Moonshot Kimi K2 Thinking — самая продвинутая открытая модель рассуждений в серии K2, агентные задачи с долгосрочным горизонтом, контекст 256k.
Kimi K2.6 — это флагманская мультимодальная модель от Kimi, оптимизированная для задач, требующих рассуждений над длинными контекстами и множественными входными модальностями. Она обрабатывает текст,…
Kimi K2.6 отлично справляется с многошаговыми рассуждениями, включая математические, логические и связанные с использованием инструментов. Его высокая производительность на τ²-Bench (95.9) демонстрирует его способность следовать сложным инструкциям, вызывать внешние инструменты и синтезировать результаты. Модель может обрабатывать подсказки цепочки мыслей, разбивать задачи на подзадачи и поддерживать согласованность в ходе длительных обменов. Она также способна рассуждать о визуальном контенте — например, отвечать на вопросы о серии изображений или видеоклипе — и объединять визуальные подсказки с текстовым контекстом. Хотя она не тестировалась отдельно на чистой генерации кода или творческом письме, ее общая способность к рассуждениям предполагает, что она может справляться с такими задачами при наличии четких инструкций. Большое окно контекста модели поддерживает рассуждения над длинными документами, что позволяет выполнять такие задачи, как анализ контрактов или синтез исследований.
Да, Kimi K2.6 принимает видео в качестве входных данных, что делает её подходящей для задач понимания видео. Модель может обрабатывать видеоклипы и отвечать на вопросы об их содержимом, например, распознавать объекты, действия или сцены. Поскольку размер контекстного окна составляет 262 144 токена, более длинные видео, возможно, придется дискретизировать или обобщать, чтобы уложиться в лимит токенов. Модель не предоставляет покадровый вывод, а даёт единый текстовый ответ на основе всего входного видео. Варианты использования включают суммаризацию видео, обнаружение событий и модерацию контента. Для достижения наилучших результатов убедитесь, что видеофайлы закодированы в широко поддерживаемом формате, и рассмотрите возможность использования более низкого разрешения для снижения расхода токенов. Ценообразование модели применяется и к токенам входного видео, поэтому большие видео могут быстро накапливать затраты.
Хотя Kimi K2.6 поддерживает ввод текста, изображений и видео, она не обрабатывает аудио напрямую. Любой звук в видеофайлах не интерпретируется, если он не был предварительно преобразован в текст отдельно. Понимание визуального контента моделью ограничено тем, что можно представить в рамках токенового бюджета — изображения очень высокого разрешения или длинные видео могут быть уменьшены или обрезаны. Модель также не оптимизирована для обработки в реальном времени; задержка ответа будет варьироваться в зависимости от размера и сложности входных данных. Для задач, требующих точного пространственного анализа (например, координаты обнаружения объектов), модель может выдавать приблизительные описания, а не точные числовые значения. Разработчикам следует тестировать модель на репрезентативных образцах своих визуальных данных, чтобы убедиться в приемлемой точности. Когда визуальная точность критична, рекомендуется использовать специализированные модели компьютерного зрения и объединять их вывод с пайплайном рассуждений Kimi K2.6.
Kimi K2.6 — это флагманская модель с премиальным ценообразованием ($0.95/1M input, $4.00/1M output). Для задач, не требующих её уникальных преимуществ — таких как генерация коротких текстов, простой чат или базовое резюмирование — более дешёвая модель может обеспечить адекватные результаты за небольшую часть стоимости. Примеры более дешёвых альтернатив, доступных на OrcaRouter, включают меньшие модели Kimi или бюджетные тарифы других провайдеров. Если ваша задача не включает визуальные вводы и может быть выполнена в рамках меньшего окна контекста (например, 8k токенов), модель с более низкой стоимостью токенов может быть более экономичной. Кроме того, если задержка является основным фактором и вам не нужна высочайшая точность рассуждений, более быстрая и дешёвая модель может быть предпочтительнее. Всегда оценивайте, оправдывает ли прирост производительности от Kimi K2.6 дополнительные расходы для вашего конкретного случая использования.
