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Zum Modell

Kimi K2 Thinking

Veröffentlichung
November 2025
Kontextfenster
262,14k Token
API-Preis In / Out
0,60 $ / 2,50 $
Knowledge Cutoff
Dezember 2024
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026
Zum Modell

Kimi K2 Thinking Modell-Übersicht

Kimi K2 Thinking ist ein Open-Source-Reasoning-Modell und das "Thinking"-Modell aus der Kimi-K2 Modellfamilie von Moonshot AI (China). Kimi K2 baut auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit 1 Billion Parametern auf, in der das Modell 32 Milliarden Parameter pro Tokengenerierung aktiviert. Die "Thinking" Version von K2 wurde auf Chain-of-Thought-Reasoning plus Funktionsaufrufe trainiert, was sowohl den Einsatz in KI-Agenten Systemen, als auch den Einsatz als Allround-Reasoning-Modell ermöglicht. Zur Veröffentlichung sticht Kimi K2 Thinking mit hervorragenden Benchmark-Ergebnissen vor, die proprietäre Modelle wie GPT-5 Thinking und Claude Sonnet 4.5 teilweise sogar übertreffen. Manche sprechen gar von einem zweiten Deepseek-Moment. Die Weights des Modells lassen sich kostenlos auf Hugging Face herunterladen.

PlaygroundAPI DokumentationGitHubHugging FaceBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Multimodalität
Verfügbar
ReasoningToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:Text

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
262,14k Token
Max. Output
262,14k Token
Input-Preis / 1M Token
0,60 $
Output-Preis / 1M Token
2,50 $
Parameter
1.000 Mrd.
Dateigröße
553,42 GB
Vokabular
163,84k
Trainingsdaten
15.500 Mrd.

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0036 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

Kimi K2 Thinking Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturMixture-of-Experts (MoE) Transformer
Input Kontextlänge262,14k
Output Kontextlänge262,14k
TokenizerGPT-4o-ähnlicher Tokenizer

Besonderheiten

Offenes Chain-of-Thought ReasoningCoT-Tokens während der Inferenz frei einsehbar
Native INT4-QuantisierungQuantization-Aware Training (QAT)

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • SOTA-Reasoning-Modell
    K2 Thinking erreicht 44,9% im HLE-Benchmark und übertrifft damit GPT-5 (41,7%) und Grok-4 (38,6%). Kimi-K2 Thinking ist zur Veröffentlichung das leistungsstärkste Open Source Modell.
  • Auf Agentische Aufgaben trainiert
    Kimi K2 Thinking kann 200-300 autonome Tool-Calls ohne externes Eingreifen ausführen.
  • Sehr gutes Coding-Modell
    Die Ergebnisse in den großen Coding-Benchmarks (71,3% im SWE-Bench Verified und 83,1% in LiveCodeBench v6) zeigen, dass sich Kimi K2 Thinking gut als Coding-Modell nutzen lässt, dass sich sogar lokal ausführen lässt.
  • Open Source mit MIT Lizenz
    Die angepasste MIT Lizenz ermöglicht die kommerzielle Nutzung von Kimi K2 Thinking mit minimalen Einschränkungen (große Projekte mit >100 Mio. monatlichen Nutzern oder >$20M Umsatz/Monat müssen "Kimi K2" im UI anzeigen).
  • Kosteneffizientes Training
    Mit Trainingskosten von nur $4,6 Millionen demonstriert K2 Thinking extreme Effizienz im Trainingsprozess von LLMs, insbesondere im Vergleich zu den riesigen-Budgets westlicher Labs wie OpenAI und Anthropic.
  • Sehr günstige Inferenz
    Kimi K2 ist ca. 6x günstiger als Claude Sonnet 4 und 20x günstiger als OpenAI-o3. Die API von Kimi K2 ist OpenAI-kompatibel.

Nachteile

  • Potenzielle Overproduction
    Bei schwierigen Reasoning-Aufgaben oder unklaren Tool-Definitionen verliert sich Kimi K2 Thinking manchmal im Denkprozess und generiert zu viele Thinking-Tokens, was die Qualität des Outputs stark einschränken kann.
  • Hohe Hardware-Anforderungen
    Kimi-K2-Thinking ist mit ca. 584 GB Modellgröße und 1 Bio. Parametern sehr groß und es werden leistungsstarke Recheneinheiten mit viel Speicher für die lokale Inferenz benötigt.
  • Modell-Bias
    Wie andere chinesissche Modelle auch, verschleiert Kimi K2 dunkle Episoden chinesischer Geschichte und weist somit einen Bias auf.
  • Kein Datenschutz beim Chatbot
    Wer Kimi K2 über die offizielle Website oder App verwendet, gibt seine Daten preis.

Vergleiche Kimi K2 Thinking mit anderen LLMs

Vergleiche Kimi K2 Thinking mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

Kimi K2 Thinking ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Kimi K2 Thinking ist auch direkt in Kimi Membership nutzbar.

App
Kimi Membership
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
19,00 $

Provider & APIs

Du kannst Moonshot AI Kimi K2 Thinking über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Kimi K2 Thinking

Kann ich Kimi K2 Thinking kostenlos nutzen?

Ja, Kimi K2 Thinking ist in Kimi Membership auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Kimi K2 Thinking Open Source?

Kimi K2 Thinking wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.

Was kostet Kimi K2 Thinking über die API?

Über die API kostet Kimi K2 Thinking 0,60 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,50 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking verarbeitet bis zu 262,14k Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von Kimi K2 Thinking?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Kimi K2 Thinking reicht bis Dezember 2024. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von Kimi K2 Thinking?

Der direkte Vorgänger von Kimi K2 Thinking ist Kimi K2 (erschienen September 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.