Առանց ցենզուրայի Kimi K2 API

«Էժան մոդել» էջերի մեծ մասը իրականում փոքր մոդելի մասին են, որը կրում է մեծ մոդելի ընտանիքի անունը։ Սա այդպիսին չէ։ Kimi K2.6-ը լրիվ առաջնագծի-մասշտաբի հիմք է — տրիլիոն պարամետր sparse Փորձագետների խառնուրդ, նատիվ տեսողության կոդավորիչով և ուսուցման ծրագրով, ուղղված ուղիղ ագենտային գործիքի օգտագործմանը։ Այն, ինչ դարձնում է այն արժեքային մակարդակ, ավելի փոքր ուղեղը չէ, այլ ավելի ագրեսիվ սեղմման բաղադրատոմսը։ Այնպես որ հարցը «բավականաչա՞փ լավն է» չէ, այլ «որ՞ աշխատանքներն են իրականում նկատում տարբերությունը սրա և իր 5-անգամ-ավելի-թանկ քրոջ միջև»։ Այս հոդվածի մեծ մասը պատասխանում է դրան։

01Ի՞նչ է Kimi K2.6-ը, իրականում

Kimi K2.6-ը Moonshot AI-ի բաց կշիռներով մոդել է, Պեկինի լաբորատորիան Kimi շարքի հետևում, թողարկված 2026 թ. ապրիլի 20-ին։ Այն ժառանգում է ճարտարապետությունը, որը K2-ը դարձրեց ուշագրավ. sparse Փորձագետների խառնուրդ տրանսֆորմեր՝ մոտավորապես 1 տրիլիոն ընդհանուր պարամետրով և մոտավորապես 32 միլիարդ ակտիվով մեկ տոկենի համար, կազմակերպված որպես 384 փորձագետ, 8 երթուղավորված գումարած 1 ընդհանուր յուրաքանչյուր շերտում, 61 շերտի ընթացքում, Multi-head Latent Attention-ով։ Այդ տրիլիոնից միայն մի փոքր հատված է կրակում ցանկացած տոկենի վրա — ինչն ուղիղ պատճառն է, թե ինչու այս չափի մոդելը կարող է գնագոյացվել ցենտներով։

Տոհմը կարևոր է այն պատճառով, ինչի համար Moonshot-ը օպտիմիզացրեց։ Օրիգինալ K2-ը նախնական ուսուցում անցավ մոտավորապես 15.5 տրիլիոն տոկենի վրա՝ օգտագործելով Muon / MuonClip օպտիմիզատորը, կառուցված հատուկ՝ տրիլիոն-պարամետր MoE-ին խուսափելու ուշադրության պայթյուններից և կորստի թռիչքներից, որոնք անկայունացնում են ուսուցումը այդ մասշտաբում; Moonshot-ը հայտնեց զրո ուսուցման անկայունություն ամբողջ ցիկլում։ Դա բոլոր մյուսի աղբյուրն է — այն թույլ տվեց նրանց ծախսել ուսուցման բյուջեն ագենտային վարքագծի վրա, ոչ թե հրդեհմարման վրա։

K2.6-ը ընդլայնում է դա երկու ուղղությամբ։ Առաջին, այն նատիվորեն մուլտիմոդալ է. պատկերները և վիդեո կադրերն անցնում են MoonViT-ով, ~400Մ-պարամետր տեսողության կոդավորիչ, որը սալայում է պատկերը 448x448 կտորների մեջ և ուղղակիորեն պրոեկտում է յուրաքանչյուր կտորը լեզվի մոդելի տոկենի տարածության մեջ — տեսողական տոկենները նստում են նույն հաջորդականության մեջ, ինչ մնացած ամեն ինչ, ոչ թե կպցված ենթագրիչում, որը սնուցում է կույր մոդել։ Երկրորդ, այն կառուցված է խորության ուղղորդման համար. Moonshot-ի Agent Swarm աշխատանքը հայտնում է համակարգում մինչև 300 ոլորտ-մասնագիտացված ենթա-ագենտների միջև և մինչև 4,000 համակարգված քայլ մեկ ինքնավար ցիկլում։

Moonshot-ի հայտարարած բենչմարկի պրոֆիլը

Սրանք Moonshot-ի հայտարարած թվեր են չսեղմված K2.6 հիմքի համար, ոչ մեր չափումները։ Օգտակար ձևի, ոչ ճշգրտության համար.

