Kimi-k2 Thinking：月之暗面推出的新一代通用智能体模型

Kimi-k2 Thinking是月之暗面推出的新一代通用智能体模型，具备领先的Agentic自主能力与深度推理能力。该模型可实现多轮自主思考与工具调用，无需人工干预即可完成复杂任务的规划与执行，尤其适用于需要分步拆解、逻辑推演的高难度场景。

在Humanity’s Last Exam（人类最后的考试）、BrowseComp（自主网络浏览能力）、SEAL-0（复杂信息收集推理）等国际权威基准测试中，Kimi-k2 Thinking均取得行业顶尖（SOTA）表现；同时在智能体搜索、智能体编程、专业写作及综合推理等核心能力维度实现全面升级。针对效率敏感型场景，模型还提供高速版本Kimi-k2 Thinking-turbo，推理速度可达100 tokens/s。

Kimi-k2 Thinking核心功能：

1、深度逻辑推理：

支持复杂问题的多步骤拆解与推演，能够基于严谨的逻辑链逐步分析问题，适配科学研究、工程优化等需要深度思考的场景。

2、自主工具调用：

无需人工介入即可自主调用搜索、编程、网络浏览等外部工具，高效解决跨领域、跨数据源的复杂任务。

3、长程规划与多轮交互：

支持高达300轮的连续工具调用与稳定思考，可应对需要动态调整策略的长线任务。

4、超长上下文处理：

具备256k上下文窗口，能够处理长篇文档分析、多步骤任务规划等大信息量场景，精准捕捉文本细节。

5、推理过程可视化：

通过`reasoning_content`字段输出完整思考链路，清晰呈现模型的决策逻辑，提升任务执行的可解释性。

6、高效低成本运行：

提供Turbo高速版本满足效率需求，同时在推理性能与使用成本间实现最优平衡，适配高性价比的规模化应用。

Kimi-k2 Thinking性能表现：

1、综合推理能力：

在覆盖100+专业领域的Humanity’s Last Exam测试中，以44.9%的SOTA成绩，验证了顶尖的跨领域问题解决能力。

2、自主搜索与浏览能力：

在OpenAI发布的BrowseComp基准测试中，取得60.2%的SOTA成绩，远超人类平均水平（29.2%），信息检索与深度钻研能力突出。

3、复杂信息处理能力：

在SEAL-0测试中表现优异，可高效完成大规模信息的收集、整合与推理分析，适配数据密集型任务。

4、智能体编程能力：

在SWE-Multilingual、SWE-bench验证集及Terminal终端操作等测试中性能显著提升，尤其在HTML、React等前端开发任务中表现出色。

Kimi-k2 ThinkingAPI使用须知：

1、输入完整上下文：

需传入包含`reasoning_content`字段的完整思考内容，保障模型基于全链路逻辑进行分析。

2、配置合理参数：

建议设置`max_tokens ≥ 16000`，确保推理过程与结果完整输出；将`temperature`参数设为1.0，平衡推理的稳定性与创新性。

3、启用流式输出：

开启`stream=True`模式，提升实时交互体验，避免因输出内容过大导致的网络超时问题。

Kimi-k2 Thinking的使用价格：

标准 API：

输入：每百万 Token 输入收费 4 元。

输出：每百万 Token 输出收费 16 元。

命中缓存的输入：收费 1 元。

Turbo API（速度高达 100 Token/s）：

输入：每百万 Token 输入收费 8 元。

输出：每百万 Token 输出收费 58 元。

命中缓存的输入：收费 1 元。

Kimi-k2 Thinking典型应用场景：

1、复杂问题解决：

科学实验设计、工程方案优化、数学难题推演等需要深度逻辑分析的场景。

2、自动化任务规划：

企业流程自动化、资源动态分配、项目全周期管理等需要多轮决策的任务。

3、数据分析与报告：

市场趋势深度分析、财务风险预测、行业白皮书撰写等大信息量处理场景。

4、智能信息整合：

跨平台数据检索、多来源内容聚合、定制化知识问答等信息密集型需求。

5、教育与学习辅助：

为学生提供学术问题的分步解题思路，辅助构建系统化的知识体系。

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