Moonshot Kimi K2 Thinking — mô hình suy luận mở tiên tiến nhất trong dòng K2, các tác vụ dài hạn có tính tác nhân, ngữ cảnh 256k.
Kimi K2.6 là một mô hình đa phương thức hàng đầu từ Kimi, được tối ưu hóa cho các tác vụ yêu cầu suy luận trên ngữ cảnh dài và nhiều phương thức đầu vào. Nó xử lý văn bản, hình ảnh và video, với cửa…
Kimi K2.6 vượt trội trong suy luận đa bước, bao gồm suy luận toán học, logic và sử dụng công cụ. Hiệu suất mạnh mẽ của nó trên τ²-Bench (95,9) cho thấy khả năng tuân theo các hướng dẫn phức tạp, gọi các công cụ bên ngoài và tổng hợp kết quả. Mô hình có thể xử lý các prompt suy luận theo chuỗi tư duy (chain-of-thought), phân rã vấn đề thành các nhiệm vụ con và duy trì tính nhất quán trong các trao đổi dài. Nó cũng có khả năng suy luận về nội dung hình ảnh — ví dụ, trả lời câu hỏi về một loạt hình ảnh hoặc một đoạn video — và kết hợp các tín hiệu hình ảnh với ngữ cảnh văn bản. Mặc dù không được đánh giá chuẩn cụ thể về sinh mã thuần túy hay viết sáng tạo, khả năng suy luận chung của nó cho thấy nó có thể xử lý các tác vụ như vậy khi được cung cấp hướng dẫn rõ ràng. Cửa sổ ngữ cảnh lớn của mô hình hỗ trợ suy luận trên các tài liệu dài, cho phép thực hiện các tác vụ như phân tích hợp đồng hoặc tổng hợp nghiên cứu.
Có, Kimi K2.6 chấp nhận video làm đầu vào, phù hợp cho các tác vụ hiểu video. Mô hình có thể xử lý các đoạn video và trả lời câu hỏi về nội dung của chúng, chẳng hạn như xác định đối tượng, hành động hoặc cảnh. Vì cửa sổ ngữ cảnh là 262.144 token, các video dài hơn có thể cần được lấy mẫu hoặc tóm tắt để phù hợp với ngân sách token. Mô hình không cung cấp đầu ra từng khung hình mà đưa ra một phản hồi văn bản duy nhất dựa trên toàn bộ đầu vào video. Các trường hợp sử dụng bao gồm tóm tắt video, phát hiện sự kiện và kiểm duyệt nội dung. Để có kết quả tốt nhất, hãy đảm bảo các tệp video được mã hóa ở định dạng được hỗ trợ rộng rãi và cân nhắc sử dụng độ phân giải thấp hơn để giảm mức tiêu thụ token. Giá của mô hình cũng áp dụng cho token đầu vào video, vì vậy các video lớn có thể nhanh chóng tích lũy chi phí.
Trong khi Kimi K2.6 hỗ trợ đầu vào dạng văn bản, hình ảnh và video, mô hình không xử lý âm thanh một cách tự nhiên. Mọi âm thanh trong tệp video sẽ không được diễn giải trừ khi được chuyển đổi thành văn bản riêng biệt. Khả năng hiểu nội dung hình ảnh của mô hình bị giới hạn trong những gì có thể biểu diễn trong ngân sách token — hình ảnh có độ phân giải rất cao hoặc video dài có thể bị giảm kích thước hoặc cắt bớt. Mô hình cũng không được tối ưu hóa cho xử lý thời gian thực; độ trễ phản hồi sẽ thay đổi tùy theo kích thước và độ phức tạp của đầu vào. Đối với các tác vụ yêu cầu suy luận không gian chính xác (ví dụ: tọa độ phát hiện đối tượng), mô hình có thể cung cấp mô tả gần đúng thay vì đầu ra số chính xác. Nhà phát triển nên kiểm tra mô hình trên các mẫu dữ liệu hình ảnh đại diện để đảm bảo độ chính xác chấp nhận được. Khi độ trung thực hình ảnh là yếu tố quan trọng, hãy cân nhắc sử dụng các mô hình thị giác máy tính chuyên dụng và kết hợp đầu ra của chúng với quy trình suy luận của Kimi K2.6.