Կարդացեք ձևը, ոչ թվանշանները։ Գործիք-օգտագործող և որոնման-ուղղորդված գնահատականները նստում են բարձր; մաքուր-դժվարության գնահատականները՝ ցածր։ Դա մոդելի ստորագրությունն է, ուսուցանված գործելու լավ, ոչ թե իմանալու ամեն ինչ — ճիշտ առևտուրը, եթե ձեր ագենտն ունի բրաուզեր, shell և ֆայլային համակարգ, սխալը՝ եթե տալիս եք մեկ դժվար հարց առանց գործիքների։

02Ինչ է նշանակում W4A16-AUTOROUND-REAP-ը

Մոդելի id-ի վրայի վերջածանցը զարդարանք չէ։ Դա ճշգրիտ սեղմման բաղադրատոմսն է, հրապարակված, որպեսզի կարողանաք դատողություն անել այն առևտրի մասին, որ կատարում եք։

• W4A16 — կշիռներ 4 բիթում, ակտիվացումներ հաշվարկված 16-ում։ Կշիռների հիշողությունն իջնում է մոտավորապես 4 անգամ bf16-ի դեմ, մինչդեռ սխալը կուտակող թվաբանությունը մնում է 16-բիթ ճշգրտության։ Սա ստանդարտ բարձր-որակի սպասարկման կետն է շատ մեծ MoE մոդելների համար։
• AUTOROUND — Intel-ի AutoRound քվանտիզատորը։ Naive round-to-nearest-ը վերաբերվում է յուրաքանչյուր կշռին առանձին և հեռացնում է տեղեկատվություն, որից մոդելը կախված էր; AutoRound-ը սովորում է կլորացման որոշումները calibration տվյալների դեմ, փոխարենը։ 4-բիթ թիրախում դա տարբերությունն է սխեմային դեռ հետևող մոդելի և ցրվողի միջև։
• REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning, Cerebras Research-ից (arXiv 2510.13999, ICLR 2026)։ MoE-ում փորձագետների մեծ մասը հազվադեպ է ուղղորդվում։ REAP-ը գնահատում է յուրաքանչյուրին ինչպես իր router gate արժեքների, այնպես էլ իր ակտիվացման նորմերի հիման վրա, ապա հեռացնում է ամենաքիչ նշանակալիներին մեկ քայլով։ Հրապարակված արդյունքը. մինչև 50% փորձագետների կրճատում տրիլիոն-պարամետր մոդելներից՝ մեծապես պահպանելով բազային որակը, և կրճատումը հաղթահարում է փորձագետների միավորումը գեներատիվ առաջադրանքների վրա — միավորումը մշուշում է մասնագետներին իրար հետ, կրճատումը պարզապես ջնջում է չօգտագործվածներին։

Կիրառված այդ հերթականությամբ — նախ կրճատել, հետո քվանտացնել մնացածը — ստանում եք մոդել, որը տեղավորվում է և արագ աշխատում առանց որակի փլուզման, որ որևէ մեկ տեխնիկան մենակ կառաջացներ այս հարաբերակցություններում։ Ուղիղ լինելով ծախսի մասին. սեղմված մոդելը բիթ-նույնական չէ օրիգինալին։ Բաղադրատոմսը գնում է այն, որ վատացումը վայրէջք է կատարում այնտեղ, որտեղ դժվար թե նկատեք — հազվադեպ երթուղավորման ուղիներ, ցածր-հավանականության տոկենի պոչեր — ոչ թե հրահանգներին հետևելու, գործիք-կանչի ֆորմատավորման, կամ սխեմային հավատարմության մեջ։

03Ինչ է նշանակում «առանց ցենզուրայի»-ն այս էնդփոինթի վրա

Առանց ցենզուրայի-ն այստեղ հայտարարություն է ճարտարապետության մասին, ոչ վերաբերմունքի։ Կա ոչ մի մերժման շերտ մոդելի դեմ և ոչ մի բովանդակության զտում նրա ելքին։ Ձեր հարցումը հասնում է հիմքին, և նրա պատասխանը հասնում է ձեզ; ոչինչ չի ընդհատում ոչ մի ուղղություն։

Այդ տարբերությունը կարևոր է, որովհետև «առանց ցենզուրայի»-ն թուլորեն է օգտագործվում։ Երեք առանձին բան փաթեթավորված է բառի տակ.

