Adakah berat model terbuka dan boleh saya jalankan Kimi K2.6 secara tempatan?

Ya, berat model terbuka dan tersedia di Hugging Face pada moonshotai/Kimi-K2.6. Model ini mempunyai 1T parameter jumlah dengan 32B aktif melalui MoE, jadi pelaksanaan tempatan memerlukan perkakasan besar; semak panduan VRAM sebelum membuat keputusan.

Berapa kos Kimi K2.6 melalui API dan berapa had konteksnya?

Moonshot AI mengenakan harga $0.65 per sejuta token input dan $3.41 per sejuta token output, dengan tetingkap konteks 256K token.

Bagaimana K2.6 berbeza daripada K2.5?

K2.6 menambah input multimodal asli melalui pengekod visi MoonViT terbina dalam, mengembangkan kawanan ejen kepada 300 sub-ejen, dan menunjukkan peningkatan penanda aras bermakna berbanding K2.5 dalam carian ejen, pengkodan dan tugas visi.

Kimi K2.6

2103°

#llm #moonshotai #penglihatan #penalaran #pengaturcaraan #ejen

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

MoonshotAI | konteks token 262,144 | $0.65/M input, $3.41/M output. Kimi K2.6 adalah model multimodal generasi seterusnya Moonshot AI, direka untuk pengekodan jangka panjang, penjanaan UI/UX dipacu pengekodan, dan orkestrasi multi-agen. Ia mengendalikan tugasan pengekodan kompleks hujung-ke-hujung merentasi Python, Rust, dan Go, dan boleh menukar arahan dan input visual menjadi antara muka sedia produksi. Seni bina kawanan agennya berskala kepada ratusan sub-agen selari untuk penguraian tugasan autonomi - menghasilkan dokumen, laman web, dan helaian kerja dalam satu larian tanpa pengawasan manusia.

Panduan untuk model ini

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Kimi K2.6 adalah model multimodal berat terbuka Moonshot AI yang dibina sekitar kerja pengkodan ejen: tugas jangka panjang, penjanaan UI dari input visual, dan orkestrasi kawanan yang boleh mengendalikan sehingga 300 sub-ejen selari. Dengan 1T parameter jumlah dan 32B aktif melalui seni bina MoE, ia memberikan prestasi melebihi kos pengiraannya. Ia sesuai untuk pembangun dan pasukan yang memerlukan saluran autonomi hujung-ke-hujung dan bukan pembantu sembang.

Dikenali untuk

Pengkodan hujung-ke-hujung merangkumi Python, Rust dan Go termasuk kerja front-end dan DevOps.
Menukar arahan dan imej kepada antara muka sedia produksi dengan animasi dan susun atur.
Kawanan ejen berskala hingga 300 sub-ejen dan 4,000 langkah berkoordinasi dalam satu larian.
Tetingkap konteks 256K token untuk kod besar dan dokumen panjang.
Berat terbuka dengan pengekod visi 400M-parameter (MoonViT) terbina dalam.

Berhati-hati dengan

1T parameter jumlah bermakna pelaksanaan tempatan memerlukan perkakasan serius; angka 32B aktif tidak menceritakan keseluruhan cerita VRAM.
Harga output $3.41/M cepat bertambah pada larian ejen panjang yang menjana ribuan token secara autonomi.
Terma lesen tidak terperinci pada halaman pembuat; semak repositori Hugging Face sebelum sebarang penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Penglihatan

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Bina UI penuh tumpukan

Anda mempunyai tangkapan skrin papan pemuka yang saya lampirkan. Buat semula sebagai komponen React berdiri sendiri dengan Tailwind CSS. Tambah togol mod gelap, buat carta interaktif menggunakan Recharts, dan hasilkan satu fail yang boleh saya masukkan ke projek Vite.

Tugas repositori autonomi

Klon repositori awam https://github.com/expressjs/express, kenal pasti tiga fungsi dengan kerumitan siklomatik tertinggi, tulis versi yang diperbaiki dengan komen dalam talian menerangkan perubahan, dan hasilkan laporan markdown merumuskan apa yang anda ubah dan mengapa.

Port pelbagai bahasa

Berikut adalah skrip Python yang mengurai CSV, mengagregat baris mengikut lajur kunci dan menulis ringkasan JSON. Alihkan dengan setia ke Go idiomatik dan Rust idiomatik. Untuk setiap versi, catat sebarang perbezaan tingkah laku disebabkan oleh sistem jenis atau kekangan pengendalian ralat.

Bandingkan dengan

Kimi Latest
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · Input $0.29/M, output $24.00/M
Kimi K3
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $11.94/M
Kimi K2 Thinking
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.60/M, output $2.50/M
Kimi K2.7 Code
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.67/M, output $3.35/M

Lebih banyak model teks dari moonshotai

Soalan yang sering ditanya

Adakah berat model terbuka dan boleh saya jalankan Kimi K2.6 secara tempatan?: Ya, berat model terbuka dan tersedia di Hugging Face pada moonshotai/Kimi-K2.6. Model ini mempunyai 1T parameter jumlah dengan 32B aktif melalui MoE, jadi pelaksanaan tempatan memerlukan perkakasan besar; semak panduan VRAM sebelum membuat keputusan.
Berapa kos Kimi K2.6 melalui API dan berapa had konteksnya?: Moonshot AI mengenakan harga $0.65 per sejuta token input dan $3.41 per sejuta token output, dengan tetingkap konteks 256K token.
Bagaimana K2.6 berbeza daripada K2.5?: K2.6 menambah input multimodal asli melalui pengekod visi MoonViT terbina dalam, mengembangkan kawanan ejen kepada 300 sub-ejen, dan menunjukkan peningkatan penanda aras bermakna berbanding K2.5 dalam carian ejen, pengkodan dan tugas visi.

Keputusan Kapten
Jika kerja anda adalah saluran pengkodan autonomi atau penjanaan UI dari visi, K2.6 adalah pilihan berat terbuka paling berupaya dalam niche itu sekarang.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

DeepSeek V3 0324

TEXT / LLM

Nemotron 3.5 Lightning

TEXT / LLM

Gemini 3.1 Flash Lite Preview

TEXT / LLM

Lyria 3 Pro Preview

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Kimi K2.6 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm moonshotai penglihatan penalaran pengaturcaraan ejen konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model