τ²-Bench — это эталонный тест, предназначенный для оценки способности ИИ-агентов использовать инструменты и рассуждать. Оценка 95.9 указывает на то, что Kimi K2.6 может успешно выполнять сложные задачи, включающие вызов внешних инструментов, следование многошаговым инструкциям и синтез результатов. Этот эталонный тест проверяет реалистичные сценарии, такие как просмотр веб-страниц, запросы к базам данных или использование API. Высокая оценка предполагает, что Kimi K2.6 особенно подходит для агентных рабочих процессов, где надежное выполнение инструментов имеет решающее значение. Обратите внимание, что этот единственный показатель не охватывает все аспекты производительности, такие как креативность или фактическая точность в открытой генерации. Разработчикам следует дополнить это индивидуальными оценками, соответствующими их области. Оценка представлена поставщиком модели и не была независимо проверена OrcaRouter.
Помимо τ²-Bench, показатели Kimi K2.6 на других распространенных бенчмарках (например, MMLU, HumanEval) не были предоставлены. Его оценка 95,9 на τ²-Bench является сильным показателем способности к рассуждению и использованию инструментов, но без дополнительных цифр прямое сравнение с другими флагманскими моделями ограничено. Модели от других провайдеров могут превосходить Kimi K2.6 в бенчмарках по генерации кода или математическому рассуждению. При выборе модели учитывайте конкретные бенчмарки, которые важны для вашего приложения. Если ваш сценарий использования не сосредоточен на использовании инструментов, одна лишь оценка τ²-Bench не должна быть решающим фактором. OrcaRouter предлагает несколько флагманских моделей; вы можете запустить свои собственные тестовые наборы, чтобы сравнить производительность на ваших данных.
Точные показатели задержки для Kimi K2.6 не опубликованы. Будучи флагманской моделью с окном контекста в 262k, время вывода ожидается больше, чем у меньших или специализированных моделей. Факторы, влияющие на задержку, включают количество входных токенов, количество выходных токенов и нагрузку на сервер. В OrcaRouter модель доступна через стандартный API, совместимый с OpenAI, поэтому типичное время ответа может варьироваться от нескольких секунд для коротких запросов до десятков секунд для длинных и сложных запросов. Что касается пропускной способности, количество одновременных запросов, которые вы можете отправить, ограничено лимитами, установленными провайдером и инфраструктурой OrcaRouter. Разработчикам следует планировать более высокую задержку при использовании полного окна контекста и рассмотреть кэширование или асинхронную обработку для производственных нагрузок.
Несмотря на то, что Kimi K2.6 превосходно справляется с рассуждениями при использовании инструментов (τ²-Bench 95.9), у него могут быть слабые стороны в других областях. Результаты тестов для задач по программированию, математике или многоязычных задач не приводятся, поэтому его производительность в этих областях неизвестна. Как и все большие языковые модели, Kimi K2.6 может выдавать правдоподобную, но неверную информацию, особенно по узкоспециализированным или новым темам. Его рассуждения могут быть хрупкими, если запросы не тщательно структурированы. Мультимодальное понимание модели может упускать тонкие детали на изображениях или видео, особенно когда объекты малы или частично скрыты. Нет информации о его производительности в атакующих сценариях или при ограниченных бюджетах. Разработчикам следует провести собственную оценку на репрезентативных задачах и помнить, что один тест не гарантирует надежности в реальных условиях.
Kimi K2.6 тарифицируется по тарифу провайдера без наценки через OrcaRouter. Стоимость составляет $0.95 за 1 миллион входных токенов и $4.00 за 1 миллион выходных токенов. Как входные, так и выходные токены включают все обработанные текстовые, графические и видео токены. Дополнительные комиссии платформы или плата за каждый запрос отсутствуют. Ценообразование прозрачно, и вы платите только за использованные токены. Поскольку наценка отсутствует, цена, которую вы видите, совпадает с прямой ставкой провайдера. Это упрощает оценку затрат на основе ожидаемого использования токенов. Например, запрос с 5,000 входных токенов и 1,000 выходных токенов будет стоить $0.00475 за входные и $0.004 за выходные, в сумме $0.00875.
