Kimi K2 0711
4608°
ماڈل چلائیں
آفرز / اشتہارات
MoonshotAI | 131,072 ٹوکن کانٹیکسٹ | $0.57/M ان پٹ، $2.30/M آؤٹ پٹ۔ Kimi K2 Instruct Moonshot AI کا ایک بڑے پیمانے پر Mixture-of-Experts (MoE) زبان ماڈل ہے، جس میں کل 1 ٹریلین پیرا میٹرز ہیں جن میں سے ہر فارورڈ پاس میں 32 ارب فعال ہوتے ہیں۔ یہ ایجنٹک صلاحیتوں کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جس میں جدید ٹول استعمال، استدلال، اور کوڈ سنتھیسز شامل ہیں۔ Kimi K2 مختلف بینچ مارکس پر خاص طور پر کوڈنگ (LiveCodeBench, SWE-bench)، استدلال (ZebraLogic, GPQA)، اور ٹول استعمال (Tau2, AceBench) کے کاموں میں نمایاں کارکردگی دکھاتا ہے۔ یہ 128K ٹوکن تک طویل کانٹیکسٹ انفرنس کی حمایت کرتا ہے اور ایک جدید تربیتی اسٹیک کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے جس میں MuonClip آپٹیمائزر شامل ہے تاکہ بڑے پیمانے پر MoE تربیت کو مستحکم بنایا جا سکے۔
اس ماڈل کے رہنما
ہر کام کے لیے بہترین لوکل LLM (اکتوبر 2026): ہر کام کے لیے صحیح اوپن ماڈل
مقامی AI کے لیے مجھے واقعی کتنی VRAM چاہیے؟
GGUF فائل کیا ہے؟ کوانٹائزڈ ماڈلز کی وضاحت (Q4, Q8, fp8, NF4)
کپتان کے نوٹس
2026-10-13 کے نوٹس
Kimi K2 Instruct Moonshot AI کا 1 ٹریلین پیرا میٹر MoE ماڈل ہے، جو ہر فارورڈ پاس میں 32 ارب پیرا میٹرز کو فعال کرتا ہے اور 15.5 ٹریلین ٹوکنز پر MuonClip آپٹیمائزر کے ساتھ مستحکم بڑے پیمانے پر تربیت پایا ہے۔ یہ خاص طور پر ایجنسی کام کے لیے بنایا گیا ہے: ٹول استعمال، خودکار کوڈنگ، اور کثیر مرحلہ استدلال کے لیے، نہ کہ طویل چین آف تھوٹ کے لیے۔ اوپن وزن دستیاب ہیں، اور API کی قیمت اس پیمانے کے ماڈل کے لیے معتدل ہے۔
مشہور ہے
- SWE-bench Verified پر اعلیٰ درجے کی ایجنسی کوڈنگ، Claude Sonnet 4 کے مقابل۔
- Tau2 اور AceBench پر مضبوط ٹول استعمال کے اسکورز، ریٹیل، ایئرلائن، اور ٹیلیکام کاموں میں۔
- طویل دستاویزات اور کوڈ بیس کے لیے 128K ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو۔
- Hugging Face پر moonshotai/Kimi-K2-Instruct کے تحت اوپن وزن۔
- MoE آرکیٹیکچر: 1T کل پیرا میٹرز، فی ٹوکن صرف 32B فعال — انفرنس میں موثر۔
خبردار رہیں
- یہ ایک ریفلیکس گریڈ انسٹرکٹ ماڈل ہے جس میں کوئی طویل سوچنے کا موڈ نہیں؛ گہری چین آف تھوٹ کے لیے کہیں اور دیکھیں۔
- 1T کل پیرا میٹرز کی وجہ سے خود ہوسٹنگ کے لیے سنجیدہ ہارڈویئر درکار ہے — کوانٹائزڈ GGUF ورژنز آپ کا عملی مقامی آپشن ہیں۔
- تجارتی استعمال کے لیے لائسنس کی شرائط یہاں تفصیل سے نہیں دی گئیں؛ تعیناتی سے پہلے Hugging Face ریپوزٹری چیک کریں۔
آزمائیں یہ پرامپٹس
ناکام ایجنٹ لوپ کی خرابی دور کریں
میرے پاس ایک Python ایجنٹ ہے جو سرچ ٹول کال کرتا ہے، نتیجہ پارس کرتا ہے، پھر فیصلہ کرتا ہے کہ دوبارہ کال کرنا ہے یا نہیں۔ دو بار دہرائی کے بعد یہ ہمیشہ جلدی نکل جاتا ہے، چاہے روکنے کی شرط پوری نہ ہوئی ہو۔ یہ کوڈ ہے: [اپنا کوڈ چسپاں کریں]۔ بگ کی نشاندہی کریں، وضاحت کریں کہ یہ جلدی نکلنے کی وجہ کیسے بنتا ہے، اور درست شدہ ورژن دکھائیں جس میں اصلاح کی مختصر وضاحت ہو۔
منطقی پابندی کا مسئلہ حل کریں
پانچ انجینئرز — Ada، Ben، Cara، Dan، اور Eve — کے پاس بالکل پانچ لیپ ٹاپ ہیں: A، B، C، D، E۔ Ada کے پاس A یا B نہیں ہے۔ Ben کے پاس Cara سے زیادہ لیٹر والا لیپ ٹاپ ہے۔ Dan کے پاس D ہے۔ Eve کے پاس C نہیں ہے۔ کوئی دو لوگ ایک لیپ ٹاپ شیئر نہیں کرتے۔ کون کس کا مالک ہے؟ قدم بہ قدم اپنا استدلال دکھائیں۔
کثیر ٹول ورک فلو ڈیزائن کریں
آپ کے پاس تین ٹولز ہیں: search(query)، fetch_page(url)، اور summarize(text)۔ ایک صارف پوچھتا ہے: '2022 کے بعد شائع ہونے والے mixture-of-experts اسکیلنگ پر سب سے زیادہ حوالہ دیے گئے تین مقالے کون سے ہیں؟' ٹول کالز کی بالکل ترتیب لکھیں، ہر ایک سے متوقع نتیجہ بتائیں، اور نتائج کو حتمی جواب میں کیسے جوڑیں۔
موازنہ کریں
- Kimi K3اوپن ویٹس ماڈل1,048,576 ٹوکن سیاق و سباق · $0.30/M ان پٹ، $11.94/M آؤٹ پٹ
- Kimi K2 Thinkingاوپن ویٹس ماڈل262,144 ٹوکن سیاق و سباق · $0.60/M ان پٹ، $2.50/M آؤٹ پٹ
- Kimi K2.7 Codeاوپن ویٹس ماڈل262,144 ٹوکن سیاق و سباق · $0.67/M ان پٹ، $3.35/M آؤٹ پٹ
