Kimi K2 Instruct is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32 billion active per forward pass. It is optimized for agentic capabilities, including advanced tool use, reasoning, and code synthesis. Kimi K2 excels across a broad range of benchmarks, particularly in coding (LiveCodeBench, SWE-bench), reasoning (ZebraLogic, GPQA), and tool-use (Tau2, AceBench) tasks. It supports long-context inference up to 128K tokens and is designed with a novel training stack that includes the MuonClip optimizer for stable large-scale MoE training.
모든 프로바이더 = 이 모델을 제공하는 모든 업스트림에서 지원됩니다. 일부 프로바이더 = 요청을 처리하는 업스트림에 따라 다릅니다. 기본값 = 설정하지 않았을 때 전송되는 값입니다.
| 파라미터 | 프로바이더 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | 모든 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| include_reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| logit_bias | 일부 프로바이더 | - |
| logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| max_tokens | 모든 프로바이더 | - |
| min_p | 일부 프로바이더 | - |
| parallel_tool_calls | 일부 프로바이더 | - |
| presence_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| repetition_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| response_format | 일부 프로바이더 | - |
| seed | 일부 프로바이더 | - |
| stop | 일부 프로바이더 | - |
| structured_outputs | 일부 프로바이더 | - |
| temperature | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| tool_choice | 모든 프로바이더 | - |
| tools | 모든 프로바이더 | - |
| top_k | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| top_logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| top_p | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
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