Стоимость использования Kimi K2.6 выше, чем у многих более компактных моделей. Для задач, которые можно решить с меньшим количеством токенов или с помощью более дешевой модели, разница в цене может быть значительной. Например, более дешевая модель может стоить $0,15 за 1M входных токенов, что делает Kimi K2.6 примерно в шесть раз дороже по входным токенам и еще дороже по выходным. Однако если флагманская модель способна выполнить задачу за один вызов, тогда как более дешевой модели для этого потребуется несколько вызовов, общая стоимость может оказаться сопоставимой. Кроме того, контекстное окно в 262k позволяет обрабатывать большие объемы входных данных, но его заполнение пропорционально увеличивает затраты. Рекомендуется группировать запросы или использовать сжатие промптов для уменьшения количества токенов. OrcaRouter не предоставляет скидок на кэширование или специальных тарифных планов для этой модели; оплата производится за каждый токен по указанным ставкам.
Нет, OrcaRouter в настоящее время не предлагает кэширование, оптовые скидки или специальные ценовые уровни для Kimi K2.6. Модель выставляется строго на основе количества токенов по тарифу провайдера без наценки. Скидка за повторяющиеся запросы или за большие объёмы не предусмотрена. Если у вас очень высокое потребление токенов, вы можете связаться с OrcaRouter для заключения индивидуального корпоративного соглашения, но по умолчанию применяется стандартная цена. Обратите внимание, что кэширование ответов не управляется OrcaRouter; вы можете реализовать собственный слой кэширования, чтобы избежать повторной отправки идентичных запросов, тем самым снижая затраты на токены. Поскольку тариф провайдера передаётся напрямую, у OrcaRouter нет возможности предложить цену ниже указанной ставки провайдера.
Доступ к Kimi K2.6 осуществляется через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Установите базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1 и используйте идентификатор модели «kimi/kimi-k2.6». Вам понадобится API-ключ от OrcaRouter. API поддерживает те же конечные точки, что и Chat Completions API от OpenAI, включая необязательные параметры, такие как temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty и presence_penalty. Для передачи изображений или видео используйте формат массива content с типом «image_url» или «video_url» (с соответствующими URL). Обратите внимание, что передача видео является экспериментальной; проверьте документацию OrcaRouter на предмет поддерживаемых форматов. Типичное тело запроса выглядит так: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}.
При использовании API OrcaRouter для вызова Kimi K2.6 вы можете задать стандартные параметры OpenAI: temperature (0-2, по умолчанию 1), max_tokens (до 32768), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, стоп-последовательности и stream (логический). Модель также учитывает системное сообщение для задания контекста. Для мультимодальных входных данных включайте элементы содержимого типа "text", "image_url" или "video_url". Тип "video_url" может требовать дополнительные поля, такие как "format" и "duration"; обратитесь к документации OrcaRouter для точного синтаксиса. В настоящее время не подтвержден параметр для управления уровнем визуальной детализации (например, "low" или "high"). Модель не поддерживает вызов функций или инструментов напрямую; однако вы можете имитировать использование инструментов, включив описания инструментов в системный промпт и анализируя вывод. Потоковая передача поддерживается для вывода в реальном времени.
Миграция на API OrcaRouter для Kimi K2.6 требует изменения только базового URL и ID модели в вашем существующем коде. Если вы используете OpenAI Python-клиент, установите base_url на "https://api.orcarouter.ai/v1" и model на "kimi/kimi-k2.6". Обновите аутентификацию, чтобы использовать API-ключ OrcaRouter. Никаких изменений в формате сообщений или именах параметров не требуется, так как они полностью совместимы. Если ранее вы использовали API другого провайдера, совместимого с OpenAI, миграция будет простой. Обратите внимание, что стоимость токенов может отличаться, поэтому соответствующим образом скорректируйте мониторинг затрат. Протестируйте на небольшом объёме данных, чтобы убедиться в ожидаемом поведении. API OrcaRouter поддерживает те же конечные точки для потоковой и непотоковой передачи данных, поэтому существующая логика обработки ответов должна работать без изменений.