- Kimi K2.5اوپن ویٹس ماڈل262,144 ٹوکن سیاق و سباق · $0.50/M ان پٹ، $2.50/M آؤٹ پٹ
moonshotai کے مزید ٹیکسٹ ماڈلز
لوگ پوچھتے ہیں
- کیا وزن کھلے ہیں اور کیا میں Kimi K2 کو مقامی طور پر چلا سکتا ہوں؟
- ہاں — وزن Hugging Face پر moonshotai/Kimi-K2-Instruct کے تحت شائع ہیں۔ 1 ٹریلین کل پیرا میٹرز کی وجہ سے آپ کو کوانٹائزڈ ورژنز (GGUF یا اسی طرح) اور کافی VRAM یا RAM کی ضرورت ہوگی تاکہ اسے مقامی طور پر چلایا جا سکے۔
- Kimi K2 کی API قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ ونڈو کیا ہے؟
- Moonshot AI اسے $0.57 فی ملین ان پٹ ٹوکن اور $2.30 فی ملین آؤٹ پٹ ٹوکن پر قیمت دیتا ہے، کانٹیکسٹ ونڈو 128K ٹوکن ہے۔
- Kimi K2 Instruct بنیادی Kimi K2 سے کیسے مختلف ہے؟
- بنیادی ماڈل خام پری ٹرینڈ چیک پوائنٹ ہے جو محققین کے لیے ہے جو فائن ٹیوننگ یا کسٹم حل بنانا چاہتے ہیں۔ انسٹرکٹ ماڈل براہ راست چیٹ اور ایجنسی پائپ لائنز میں استعمال کے لیے پوسٹ ٹرینڈ ہے، بغیر کسی طویل سوچنے کے موڈ کے۔
کپتان کا فیصلہایک سنجیدہ اوپن-ویٹس ایجنسی ماڈل جو کوڈنگ اور ٹول استعمال کے کاموں میں اپنی API قیمت سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے — Claude یا GPT-4.1 پر ڈیفالٹ کرنے سے پہلے اسے آزمانا چاہیے۔
ماڈل کارڈ Hugging Face پر
کپتان یہ نوٹس ماڈل کی اپنی وضاحت اور ماڈل کارڈ سے لکھتا ہے۔ قیمتیں اور سیاق و سباق کے سائز اس وقت فراہم کنندہ کے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔
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.
یہ سکور کیسے بنتا ہے
اس ماڈل کے لیے ابھی تک کسی ذریعہ سے مقبولیت کا ڈیٹا نہیں ہے، اس لیے اس کے لیے 7,000° سے نیچے ایک عارضی نمبر رکھا گیا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں آتا۔ جیسے ہی کوئی ذریعہ رپورٹ کرے گا، یہاں تفصیل ظاہر ہو جائے گی۔
اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں
- ہیٹ اسکور
- ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
- فلور
- 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
- ڈاؤن لوڈ کے برابر
- وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
- لاگ پیمانہ
- دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
- لائکس
- ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
- قبولیت کی شرح
- ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
- ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا
- ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
- سیڈر
- کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
- AI ہورڈ
- ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
- جنریشن سائٹس
- ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
- OpenRouter ٹوکنز
- ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ)
- خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
- LoRA اور ایمبیڈنگ
- چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
- خاندان اور وزن
- بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
- عمر
- کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
- خاندانی بوسٹ
- ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
- اسٹینڈ ان اسکور
- ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
- نیا! (گریس پیریڈ)
- ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
- رجحان
- کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
- عام ماڈل
- کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔
Kimi K2 0711 ایک متن ماڈل ہے جو Text / LLM فیملی کے لیے ModelTrends.ai پر درج ہے، جو اوپن سورس AI تصویر، ویڈیو اور متن ماڈلز کا صرف پڑھنے والا کیٹلاگ ہے۔ اس کا دوسرے Text / LLM ماڈلز سے موازنہ کریں اور اس کا ہیٹ اسکور دیکھ کر ٹرینڈ جانیں۔
ماڈل فیملی کے لحاظ سے دیکھیں
Text / LLM ماڈلز
434
Anima ماڈلز
528
Chroma ماڈلز
19
Fibo ماڈلز
2
Flux ماڈلز
1,496
Flux 2 / Klein ماڈلز
1,239
Flux 3 ماڈلز
3
Moss ماڈلز
3
Iris ماڈلز
1
MiniMax H3 ماڈلز
364
Hunyuan ماڈلز
204
Ideogram ماڈلز
20
Krea2 ماڈلز
717
Qwen ماڈلز
20
Qwen2 ماڈلز
47
Ltx2 ماڈلز
153