the training code. - **Frontier-class agentic performance.** On agentic tool use, terminal, and long-horizon workflow benchmarks it matches or beats open-weight MoE models up to 2.6× its size and is competitive with closed frontier models (see Benchmark Results). - **512K context.** Native 524,288-token context from the midtraining stages onward. - **Intermediate checkpoints.** Intermediate checkpoints are released so capability changes can be studied across training rather than at a single checkpoint. - **Fully open.** Training data/recipe and the training code are public. Open-weight models Closed models K2-Horizon-375B-A23B Nemotron 3 Ultra Inkling (xhigh) MiniMax-M3 GLM 5.2 (max) GPT 5.6 Luna (max) GPT 5.6 Terra (high) Claude Sonnet5 (max) # Params 375B 550B 975B 428B 753B -- -- -- # Activated params 23B 55B 41B 23B 40B -- -- -- Architecture MoE MoE MoE MoE MoE Closed Closed Closed Agents GDPVal-AA Real-world professional tasks (Elo) 1,441 1,162 1,234 1,380 1,498 1,569 1,503 1,584 tau3-Banking Agentic tool use 34.0 14.2 29.1 15.3 34.6 31.1 28.7 37.3 Toolathlon Verified Agentic tool use 65.3 34.3 45.5 53.7 59.9 67.5 64.8 71.6 Automation Bench Public Workflow automation 25.3 8.0 12.8 20.5 26.2 33.5 28.0 34.7 Apex-Agents (pass@1) Long-horizon professional workflows 24.8 9.0 19.0 23.8 26.9 28.6 25.4 31.7 MCPMark MCP tool use 67.7 45.7 51.2 48.8 72.4 66.9 74.0 65.3 BrowseComp Deep web research 72.8 44.4 77.1 83.5 -- 83.3 -- 84.7 WildClawBench In-the-wild agentic tasks 50.9 34.2 52.3 56.4 55.0 50.4 60.0 -- Coding Terminal-Bench 2.1 Agentic terminal use 70.2 53.9 55.1 65.2 77.9 80.9 75.7 80.5 SciCode Scientific coding 42.7 39.9 46.1 45.4 50.5 52.5 50.1 53.6 SWE-Atlas-QnA (strict) Repo-level code Q&A 48.4 -- 25.5 42.3 46.4 -- -- -- SWE Bench Pro (strict) Software engineering 42.6 38.7 43.1 43.8 46.7 48.8 -- -- Scientific Reasoning Humanity's Last Exam (without tools) Expert-level reasoning 32.0 28.4 31.9 39.0 41.1 39.5 38.5 41.3 GPQA Diamond Graduate-level science QA 87.3 86.7 87.2 92.9 89.5 91.1 89.6 91.1 CritPt Frontier physics reasoning 8.6 3.1 5.4 3.7 20.9 21.0 22.9 16.9 General AA-LCR Long-context reasoning 76.0 71.0 73.3 80.3
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开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
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