Kimi K2.6 là mô hình cao cấp với mức giá cao ($0.95/1M đầu vào, $4.00/1M đầu ra). Đối với các tác vụ không yêu cầu thế mạnh riêng của mô hình này—ví dụ như sinh văn bản ngắn, trò chuyện đơn giản, hoặc tóm tắt cơ bản—một mô hình rẻ hơn có thể mang lại kết quả đủ tốt với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Các ví dụ về giải pháp thay thế rẻ hơn có sẵn trên OrcaRouter bao gồm các mô hình Kimi nhỏ hơn hoặc các gói giá thấp của các nhà cung cấp khác. Nếu tác vụ của bạn không liên quan đến đầu vào hình ảnh và có thể hoàn thành trong một cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 8k tokens), một mô hình có chi phí token thấp hơn có thể tiết kiệm hơn. Ngoài ra, nếu độ trễ là mối quan tâm chính và bạn không cần độ chính xác suy luận cao nhất, một mô hình nhanh hơn, rẻ hơn có thể là lựa chọn ưu tiên. Luôn đánh giá xem lợi ích về hiệu suất từ Kimi K2.6 có xứng đáng với chi phí bổ sung cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn hay không.
τ²-Bench là một benchmark được thiết kế để đánh giá khả năng sử dụng công cụ và suy luận trong các tác nhân AI. Điểm số 95,9 cho thấy Kimi K2.6 có thể hoàn thành thành công các tác vụ phức tạp liên quan đến việc gọi các công cụ bên ngoài, tuân theo hướng dẫn nhiều bước và tổng hợp kết quả đầu ra. Benchmark này kiểm tra các tình huống thực tế như duyệt web, truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc sử dụng API. Điểm số cao cho thấy Kimi K2.6 đặc biệt phù hợp với các quy trình tác nhân nơi việc thực thi công cụ đáng tin cậy là rất quan trọng. Lưu ý rằng chỉ số đơn lẻ này không bao gồm tất cả các khía cạnh của hiệu suất, chẳng hạn như tính sáng tạo hoặc độ chính xác thực tế trong sinh văn bản mở. Các nhà phát triển nên bổ sung bằng các đánh giá tùy chỉnh phù hợp với lĩnh vực của họ. Điểm số được báo cáo bởi nhà cung cấp mô hình và chưa được OrcaRouter xác minh độc lập.
Bên cạnh τ²-Bench, hiệu suất của Kimi K2.6 trên các benchmark phổ biến khác (ví dụ: MMLU, HumanEval) vẫn chưa được cung cấp. Điểm số τ²-Bench 95.9 của nó là một chỉ số mạnh về khả năng suy luận và sử dụng công cụ, nhưng nếu không có thêm các con số khác, việc so sánh trực tiếp với các mô hình hàng đầu khác sẽ bị hạn chế. Các mô hình từ nhà cung cấp khác có thể vượt trội hơn Kimi K2.6 trong các benchmark về tạo mã hoặc suy luận toán học. Khi chọn một mô hình, hãy xem xét các benchmark cụ thể quan trọng cho ứng dụng của bạn. Nếu trường hợp sử dụng của bạn không tập trung vào việc sử dụng công cụ, thì chỉ riêng điểm τ²-Bench không nên là yếu tố quyết định. OrcaRouter cung cấp nhiều mô hình hàng đầu; bạn có thể chạy các bộ kiểm thử của riêng mình để so sánh hiệu suất trên dữ liệu của bạn.
Các số liệu chính xác về độ trễ của Kimi K2.6 không được công bố. Là một mô hình flagship với cửa sổ ngữ cảnh 262k, thời gian suy luận được dự kiến sẽ cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn hoặc chuyên biệt hơn. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ trễ bao gồm số lượng token đầu vào, số lượng token đầu ra và tải máy chủ. Trên OrcaRouter, mô hình được truy cập thông qua API tương thích OpenAI tiêu chuẩn, vì vậy thời gian phản hồi điển hình có thể dao động từ vài giây đối với đầu vào ngắn đến hàng chục giây đối với các truy vấn dài và phức tạp. Về thông lượng, số lượng yêu cầu đồng thời bạn có thể gửi phụ thuộc vào giới hạn tốc độ do nhà cung cấp và cơ sở hạ tầng của OrcaRouter xác định. Các nhà phát triển nên lên kế hoạch cho độ trễ cao hơn khi sử dụng toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh và cân nhắc lưu trữ đệm (caching) hoặc xử lý bất đồng bộ cho các khối lượng công việc sản xuất.
