MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking هو نموذج نصي من Moonshot AI، معرّف على api14 باسم moonshotai/kimi-k2-thinking. ينتمي إلى سلسلة K2 ويصفه مزوّده بأنه أحدث نموذج استدلال مفتوح متقدم من Moonshot AI حتى الآن، ليمدّ تلك السلسلة إلى الاستدلال الوكيلي طويل الأفق. وهو مبني على معمارية Mixture-of-Experts ذات التريليون معامل التي قُدّمت في عمل K2 السابق. تاريخ إصدار المزوّد هو 6 نوفمبر 2025.

يقبل النموذج إدخالاً نصياً ويعيد إخراجاً نصياً، لذا فهو مناسب للمهام اللغوية أكثر من أي شيء يتضمن الصور أو الصوت. نافذة السياق لديه هي 262,144 رمزاً، وهي كبيرة بما يكفي لاحتواء مستندات طويلة أو سجلات محادثات ممتدة أو قواعد برمجية كبيرة في طلب واحد. الحد الأقصى للإخراج هو 98,304 رمزاً، لذا يمكن أن تكون الردود نفسها طويلة، وهذا مهم للمهام التي يحتاج فيها النموذج إلى مساحة للاستدلال قبل الإجابة. ولأنه نموذج استدلال، يمكنه إنتاج محتوى استدلالي إلى جانب إجابته النهائية، ويمكن التحكم في هذا السلوك عبر معاملات الطلب ذات الصلة.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد ما. الاستدلال طويل الأفق والسلوك الوكيلي يناسبان المهام متعددة الخطوات حيث على النموذج أن يخطط ويستدعي الأدوات ويواصل العمل نحو هدف عبر جولات عديدة. تساعد نافذة السياق الكبيرة في تحليل التقارير الطويلة، ومراجعة الفروقات الكبيرة أو ملفات الشيفرة، وتلخيص أو استخراج معلومات منظمة من مدخلات مطوّلة. استخدام الأدوات والمخرجات المنظمة يجعلانه قابلاً للاستخدام داخل خطوط المعالجة التي تحتاج إلى أن يستدعي النموذج دوال أو يعيد بيانات بشكل محدد، ويكون مخرج الاستدلال مفيداً عندما تريد فحص كيفية الوصول إلى إجابة بدلاً من رؤية النتيجة فقط.

تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج moonshotai/kimi-k2-thinking، ما يعني أن مكتبات عميل OpenAI الحالية وأشكال الطلبات تعمل مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. المعاملات المدعومة هي frequency_penalty و include_reasoning و logprobs و max_tokens و presence_penalty و reasoning و repetition_penalty و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_k و top_logprobs و top_p. عملياً يغطي ذلك ضوابط أخذ العينات، والحتمية عبر seed، وشروط التوقف، واستدعاء الأدوات والدوال، وصيغ المخرجات المنظمة، وخيارات إظهار أو ضبط محتوى الاستدلال. اضبط max_tokens مع مراعاة سقف الإخراج البالغ 98,304.

هناك حالات قد يناسب فيها نموذج آخر بشكل أفضل. هذا نموذج نصي فقط، لذا فإن أي مهمة تحتاج إلى إدخال صور أو صوت تقع خارج نطاقه. وهو أيضاً نموذج استدلال بنافذة سياق كبيرة جداً، وهذا ليس دائماً ما تريده للأعمال البسيطة أو ذات الحجم الكبير أو الحساسة لزمن الاستجابة حيث يكفي نموذج أصغر وأسرع. إذا كانت مهمتك قصيرة ومباشرة، أو إذا كنت تحتاج إلى إدخال متعدد الوسائط، فابحث في مكان آخر؛ وإذا كنت تحتاج إلى استدلال طويل السياق أو استخدام أدوات أو مخرجات منظمة، فهذا النموذج هو الخيار المناسب.