Когда вы отправляете данные в Kimi K2.6 через OrcaRouter, запрос перенаправляется на серверы провайдера Kimi для выполнения инференса. OrcaRouter не хранит ваши подсказки или ответы дольше минимального времени, необходимого для передачи провайдеру. Однако провайдер Kimi может иметь собственную политику обработки данных. OrcaRouter рекомендует ознакомиться с политикой конфиденциальности и условиями хранения данных провайдера. Для конфиденциальных данных оцените, соответствуют ли юрисдикция и политики провайдера вашим требованиям управления данными. OrcaRouter сам не обучается на ваших данных и не передает данные третьим сторонам, кроме провайдера. Чтобы минимизировать риски, избегайте отправки личной информации (PII), если это не необходимо, и оцените, оправдывает ли вариант использования риск. Никаких гарантий хранения данных для этой модели OrcaRouter не предоставляет, за исключением того, что указано в их условиях обслуживания.
Kimi K2.6 — одна из нескольких мультимодальных моделей, доступных на OrcaRouter. Ее ключевые отличия — большой контекстный окно (262k токенов) и высокий показатель τ²-Bench (95.9). Для сравнения, другие мультимодальные модели могут иметь меньшие контекстные окна (например, 128k или 32k), но предлагать более низкие цены или лучшую производительность в визуальных задачах, таких как обнаружение объектов. Некоторые модели специализируются на генерации изображений или имеют более высокую частоту обработки кадров для видео. Ценообразование Kimi K2.6 находится на более высоком уровне среди мультимодальных моделей, хотя некоторые проприетарные модели могут быть дороже. При выборе мультимодальной модели учитывайте не только входные модальности, но и выходную модальность (здесь только текст), длину контекста и показатели бенчмарков. OrcaRouter предоставляет таблицу сравнения моделей в каталоге, чтобы помочь вам оценить компромиссы.
Kimi K2.6 — флагманская модель от Kimi. Она превосходит более младшие или дешевые модели Kimi по производительности и цене. Например, Kimi может предлагать облегченную модель с контекстным окном в 128k и меньшей стоимостью за токен. Точный перечень моделей Kimi в OrcaRouter может меняться, но обычно компромисс заключается между более низкой стоимостью и более высокой точностью, большим контекстом и поддержкой мультимодальности. Если ваш сценарий использования не требует экстремальной длины контекста или производительности τ²-Bench, может подойти более дешевая модель Kimi. Однако на данный момент только Kimi K2.6 поддерживает видеоввод. Эталонные показатели для других моделей Kimi не предоставлены, поэтому прямое сравнение по рассуждениям невозможно. Проверьте список моделей OrcaRouter для получения актуальных предложений.
Без прямых сравнительных бенчмарков выбор определяется доступными спецификациями. Kimi K2.6 предлагает контекстное окно в 262k, что больше, чем у GPT-4o (128k) и Claude Opus (200k). Его показатель τ²-Bench 95,9 является конкурентоспособным, но Claude и GPT-4o могут показывать лучшие результаты в других бенчмарках, таких как MMLU или кодинг. Цены Kimi K2.6 умеренные ($0,95/$4,00 за 1M токенов) по сравнению с GPT-4o ($5,00/$15,00) и Claude Opus ($15,00/$75,00) по их стандартным тарифам — хотя у них разные длины контекста и функции. Kimi K2.6 также поддерживает ввод видео, что поддерживают не все модели. В конечном счёте, выбирайте Kimi K2.6, если вам нужен максимальный контекст или сильные рассуждения с использованием инструментов, и если вас устраивают политики обработки данных его провайдера. OrcaRouter позволяет тестировать несколько моделей бок о бок, чтобы найти наилучшее соответствие.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensnpresence_penaltyprompt_cache_keyreasoningresponse_formatsafety_identifierstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtoolstop_p| Ввод / 1M токенов | $0.950 |
| Вывод / 1M токенов | $4.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.160 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.6Открыть @misc{orcarouter_kimi_k2_6,
title = {kimi/kimi-k2.6 API},
author = {kimi},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.6}
}kimi. (n.d.). kimi/kimi-k2.6 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k2.6