Mặc dù Kimi K2.6 xuất sắc trong khả năng suy luận sử dụng công cụ (τ²-Bench 95,9), nhưng có thể có điểm yếu ở các lĩnh vực khác. Không có điểm chuẩn nào được cung cấp cho các tác vụ lập trình, toán học hoặc đa ngôn ngữ, vì vậy hiệu suất của nó trong các lĩnh vực này vẫn chưa được biết. Giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn, Kimi K2.6 có thể tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác, đặc biệt là về các chủ đề hẹp hoặc gần đây. Khả năng suy luận của nó có thể trở nên mong manh nếu các lời nhắc không được cấu trúc cẩn thận. Hiểu biết đa phương thức của mô hình có thể bỏ sót các chi tiết tinh tế trong hình ảnh hoặc video, đặc biệt khi các vật thể nhỏ hoặc bị che khuất. Không có thông tin về hiệu suất của nó trong các môi trường đối kháng hoặc dưới ngân sách hạn chế. Các nhà phát triển nên tự đánh giá trên các tác vụ đại diện và lưu ý rằng một điểm chuẩn duy nhất không đảm bảo độ tin cậy trong thực tế.
Kimi K2.6 được tính phí theo giá của nhà cung cấp mà không có phụ phí thông qua OrcaRouter. Chi phí là $0.95 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $4.00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Cả token đầu vào và đầu ra đều bao gồm tất cả token văn bản, hình ảnh và video đã được xử lý. Không có phí nền tảng bổ sung hoặc phí theo yêu cầu. Giá cả minh bạch và bạn chỉ trả tiền cho các token đã sử dụng. Vì không có phụ phí, mức giá bạn thấy giống hệt như giá trực tiếp của nhà cung cấp. Điều này giúp bạn dễ dàng ước tính chi phí dựa trên mức sử dụng token dự kiến. Ví dụ, một truy vấn với 5.000 token đầu vào và 1.000 token đầu ra sẽ có chi phí $0.00475 cho đầu vào và $0.004 cho đầu ra, tổng cộng là $0.00875.
Định giá của Kimi K2.6 cao hơn nhiều mô hình nhỏ hơn. Đối với các tác vụ có thể hoàn thành với ít token hơn hoặc với mô hình rẻ hơn, chênh lệch chi phí có thể đáng kể. Ví dụ, một mô hình rẻ hơn có thể có giá $0.15 trên 1M token đầu vào, khiến Kimi K2.6 đắt hơn khoảng sáu lần cho token đầu vào và còn hơn nữa cho token đầu ra. Tuy nhiên, nếu mô hình hàng đầu có thể hoàn thành một tác vụ chỉ trong một lần gọi mà lẽ ra cần nhiều lần gọi với mô hình rẻ hơn, thì tổng chi phí có thể tương đương. Ngoài ra, cửa sổ ngữ cảnh 262k cho phép nhập dữ liệu lớn, nhưng việc lấp đầy ngữ cảnh đó sẽ làm tăng chi phí theo tỷ lệ tương ứng. Hãy cân nhắc việc gộp các yêu cầu hoặc sử dụng nén lời nhắc để giảm số lượng token. OrcaRouter không cung cấp giảm giá bộ nhớ đệm hoặc các mức giá đặc biệt cho mô hình này; bạn trả tiền theo từng token với mức giá đã niêm yết.
Không, OrcaRouter hiện không cung cấp bộ nhớ đệm, chiết khấu theo khối lượng hoặc các mức giá đặc biệt cho Kimi K2.6. Mô hình được tính phí nghiêm ngặt trên cơ sở mỗi token theo tỷ lệ của nhà cung cấp, không có phụ phí. Không có chiết khấu cho các yêu cầu lặp lại hoặc sử dụng khối lượng lớn. Nếu bạn có mức tiêu thụ token rất cao, bạn có thể liên hệ với OrcaRouter để thỏa thuận doanh nghiệp tùy chỉnh, nhưng mức giá tiêu chuẩn được áp dụng theo mặc định. Lưu ý rằng việc lưu cache phản hồi không được OrcaRouter quản lý; bạn có thể triển khai lớp cache của riêng mình để tránh gửi lại các lời nhắc giống hệt nhau, từ đó giảm chi phí token. Vì tỷ lệ của nhà cung cấp được chuyển trực tiếp, không có cơ hội để OrcaRouter đưa ra mức giá thấp hơn tỷ lệ niêm yết của nhà cung cấp.