1. Մուտքի դասակարգում — առանձին մոդել կարդում է ձեր հուշումը և որոշում, թե թողնե՞լ այն անցնի։ Այստեղ չկա։
2. Ելքի զտում — սկաներ ստուգում է գեներացված տեքստը և կրճատում կամ փոխարինում է այն։ Այստեղ չկա։
3. Հիմքի սեփական հակումները — ինչ էլ որ բազային մոդելը սովորեց ուսուցման ընթացքում։ Դա մոդելինն է, և մենք չենք հայտարարում, որ ջնջել ենք այն։

Առաջին երկուսն են, որ կոտրում են արտադրական համակարգերը, և դրանք երկուսն են, որ մենք հեռացնում ենք։ Դասակարգիչ, որը կրակում է հարցումների 0.5%-ի վրա, 0.5% ձախողման տոկոսադրույք է, որը չեք կարող debug անել, չեք կարող բողոքարկել, և չեք կարող տեսնել գալիս; և 200-քայլ ագենտային ցիկլում, 0.5% մեկ-քայլ ձախողումը կուտակվում է ցիկլի մեջ, որն ավելի հաճախ ձախողվում է, քան հաջողվում։ Մերժումը զրույցում անհարմարություն է; մերժումը ինքնավար ցիկլի 147-րդ քայլում ոչնչացնում է ցիկլի վիճակը և այրում է ամեն ինչ, ինչ ծախսել եք այնտեղ հասնելու համար։ Ագենտային բեռների համար, մերժման մակերեսը հեռացնելը հուսալիության հատկություն է, ոչ ոճական նախապատվություն։

Հետևանքն այն է, որ պատասխանատվությունը շարժվում է ձեզ մոտ։ Ձեր հավելվածի և ձեր օգտատերերի միջև ապահովության ցանց չկա; եթե ձեր ապրանքին անհրաժեշտ է մեկը, կառուցեք այն այնտեղ, որտեղ կարող եք տեսնել, կարգավորել, և գրանցել այն։ Խնդրում ենք նախ կարդալ մեր պատասխանատու օգտագործման քաղաքականությունը։

04Kimi K2.6 ընդդեմ Kimi K3. երբ է 5 անգամն արժե

Սա այն որոշումն է, որի համար ընթերցողների մեծ մասը եկավ, այնպես որ ահա այն՝ առանց երկիմաստության։ Kimi-K3 · 3BIT-REAP-ը ավելի մեծ, ավելի նոր հիմքն է. հայտարարված 2026 թ. հուլիսի 16-ին՝ բաց կշիռներով հուլիսի 27-ին, մոտավորապես 2.8 տրիլիոն ընդհանուր պարամետրով և մոտավորապես 104 միլիարդ ակտիվով մեկ տոկենի համար — ավելի քան 3 անգամ K2.6-ի ակտիվ հաշվարկից։ Վերևից, Moonshot-ը K3-ը ցուցակում է K2.6-ի գնի մոտավորապես 5 անգամով, և մեր gateway-ի գնագոյացումն հետևում է այդ հարաբերակցությանը։

	Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	Kimi-K3 · 3BIT-REAP
Մուտք / 1Մ տոկեն	$0.78	$3.83
Ելք / 1Մ տոկեն	$3.67	$19.12
Համատեքստի պատուհան	262,144	262,144
Առավելագույն ելք / հարցում	16,384	16,384
Տեսողության մուտք	Այո	Այո
Նատիվ գործիքի կանչում	Այո	Այո
Խիստ json_schema	Այո	Այո
Առանց ցենզուրայի	Այո	Այո
Ակտիվ պարամետրեր / տոկեն	~32B	~104B

Նայեք, թե ինչ չի ցույց տալիս աղյուսակը. չկա տող, որտեղ K3-ն ունի հատկություն, որ K2.6-ը չունի։ Նույն պատուհանը, նույն առավելագույն ելքը, նույն տեսողությունը, նույն գործիքի կանչումը, նույն կառուցվածքային ելքը, նույն առանց-ցենզուրայի դիրքը, նույն երեք բարբառները։ 5 անգամը գնում է ուղիղ մեկ բան — հում կարողություն մեկ առաջընթաց անցման դիմաց։ Դա իրական է, բայց դա մեկ առանցք է, և ոչինչ չի անում այն առանցքների վրա, որտեղ դա ձեր խցանման կետը չէ։

