Hoy, Moonshot AI lanza Kimi K2 Thinking, una variante pública del modelo K2 enfocada en el «pensamiento» que ha sido ajustada para un razonamiento profundo y un uso de herramientas a largo plazo. Este modelo está diseñado para desarrolladores, equipos de investigación y empresas que construyen agentes capaces de planificar, navegar, codificar y redactar a través de múltiples pasos. Disponible con pesos abiertos, Kimi K2 Thinking cuenta con una ventana de contexto de 256k y una cuantización nativa INT4 para reducir la latencia.

¿Qué hay de nuevo en Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking ha logrado impresionantes puntuaciones: 44.9% en HLE con herramientas, 60.2% en BrowseComp, y 71.3% en SWE-bench Verified utilizando herramientas. Este nuevo modelo puede ejecutar entre 200 y 300 llamadas a herramientas secuenciales sin intervención humana, lo que lo convierte en un asistente ideal para tareas complejas que requieren múltiples etapas de análisis y acción.


¡Hola, Kimi K2 Thinking!
– Lidera en HLE (44.9%) y BrowseComp (60.2%)
– Ejecución fluida de hasta 200 – 300 llamadas a herramientas secuenciales sin intervención humana
– Sobresale en razonamiento, búsqueda autónoma y codificación
– Ventana de contexto de 256K

Tecnología detrás de Kimi K2 Thinking

Este modelo combina razonamiento coordinado con llamadas a funciones, y presenta una corriente de razonamiento separada que permite un pensamiento más estructurado. Se recomienda una temperatura de 1.0 para optimizar su rendimiento. El uso de herramientas sigue los esquemas estándar de llamadas a funciones y puede ejecutarse de manera integral. Actualmente, el modo de chat en kimi.com utiliza un conjunto de herramientas reducido, lo que podría hacer que los chats en producción difieran de las pruebas de rendimiento.

A diferencia de K2-Instruct, un modelo de respuesta rápida que carece de un razonamiento profundo, Kimi K2 Thinking añade un razonamiento deliberado y una capacidad de agencia a largo plazo. Su arquitectura se mantiene como MoE (Mixture of Experts), con un total de 1 billón de parámetros y 32 mil millones activados. Las especificaciones incluyen 384 expertos, 64 cabezas de atención, atención MLA y un vocabulario de 160k. En pruebas de matemáticas y codificación, el equipo reporta resultados destacados: 99.1 en AIME25 con Python, 83.1 en LiveCodeBench v6 y 61.1 en SWE-bench Multilingüe con herramientas. La implementación de INT4 a través de QAT logra casi el doble de velocidad sin pérdida de precisión.

La visión de Moonshot AI

Moonshot AI enmarca a K2 como parte de una hoja de ruta enfocada en agentes inteligentes. La familia K2 ha sido preentrenada utilizando 15.5 billones de tokens e introduce el optimizador MuonClip con mejoras de estabilidad en QK-clip. El entrenamiento posterior combina la síntesis de trayectorias a gran escala para agentes y el aprendizaje por refuerzo.

La compañía afirma que el modo completo de agente en kimi.com se lanzará pronto y que la liberación abierta de Kimi K2 Thinking está dirigida a desarrolladores que necesitan razonamiento transparente junto con una orquestación de herramientas estable a gran escala.

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