Kimi K2.6 được truy cập thông qua API tương thích OpenAI của OrcaRouter. Đặt URL cơ sở thành https://api.orcarouter.ai/v1 và sử dụng mã định danh mô hình "kimi/kimi-k2.6". Bạn sẽ cần một khóa API từ OrcaRouter. API hỗ trợ các điểm cuối giống như OpenAI's Chat Completions API, bao gồm các tham số tùy chọn như temperature, max_tokens, top_p, frequency_penalty và presence_penalty. Để truyền hình ảnh hoặc video, sử dụng định dạng mảng nội dung với loại "image_url" hoặc "video_url" (với các URL phù hợp). Lưu ý rằng đầu vào video đang trong giai đoạn thử nghiệm; hãy kiểm tra tài liệu của OrcaRouter để biết các định dạng được hỗ trợ. Một nội dung yêu cầu điển hình trông như sau: {"model": "kimi/kimi-k2.6", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Describe this image"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "..."}}]}]}.
Khi sử dụng API OrcaRouter để gọi Kimi K2.6, bạn có thể thiết lập các tham số OpenAI tiêu chuẩn: temperature (0-2, mặc định 1), max_tokens (tối đa 32768), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop sequences và stream (boolean). Mô hình cũng tôn trọng system message để thiết lập ngữ cảnh. Đối với đầu vào đa phương thức, hãy bao gồm các mục content có loại "text", "image_url" hoặc "video_url". Loại "video_url" có thể yêu cầu các trường bổ sung như "format" và "duration"; hãy tham khảo tài liệu của OrcaRouter để biết cú pháp chính xác. Hiện tại chưa có tham số nào được xác nhận để kiểm soát mức độ chi tiết hình ảnh (như "low" hoặc "high"). Mô hình không hỗ trợ trực tiếp function calling hoặc tools; tuy nhiên, bạn có thể mô phỏng việc sử dụng tool bằng cách đưa mô tả tool vào system prompt và phân tích đầu ra. Streaming được hỗ trợ để xuất dữ liệu theo thời gian thực.
Việc di chuyển sang API của OrcaRouter cho Kimi K2.6 chỉ yêu cầu thay đổi base URL và model ID trong mã nguồn hiện có của bạn. Nếu bạn đang sử dụng Python client của OpenAI, hãy đặt base_url thành "https://api.orcarouter.ai/v1" và model thành "kimi/kimi-k2.6". Cập nhật xác thực của bạn để sử dụng khóa API của OrcaRouter. Không cần thay đổi định dạng tin nhắn hay tên tham số vì chúng hoàn toàn tương thích. Nếu trước đây bạn đã sử dụng API của một nhà cung cấp khác cũng tương thích với OpenAI, thì việc di chuyển rất đơn giản. Lưu ý rằng giá token có thể khác, vì vậy hãy điều chỉnh việc theo dõi chi phí cho phù hợp. Hãy thử nghiệm với một mẫu nhỏ để đảm bảo hành vi như mong đợi. API của OrcaRouter duy trì các endpoint streaming và non-streaming giống nhau, do đó logic hiện có để xử lý phản hồi sẽ hoạt động mà không cần sửa đổi.
Khi bạn gửi dữ liệu đến Kimi K2.6 thông qua OrcaRouter, yêu cầu sẽ được chuyển tiếp đến máy chủ của nhà cung cấp Kimi để thực hiện suy luận. OrcaRouter không lưu trữ prompt hoặc phản hồi của bạn quá thời gian tối thiểu cần thiết để chuyển chúng đến nhà cung cấp. Tuy nhiên, nhà cung cấp Kimi có thể có chính sách xử lý dữ liệu riêng. OrcaRouter khuyến nghị bạn xem xét các điều khoản về quyền riêng tư và lưu giữ dữ liệu của nhà cung cấp. Đối với dữ liệu nhạy cảm, hãy cân nhắc xem khu vực pháp lý và chính sách của nhà cung cấp có phù hợp với yêu cầu quản trị dữ liệu của bạn hay không. Bản thân OrcaRouter không huấn luyện trên dữ liệu của bạn và không chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba ngoài nhà cung cấp. Để giảm thiểu rủi ro, tránh gửi thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trừ khi thực sự cần thiết và đánh giá xem trường hợp sử dụng có biện minh cho rủi ro hay không. OrcaRouter không cung cấp bất kỳ đảm bảo lưu giữ dữ liệu nào cho mô hình này ngoài những gì được nêu trong điều khoản dịch vụ của họ.