Համատեքստ-պատուհանի կետը կոնկրետ

Վերևից, K3-ի գլխագիր հատկությունը 1Մ-տոկեն համատեքստն է K2.6-ի 262K-ի դեմ։ Shannon gateway-ում երկու մոդելներն էլ սպասարկվում են 262,144 տոկենով։ Եթե երկար համատեքստը ձեր պատճառն էր 5 անգամ վճարելու, այդ պատճառը այստեղ չի կիրառվում — կվճարեիք հավելավճարը և կստանայիք նույն պատուհանը։ Սա այն տեսակի բանն է, որ մատակարարը գայթակղվում է չասված թողնել, ինչու է այն թավատառ։

Վճարեք 5 անգամը, երբ

• Մեկ կրակոցը պետք է վայրէջք կատարի։ Մեկ դժվար անցում, որտեղ կրկնությունը թանկ է կամ անհնար — անշրջելի գործողություն, որոշում երկար խողովակաշարի վերջում։ Ավելի շատ ակտիվ պարամետրեր մեկ տոկենի համար ուղիղ այն է, ինչ բարձրացնում է առաստաղը մեկ անցման վրա։
• Առաջադրանքը գիտելիք-կապակցված է, ոչ գործիք-կապակցված։ Խորը սինթեզ, որտեղ պատասխանը պետք է դուրս գա կշիռներից։ K2.6-ի պրոֆիլն ագենտային է; հեռացրեք գործիքները և ավելի մեծ հիմքը ցույց է տալիս իրեն։
• Ծավալը ցածր է և խաղադրույքները՝ բարձր։ Ամսական 500 կանչի դեպքում, 5 անգամը $40 է $8-ի փոխարեն։ Պարզապես գնեք ավելի լավ մոդելը։

Մի՛ վճարեք 5 անգամը, երբ

• Ցիկլ եք գործարկում։ Երկար ագենտային ցիկլերը գերիշխված են մեխանիկական քայլերով — կարդալ ֆայլ, կանչել գործիք, ստուգել արդյունքը, ընտրել հաջորդը — ուղիղ այն, ինչի համար K2.6-ը ուսուցանվել է։ 200 քայլում 5 անգամը $7.71 է $38.29-ի դեմ մեկ ցիկլի համար։
• Պատկերներ եք մշակում ծավալով։ Տեսողության բեռները մուտք-տոկեն-ծանր են, և իրերի-դատողությունը մակերեսային է։ Տես 05-րդ բաժինը; մոտ չէ։
• Աշխատանքը արդյունահանում, դասակարգում կամ փոխակերպում է։ Փաստաթղթերից դաշտեր հանելը, տոմսերի ուղղորդում, գրառումների նորմալացում, ամփոփում — սահմանափակ առաջադրանքներ, որտեղ ավելի մեծ մոդելը արտադրում է նույն JSON-ը։
• Ունեք ստուգման քայլ։ Եթե ելքը ստուգվում է — թեստերի փաթեթ, սխեմայի վալիդատոր, երկրորդ անցում, մարդ — երբեմն բացթողումները էժան են, և տնտեսագիտությունը վճռականորեն նպաստում է ծավալին։ Սա ամենաթերագնահատված փաստարկն է արժեքային մակարդակի համար։

Անվանման արժանի օրինաչափություն. գործարկեք K2.6-ը ցիկլի համար և K3-ը վճռի համար։ Թողեք էժան ագենտային մոդելին անել հավաքման, կանչման և նախագծման հարյուր քայլերը, հետո ծախսեք մեկ թանկ կանչ վերջնական սինթեզի վրա։ Երկու մոդելներն էլ խոսում են նույնական API՝ նույն համատեքստի պատուհանով, այնպես որ անցումը մեկ-տողանոց փոփոխություն է model դաշտում։

05Տեսողություն աշխատանքային գնով

Տեսողությունը K2.6-ի ամենասուր եզրն է այս կատալոգում։ Gateway-ի տասներկու առանց-ցենզուրայի մոդելներից միայն չորսն են ընդհանրապես ընդունում պատկերներ, և K2.6-ը միակն է, որը զուգակցում է պատկերի մուտքը Kimi-ի ագենտային տոհմի հետ մեկ դոլարից ցածր մեկ միլիոն մուտքային տոկենի դիմաց։

