Moonshot AI logo

Kimi K2 0905

Moonshot AI

Kimi K2 0905 — это сентябрьское обновление Kimi K2 0711. Это крупномасштабная языковая модель Mixture-of-Experts (MoE), разработанная Moonshot AI, с 1 триллионом параметров и 32 миллиардами активных параметров при каждом прямом проходе. Поддерживает вывод с длинным контекстом до 256K токенов, расширенный со 128K. Это обновление улучшает агентное программирование с большей точностью и лучшей обобщающей способностью для различных фреймворков, а также улучшает фронтенд-разработку с более эстетичными и функциональными выводами для веб, 3D и связанных задач. Модель обучена с использованием нового стека, включающего оптимизатор MuonClip для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Основные характеристики

Параметры
1.0T
Контекст
262.1K
Дата выпуска
5 сентября 2025 г.
Средний балл
84.0%

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
5 сентября 2025 г.
Последнее обновление
14 сентября 2025 г.
Сегодня
26 октября 2025 г.

Технические характеристики

Параметры
1.0T
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Файн-тюнинг от
kimi-k2-instruct
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$0.60
Выход (за 1М токенов)
$2.50
Макс. входящих токенов
262.1K
Макс. исходящих токенов
262.1K
Поддерживаемые возможности
Function CallingStructured OutputCode ExecutionWeb SearchBatch InferenceFine-tuning

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Общие знания

Тесты на общие знания и понимание
MMLU
Self-reported
90.2%

Программирование

Тесты на навыки программирования
HumanEval
Self-reported
94.5%

Математика

Математические задачи и вычисления
MATH
Self-reported
89.1%

Рассуждения

Логические рассуждения и анализ
GPQA
Self-reported
75.8%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
MMLU-Pro
Self-reported
82.5%
AIME 2024
Self-reported
72.0%

Лицензия и метаданные

Лицензия
proprietary
Дата анонса
5 сентября 2025 г.
Последнее обновление
14 сентября 2025 г.

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.