Model garden Router · op aanvraag Dedicated · op aanvraag

Kimi K2 Thinking

Dit model draait als dedicated deployment op grote GPU's en staat niet standaard in de gedeelde playground. Neem contact op, dan zetten we het voor je klaar.

Kimi K2 Thinking is the latest, most capable version of open-source thinking model. Starting with Kimi K2, we built it as a thinking agent that reasons step-by-step while dynamically invoking tools. It sets a new state-of-the-art on Humanity's Last Exam (HLE), BrowseComp, and oth...

moonshotai/Kimi-K2-Thinking Op aanvraag
text->text · moonshotai · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
1026B
Parameters
262K
Contextvenster
4899GB
Minimale VRAM
POST /api/v1/chat/completions Op aanvraag

Specificaties

Parameters 1026B
Contextvenster 262,144 tokens
Minimale VRAM 4899 GB
Architectuur DeepseekV3ForCausalLM (vLLM)
Licentie other
Modaliteit text->text
Uitgebracht November 2025
Uitgever moonshotai ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token
Op aanvraag
Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.
Dedicated GPU · per uur
Op aanvraag
Dedicated deployment, vanaf 4899 GB VRAM. Afgerekend per GPU-uur.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

Bench-index

Bench is onze kwaliteitsindex voor elk model, 0 tot 100. Hij steunt op openbare metingen (Epoch AI met zo’n 40 benchmarks, LiveBench, LMArena en meer) en wordt elke ochtend ververst. Waar niemand meet, staat een schatting met bandbreedte.

70,0 / 100 · Gemeten

Gemeten door Epoch AI over 9 benchmarks, met bandbreedte.

Bandbreedte 66,7 tot 71,7 · Plek 82 van 277 bij Epoch AI

Bronnen: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Dagelijks bijgewerkt, laatst op 16-10-2026

LiveBench · 61,6
Redeneren 63,5
Code 67,4
Agentisch coderen 38,3
Wiskunde 81,1
Data-analyse 52,3
Taal 66,5
Instructies volgen 62,0
Alle benchmarks (9)
OTIS Mock AIME 2024-2025 83,0
GPQA diamond 79,0
METR Time Horizons 59,2
WeirdML 42,8
FrontierMath-2025-02-28-Private 37,6
Terminal Bench 35,7
CL-bench 17,6
Chess Puzzles 15,8
FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Private 0,0
LiveBench · Alle taken
Redeneren
theory of mind 57,7
zebra puzzle 46,3
spatial 92,0
logic with navigation 58,0
Code
code generation 71,8
code completion 63,0
Agentisch coderen
javascript 40,0
typescript 20,0
python 55,0
Wiskunde
AMPS Hard 96,0
integrals with game 52,0
math comp 96,1
olympiad 80,3
Data-analyse
consecutive events 15,7
tablejoin 45,1
tablereformat 96,1
Taal
connections 88,0
plot unscrambling 43,4
typos 68,0
Instructies volgen
paraphrase 63,4
simplify 50,9
story generation 67,4
summarize 66,5

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik Kimi K2 Thinking in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait Kimi K2 Thinking op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is Kimi K2 Thinking hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking heeft meerdere GPU's tegelijk nodig en draait daarom als dedicated deployment. Je betaalt dan per GPU-uur en niet per token. Vertel ons je volume, dan rekenen we het voor je door.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Moonshotai

Kimi K3

Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (KDA) and Attention Residuals (AttnRes), with native vision capabilities and a 1-million-token context window. It is the world's first open 3T-class model, designed for frontier intelligence across long-horizon coding, knowledge work, and reasoning.

1M context Bekijk model →
Kimi K2.7 Code

Kimi K2.7 Code is a coding-focused agentic model built upon Kimi K2.6. With substantial improvements on real-world long-horizon coding tasks, it strengthens end-to-end task completion across complex software engineering workflows while improving token efficiency, reducing thinking-token usage by approximately 30% compared with Kimi K2.6.

1027B 262K context Bekijk model →
Kimi K2.6

Kimi K2.6 is an open-source, native multimodal agentic model that advances practical capabilities in long-horizon coding, coding-driven design, proactive autonomous execution, and swarm-based task orchestration.

1027B 262K context Bekijk model →
Kimi K2.5

Kimi K2.5 is an open-source, native multimodal agentic model built through continual pretraining on approximately 15 trillion mixed visual and text tokens atop Kimi-K2-Base. It seamlessly integrates vision and language understanding with advanced agentic capabilities, instant and thinking modes, as well as conversational and agentic paradigms.

1027B 262K context Bekijk model →
Kimi Linear 48B A3B Base

Kimi Linear is a hybrid linear attention architecture that outperforms traditional full attention methods across various contexts, including short, long, and reinforcement learning (RL) scaling regimes. At its core is Kimi Delta Attention (KDA)—a refined version of Gated DeltaNet that introduces a more efficient gating mechanism to optimize the use of finite-state RNN memory.

49B Bekijk model →
Kimi Linear 48B A3B Instruct

Kimi Linear is a hybrid linear attention architecture that outperforms traditional full attention methods across various contexts, including short, long, and reinforcement learning (RL) scaling regimes. At its core is Kimi Delta Attention (KDA)—a refined version of Gated DeltaNet that introduces a more efficient gating mechanism to optimize the use of finite-state RNN memory.

49B Bekijk model →

Vraag toegang aan

Kimi K2 Thinking is nog niet standaard beschikbaar. Laat je gegevens achter, dan regelen we een dedicated deployment.

Vraag toegang aan