MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking, Moonshot AI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर moonshotai/kimi-k2-thinking के रूप में पहचाना जाता है। यह K2 श्रृंखला से संबंधित है और इसके प्रदाता द्वारा इसे अब तक का Moonshot AI का सबसे उन्नत ओपन रीज़निंग मॉडल बताया गया है, जो इस श्रृंखला को एजेंटिक, लॉन्ग-हॉरिज़न रीज़निंग तक विस्तारित करता है। यह पहले के K2 कार्य में पेश की गई ट्रिलियन-पैरामीटर Mixture-of-Experts आर्किटेक्चर पर आधारित है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 6 नवंबर 2025 है।

यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह भाषा कार्यों के लिए उपयुक्त है, न कि छवियों या ऑडियो से जुड़े किसी भी कार्य के लिए। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़े कोडबेस रख सके। अधिकतम आउटपुट 98,304 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ स्वयं भी लंबी हो सकती हैं, जो उन कार्यों के लिए मायने रखता है जहाँ उत्तर देने से पहले मॉडल को तर्क करने के लिए जगह चाहिए। चूँकि यह एक रीज़निंग मॉडल है, यह अपने अंतिम उत्तर के साथ-साथ रीज़निंग सामग्री भी उत्पन्न कर सकता है, और इस व्यवहार को संबंधित अनुरोध पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। लॉन्ग-हॉरिज़न रीज़निंग और एजेंटिक व्यवहार उन बहु-चरणीय कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ मॉडल को योजना बनानी होती है, टूल कॉल करने होते हैं और कई टर्न तक किसी लक्ष्य की ओर काम जारी रखना होता है। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबी रिपोर्टों का विश्लेषण करने, बड़े diffs या कोड फ़ाइलों की समीक्षा करने, और लंबे इनपुट से संरचित जानकारी को सारांशित या निकालने में मदद करती है। टूल उपयोग और संरचित आउटपुट इसे ऐसी पाइपलाइनों के भीतर उपयोग करने योग्य बनाते हैं जहाँ मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने या परिभाषित आकार में डेटा लौटाने की आवश्यकता होती है, और रीज़निंग आउटपुट तब उपयोगी होता है जब आप केवल परिणाम देखने के बजाय यह देखना चाहते हैं कि उत्तर तक कैसे पहुँचा गया।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी moonshotai/kimi-k2-thinking का उपयोग करके कॉल करते हैं, जिसका अर्थ है कि मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और अनुरोध आकार केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से निर्धारकता, रोकने की शर्तें, टूल और फ़ंक्शन कॉलिंग, संरचित आउटपुट प्रारूप, और रीज़निंग सामग्री को उजागर करने या ट्यून करने के विकल्पों को कवर करता है। max_tokens को 98,304 आउटपुट सीमा को ध्यान में रखते हुए सेट करें।

ऐसे मामले भी हैं जहाँ कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। यह केवल-टेक्स्ट मॉडल है, इसलिए छवि या ऑडियो इनपुट चाहने वाला कोई भी कार्य इसके दायरे से बाहर है। यह एक रीज़निंग मॉडल भी है जिसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ी है, जो सरल, उच्च-मात्रा या लेटेंसी-संवेदनशील काम के लिए हमेशा वांछित नहीं होता, जहाँ छोटा, तेज़ मॉडल पर्याप्त होगा। यदि आपका कार्य छोटा और सीधा है, या यदि आपको मल्टीमॉडल इनपुट चाहिए, तो कहीं और देखें; यदि आपको लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग, टूल उपयोग या संरचित आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल उपयुक्त विकल्प है।