Kimi K2 Thinking

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking 是由月之暗面（Moonshot AI）开发的一款语言模型，被设计为专门的思考智能体，旨在执行复杂的多步推理和动态工具调用。该模型经过训练，能够将思维链（CoT）过程与函数调用有机结合，从而使其能够执行自主研究、编程和写作等复杂工作流，并能在数百个连续操作中保持性能而不出现连贯性衰减。其核心设计原则之一是原生 INT4 量化，该技术通过量化感知训练（QAT）应用，实现了高效推理，有助于在不损失性能的前提下显著降低推理延迟和 GPU 显存占用。

在架构方面，Kimi K2 Thinking 采用稀疏混合专家（MoE）范式，总参数量达 1 万亿，每次推理激活参数量为 320 亿。模型的内部结构包含 61 层，并采用了具有 64 个注意力头的多头潜变量注意力（MLA）机制。其使用的激活函数为 SwiGLU，词表大小为 160,000 个 token。该架构包含 384 个专家，在处理每个 token 时会选择其中的 8 个专家，并在其架构约束下针对持续的逐步推理进行了优化。

该模型具备 256,000 token 的超大上下文窗口，支持处理大规模文本输入，这对于长程任务、复杂调试或详尽的文档分析尤为有利。这种扩展的上下文容量结合其强大的工具编排能力，使 Kimi K2 Thinking 能够在 200 到 300 次连续工具调用中保持稳定的目标导向行为。这一能力解决了早期模型中常见的局限性，即在执行较少次数的连续步骤后往往会出现性能退化的问题。

技术规格

资源

关于 Kimi K2

月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2 是一款混合专家（MoE）模型，总参数量达万亿级，每个 token 激活 320 亿参数。该模型专为智能体能力（agentic intelligence）而设计，采用包含 384 个专家的稀疏架构，并利用 MuonClip 优化器提升训练稳定性，支持 128K token 的上下文窗口。

其他 Kimi K2 模型

• Kimi K2-Instruct
• Kimi K2-Base
• Kimi K2.5