Kimi-K2-Thinking ist Moonshots erstes Reasoning-Modell der K2-Reihe – und zum Release eines der stärksten offenen Reasoning-Modelle überhaupt. Es hält lange agentische Ketten mit hunderten Tool-Calls durch und bringt eine native INT4-Quantisierung per Quantization-Aware-Training mit, die den Speicherbedarf halbiert und die Inferenz rund verdoppelt – ohne großen Qualitätsverlust.
Kimi-K2-Thinking
Moonshot AI
November 2025
Modified MIT
MoE, Reasoning (Thinking, agentisch)
1 Bio. total (32 Mrd. aktiv)
384 Experten (8+1), native INT4 via QAT
256.000 Token
Offizielle Angaben (Auswahl):
| Benchmark | Kimi-K2-Thinking | Kategorie |
|---|---|---|
| HLE (mit Tools) | 44,9 | Reasoning |
| BrowseComp | 60,2 | Web-Agentik |
| AIME25 (mit Python) | 99,1 | Mathematik |
| SWE-bench Verified | 71,3 | Coding |
| GPQA | 84,5 | Wissen/Reasoning |
Quelle: offizielle Moonshot Model-Card.
Für tiefes Reasoning und lange Agentik ist K2-Thinking herausragend. Wir prüfen mit Ihnen Nutzen und Betriebskosten.
K2-Thinking erweitert die K2-Architektur um explizites Reasoning und Long-Horizon-Agentik. Es ist darauf ausgelegt, hunderte Tool-Calls in einer Kette konsistent zu koordinieren.
Die native INT4-Quantisierung entsteht bereits im Post-Training (Quantization-Aware-Training) – dadurch ist das Modell deutlich effizienter als reine FP8-Varianten.
Für komplexes Reasoning und langlaufende Agenten.
Starkes Reasoning unter Open-Weights
Effizientes natives INT4
Exzellente Agentik
Extern evaluiert (NIST/CAISI)
Höhere Latenz und Token-Verbrauch durch Thinking
Sehr hoher Hardware-Bedarf
Overkill für einfache Aufgaben
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