Kimi K2.6 là một trong số các mô hình đa phương thức khả dụng trên OrcaRouter. Điểm khác biệt chính của nó là ngữ cảnh lớn (262k token) và điểm τ²-Bench mạnh (95.9). Để so sánh, các mô hình đa phương thức khác có thể có ngữ cảnh nhỏ hơn (ví dụ: 128k hoặc 32k) nhưng lại có giá thấp hơn hoặc hiệu suất tốt hơn trên các tác vụ trực quan như phát hiện đối tượng. Một số mô hình chuyên về tạo hình ảnh hoặc có tốc độ xử lý khung hình cao hơn cho video. Giá của Kimi K2.6 nằm ở mức cao hơn trong số các mô hình đa phương thức, mặc dù một số mô hình độc quyền có thể đắt hơn. Khi chọn mô hình đa phương thức, cần cân nhắc không chỉ phương thức đầu vào mà còn phương thức đầu ra (ở đây chỉ là văn bản), độ dài ngữ cảnh và điểm chuẩn. OrcaRouter cung cấp bảng so sánh mô hình trong danh mục để giúp bạn đánh giá các sự đánh đổi.
Kimi K2.6 là mẫu flagship của Kimi. Nó nằm trên các mẫu nhỏ hơn hoặc rẻ hơn của Kimi về hiệu suất và giá cả. Ví dụ, Kimi có thể cung cấp một mô hình nhẹ với cửa sổ ngữ cảnh 128k với chi phí token thấp hơn. Danh sách chính xác các mô hình Kimi trên OrcaRouter có thể thay đổi, nhưng thông thường sự đánh đổi là giữa chi phí thấp hơn so với độ chính xác cao hơn, ngữ cảnh lớn hơn và hỗ trợ đa phương thức. Nếu trường hợp sử dụng của bạn không yêu cầu độ dài ngữ cảnh cực đoan hoặc hiệu suất τ²-Bench, một mô hình Kimi rẻ hơn có thể đủ. Tuy nhiên, hiện tại chỉ Kimi K2.6 hỗ trợ đầu vào video. Điểm chuẩn cho các mô hình Kimi khác chưa được cung cấp, vì vậy không thể so sánh trực tiếp về khả năng suy luận. Hãy kiểm tra danh sách mô hình của OrcaRouter để biết các dịch vụ hiện tại.
Không có so sánh điểm chuẩn trực tiếp, sự lựa chọn dựa trên thông số kỹ thuật hiện có. Kimi K2.6 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 262k, lớn hơn GPT-4o (128k) và Claude Opus (200k). Điểm τ²-Bench 95.9 của nó mang tính cạnh tranh, nhưng Claude và GPT-4o có thể có hiệu suất tốt hơn trên các điểm chuẩn khác như MMLU hoặc lập trình. Giá của Kimi K2.6 ở mức trung bình ($0,95/$4,00 cho mỗi 1 triệu token) so với GPT-4o ($5,00/$15,00) và Claude Opus ($15,00/$75,00) ở mức giá tiêu chuẩn – mặc dù chúng có độ dài ngữ cảnh và tính năng khác nhau. Kimi K2.6 cũng hỗ trợ đầu vào video, điều mà không phải mô hình nào cũng có. Cuối cùng, hãy chọn Kimi K2.6 nếu bạn cần ngữ cảnh tối đa hoặc khả năng suy luận sử dụng công cụ mạnh mẽ, và nếu bạn cảm thấy thoải mái với chính sách dữ liệu của nhà cung cấp. OrcaRouter cho phép bạn thử nghiệm nhiều mô hình song song để tìm ra lựa chọn phù hợp nhất.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Đầu vào / 1M tokens | $0.950 |
| Đầu ra / 1M tokens | $4.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.160 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/kimi/kimi-k2.6Mở @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