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Kimi K2

KimiKimiOpen WeightMIT · Commercial OK

설명

Kimi K2-Instruct-0905 is the latest, most capable version of Kimi K2, achieving state-of-the-art performance in frontier knowledge, math, and coding among non-thinking models. This Mixture-of-Experts model features 32 billion activated parameters and 1 trillion total parameters, meticulously optimized for agentic tasks. Key features include enhanced agentic coding intelligence, extended context length to 256K tokens, and a hybrid architecture trained with MuonClip optimizer on 15.5T tokens. The model achieves 65.8% on SWE-bench Verified (single attempt), 47.3% on SWE-bench Multilingual, and excels at tool use with 70.6% on Tau2-retail. It is a reflex-grade model without long thinking, designed to act and execute complex tasks seamlessly.

출시일
2025-07-11
파라미터
1.0T
컨텍스트 길이
131K
모달리티
text

능력 레이더

40
general
35
coding
68
reasoning
48
science추정
60
agents
0
multimodal

전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 추론 프록시를 사용하여 추정합니다.

랭킹

도메인#순위점수소스
Agents & Tools98
25.0
LS
Code Ranking174
46.0
AA
General Ranking172
55.0
AA
Math Reasoning123
69.0
AA
Reasoning47
69.0
LS
Science181
50.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

Agents

Terminal-Bench25.0%자체 보고

Biology

GPQA75.1%자체 보고

Chemistry

SuperGPQA57.2%자체 보고

Code

SWE-Bench Verified65.8%자체 보고
Aider-Polyglot60.0%자체 보고
LiveCodeBench53.7%자체 보고
SWE-bench Multilingual47.3%자체 보고

Communication

Tau2 Retail70.6%자체 보고
Tau2 Telecom65.8%자체 보고
Tau2 Airline56.5%자체 보고
Multi-Challenge54.1%자체 보고

Factuality

SimpleQA31.0%자체 보고

Finance

MMLU89.5%자체 보고
MMLU-Pro81.1%자체 보고
ACEBench76.5%자체 보고

General

MMLU-Redux92.7%자체 보고
IFEval89.8%자체 보고
MultiPL-E85.7%자체 보고
LiveBench76.4%자체 보고

Math

MATH-50097.4%자체 보고
CNMO 202474.3%자체 보고
AIME 202469.6%자체 보고
PolyMath-en65.1%자체 보고
AIME 202549.5%자체 보고
HMMT 202538.8%자체 보고
Humanity's Last Exam4.7%자체 보고

Reasoning

AutoLogi89.5%자체 보고
ZebraLogic89.0%자체 보고
OJBench27.1%자체 보고

AA 평가 지수

Math Index
57.0
Intelligence Index
26.3
Coding Index
22.1
Math 500
1.0
Mmlu Pro
0.8
Gpqa
0.8
Aime
0.7
Tau2
0.6
Aime 25
0.6
Livecodebench
0.6
Lcr
0.5
Ifbench
0.4
Scicode
0.3
Terminalbench Hard
0.2
Hle
0.1

LLM Stats 카테고리 점수

Structured Output
90
Instruction Following
90
Language
90
Biology
80
Finance
80
Healthcare
80
Legal
80
Chemistry
70
Frontend Development
70
General
70
Math
70
Physics
70
Tool Calling
60
Communication
60
Economics
60
Reasoning
60
Code
50
Factuality
30
Agents
20
Vision
0

가격

입력 가격$0.585 / 1M tokens
출력 가격$2.4 / 1M tokens
혼합 가격 (3:1)$1.039 / 1M tokens

속도

토큰/초36.1 tokens/s
첫 토큰 지연1.09s
첫 응답 지연1.09s

사용 가능한 프로바이더

(LS 내부 단위)

프로바이더 데이터가 없습니다

외부 링크