Moonshot AI

Kimi K2

1-Trillion-Parameter MoE mit starkem Coding/Agentic Focus — trotz Größe effizient durch nur 32B aktive Parameter.

📅 11. Juli 2025 📐 Context: 130K 📜 Modified MIT
68
Blockbrain Score
#15 von 16

Benchmark-Ergebnisse

💻
Coding
81
📐
Mathematik
49
✍️
Kreatives Schreiben
91
Speed
25

Über Kimi K2

Kimi K2 ist Moonshot AIs Flaggschiff-Modell, erschienen im Juli 2025. Mit 1 Trillion Parametern ist es das größte Modell im Blockbrain LLM Index — aber dank MoE-Architektur sind nur 32B Parameter pro Inference aktiv, was es effizient wie ein deutlich kleineres Modell macht.

Kimi K2 wurde speziell für agentic Workflows und Coding optimiert. Bei SWE-bench erreicht es 65.8% — solide, aber hinter den Top-Modellen. Die Stärke liegt in der zuverlässigen Tool-Nutzung und autonomen Agent-Workflows.

Die Schwächen: Math (49.5% AIME 2025) und Creative Writing sind nicht die Stärke von K2. Es ist ein Spezialist für Coding und Agentic Tasks, kein Allrounder.

Highlights & Besonderheiten

1 Trillion Parameter
Das größte Modell im Index — massive Kapazität bei effizienter MoE-Architektur.
Nur 32B aktiv
Trotz 1T Gesamtgröße nur 32B aktive Parameter pro Inference — effizient wie ein kleines Modell.
Agentic Focus
Speziell für autonome Agent-Workflows und Tool-Nutzung optimiert.
Modified MIT Lizenz
Open Source mit minimalen Einschränkungen — kommerzielle Nutzung erlaubt.
$0.15/$2.50
Extrem günstiger Input-Preis dank effizienter MoE-Architektur.

Für wen eignet sich Kimi K2?

Kimi K2 ist für Teams, die ein großes Open-Source-Modell für agentic Workflows und Coding suchen. Die 1T-Architektur bietet theoretisch mehr 'Wissen' als kleinere Modelle.

Interessant für Forschungsteams und Unternehmen, die mit sehr großen Modellen experimentieren wollen, ohne proprietäre APIs nutzen zu müssen.