Greutățile sunt deschise și pot rula Kimi K2 0905 local?

Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905. Cu 1 trilion parametri total vei avea nevoie de hardware substanțial pentru a-l rula la precizie completă; majoritatea vor folosi o versiune cuantificată sau API-ul.

Cât costă Kimi K2 0905 și care este fereastra de context?

Prin API costă 0,60$ per milion tokeni de input și 2,50$ per milion tokeni de output, cu o fereastră de context de 256k tokeni.

Cu ce diferă actualizarea 0905 față de Kimi K2 original?

Actualizarea din septembrie îmbunătățește acuratețea și generalizarea codării agentice pe diferite structuri, întărește output-ul de codare frontend și extinde fereastra de context de la 128k la 256k tokeni.

Kimi K2 0905

1748°

#llm #moonshotai #programare #agenți #raționament #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

MoonshotAI | context de 262.144 tokeni | 0,60$/M input, 2,50$/M output. Kimi K2 0905 este actualizarea din septembrie a Kimi K2 0711. Este un model de limbaj Mixture-of-Experts (MoE) la scară largă dezvoltat de Moonshot AI, cu 1 trilion de parametri total și 32 miliarde activi per trecere înainte. Suportă inferență cu context lung până la 256k tokeni, extins de la 128k anterior. Această actualizare îmbunătățește codarea agentică cu acuratețe mai mare și generalizare mai bună pe schelete, și îmbunătățește codarea frontend cu outputuri mai estetice și funcționale pentru web, 3D și sarcini…MoonshotAI | context de 262.144 tokeni | 0,60$/M input, 2,50$/M output. Kimi K2 0905 este actualizarea din septembrie a Kimi K2 0711. Este un model de limbaj Mixture-of-Experts (MoE) la scară largă dezvoltat de Moonshot AI, cu 1 trilion de parametri total și 32 miliarde activi per trecere înainte. Suportă inferență cu context lung până la 256k tokeni, extins de la 128k anterior. Această actualizare îmbunătățește codarea agentică cu acuratețe mai mare și generalizare mai bună pe schelete, și îmbunătățește codarea frontend cu outputuri mai estetice și funcționale pentru web, 3D și sarcini conexe. Kimi K2 este optimizat pentru capabilități agentice, inclusiv utilizare avansată a uneltelor, raționament și sinteză de cod. Excelează în benchmark-uri de codare (LiveCodeBench, SWE-bench), raționament (ZebraLogic, GPQA) și utilizare unelte (Tau2, AceBench). Modelul este antrenat cu un nou stack care include optimizatorul MuonClip pentru antrenament stabil MoE la scară largă.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Kimi K2 0905 este actualizarea din septembrie 2025 a modelului MoE cu trilioane de parametri de la Moonshot AI, cu 32 de miliarde de parametri activi per trecere înainte și o fereastră de context de 256k tokeni. Actualizarea îmbunătățește codarea agentică și lucrul pe frontend, iar greutățile sunt deschise. Este potrivit pentru dezvoltatorii care doresc un agent serios de codare pe care îl pot găzdui singuri sau rula ieftin prin API.

Cunoscut pentru

Codare agentică puternică: competitiv pe SWE-Bench verified și SWE-Bench Multilingual.
Greutăți deschise pe Hugging Face — le poți descărca și rula singur.
Fereastră de context de 256k tokeni, dublu față de lansarea anterioară de 128k.
Codare frontend îmbunătățită: estetică și funcționalitate mai bune pentru sarcini web și 3D.
Utilizarea uneltelor și raționamentul integrate, nu adăugate ulterior.

Atenție la

1 trilion parametri total înseamnă că implementarea locală cere hardware serios; majoritatea utilizatorilor vor folosi API-ul.
Costul output-ului este de 2,50$/M tokeni — nu este scump, dar rulările agentice lungi se adună rapid.
Moonshot AI nu a publicat clar termenii licenței; verifică depozitul înainte să construiești un produs pe baza lui.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Corectează un bug real

Iată o funcție Python care ar trebui să analizeze o configurație JSON imbricată și să returneze un dicționar plat cu chei separate prin punct și valorile lor. Elimină silențios cheile când o valoare este o listă goală. Identifică bug-ul, explică de ce apare și returnează o versiune corectată cu un test care l-ar fi prins. ```python def flatten(d, prefix=''): out = {} for k, v in d.items(): key = f'{prefix}.{k}' if prefix else k if isinstance(v, dict): out.update(flatten(v, key)) elif v: out[key] = v return out ```

Construiește un mic component web

Scrie un fișier HTML autonom, fără dependențe externe, care să redea o tablă kanban interactivă cu trei coloane: To Do, In Progress, Done. Cardurile trebuie să fie tragabile între coloane folosind API-ul HTML drag-and-drop. Stilizează curat cu CSS inline. Adaugă un formular mic în partea de sus pentru a crea un card nou cu titlu.

Planifică o sarcină agentică în mai mulți pași

Ești un agent de codare cu acces la un terminal bash și un editor de fișiere. Proiectul Node.js al unui utilizator eșuează în pipeline-ul CI pentru că trei teste importă un modul care nu mai există după un refactor recent. Descrie secvența exactă de apeluri de unelte pe care le-ai face — ce citești mai întâi, cum urmărești importurile rupte și cum decizi ce să scrii — înainte să modifici vreun fișier.

Compară cu

Kimi K3
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.30/M intrare, $11.94/M ieșire
Kimi K2 Thinking
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.60/M intrare, $2.50/M ieșire
Kimi K2.7 Code
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.67/M intrare, $3.35/M ieșire
Kimi K2.5
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.50/M intrare, $2.50/M ieșire

Mai multe modele text de la moonshotai

Întrebări frecvente

Greutățile sunt deschise și pot rula Kimi K2 0905 local?: Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905. Cu 1 trilion parametri total vei avea nevoie de hardware substanțial pentru a-l rula la precizie completă; majoritatea vor folosi o versiune cuantificată sau API-ul.
Cât costă Kimi K2 0905 și care este fereastra de context?: Prin API costă 0,60$ per milion tokeni de input și 2,50$ per milion tokeni de output, cu o fereastră de context de 256k tokeni.
Cu ce diferă actualizarea 0905 față de Kimi K2 original?: Actualizarea din septembrie îmbunătățește acuratețea și generalizarea codării agentice pe diferite structuri, întărește output-ul de codare frontend și extinde fereastra de context de la 128k la 256k tokeni.

Verdictul căpitanului
Un agent de codare capabil cu greutăți deschise la un preț rezonabil prin API — fereastra de context de 256k și îmbunătățirile agentice fac ca actualizarea din septembrie să merite trecerea.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

GPT 5.4

TEXT / LLM

Qwen2.5 VL 72B Instruct

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Kimi K2 0905 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm moonshotai programare agenți raționament context lung local

Răsfoiește după familia de modele