Տեսողության բեռերն ունեն անսովոր ծախսի ձև։ Ըստ Moonshot-ի հրապարակած MoonViT-ի նկարագրության, 1024x1024 պատկերը կոդավորվում է մոտավորապես 576 պատկերի տոկենի — և դրանք մուտքի տոկեններ են, հաշվեկշռի էժան կողմը։ Տիպիկ տեսողության աշխատանքը գրեթե ամբողջովին վայրէջք է կատարում $0.78 դրույքաչափի վրա, ոչ $3.67-ի։ Վերցրեք 10,000 պատկեր, յուրաքանչյուրը ~200 տոկեն հուշումով (այսինքն ~776 մուտքային տոկեն) և ~150 տոկեն կառուցվածքային ելքով.

Բեռ	Kimi-K2.6	Kimi-K3	Բազմապատիկ
Մեկ ագենտի քայլ (40K մուտք / 2K ելք)	$0.0385	$0.1914	5.0 անգամ
200-քայլ ինքնավար ցիկլ	$7.71	$38.29	5.0 անգամ
10,000 պատկեր, կառուցվածքային ելք	$11.56	$58.40	5.1 անգամ
Batch աշխատանք (1Մ մուտք / 200K ելք)	$1.51	$7.65	5.1 անգամ

Հաշվարկված Shannon gateway-ի ցուցակի գներից։ Պատկերի-տոկենի գնահատականն օգտագործում է Moonshot-ի հրապարակած MoonViT թիվը՝ ~576 տոկեն 1024x1024 պատկերի համար; ճշգրիտ տոկենիզացիան տատանվում է լուծաչափից և կողմերի հարաբերակցությունից կախված։

$11.56 պատկերի խողովակաշարը մի բան է, որ գործարկում եք ամեն օր առանց դրա մասին մտածելու։ $58.40-ը մի բան է, որ ժամանակացույցով եք դնում, հիմնավորում եք, և ի վերջո կրճատում։ Այդ բացը ամբողջ փաստարկն է արժեքային մակարդակի համար։

Մեկ ազնիվ վերապահում։ Անկախ մուլտիմոդալ և հիմնավորված-առաջադրանքի առաջատարների ցանկերում K2.6-ը հայտնվել է մոտավորապես 115 մոդելից 26-րդում, միջինը 68.1-ի մոտ — վարկանիշավոր, ոչ դասի-առաջատար։ Նրա տեսողությունը իսկապես ուժեղ է փաստաթղթի ընկալման, սքրինշոթի և UI ընթերցման, և գծապատկերի կամ դիագրամի մեկնաբանման վրա; այն ավելի թույլ է ճշգրիտ տարածական հիմնավորման մեջ — ճշգրիտ սահմանող տուփեր, նուրբ հաշվարկ խճճված տեսարաններում, խտացված OCR վատացած սկանավորումների։ Եթե ձեզ անհրաժեշտ է պիքսել-ճշգրիտ տեղորոշում, նախ բենչմարկ արեք ձեր սեփական տվյալների վրա։ Եթե ձեզ անհրաժեշտ է մոդել, որը նայում է սքրինշոթին և որոշում, թե ինչի վրա սեղմել հաջորդը, սա ուղիղ ճիշտ գործիքն է։

06Առանց-մերժման գործիքի կանչում և ագենտային ցիկլեր

K2.6-ը աջակցում է նատիվ գործիքի կանչում. մոդելը արտածում է կառուցվածքային գործիքի կանչեր ուղիղ JSON-schema գործիքի սահմանումներից, որ դուք տրամադրում եք, փոխանակ մղվելու վերլուծելի տեքստ արտադրելուն։ Բազմա-շրջադարձ խոսակցության և համակարգային հուշումների հետ, դա ագենտի ցիկլի լրիվ հիմքն է։

Այն, ինչ ավելացնում է «առանց-մերժման գործիքի կանչում»-ը, ավելի նուրբ է, քան հնչում է։ Զտված API-ի վրա, մերժումները ագենտի ցիկլի ներսում հայտնվում են երեք տարբեր ձախողման ձևով.

• Կոշտ մերժում — քայլը վերադարձնում է արձակուրդ գործիքի կանչի փոխարեն, վերլուծիչը ձախողվում է, ցիկլը կոտրվում է։ Բարձրաձայն, գոնե։
• Փափուկ մերժում — կանչը կատարվում է, բայց արգումենտները սահմանափակված են. նեղացված հարցում, զգուշավոր պարամետր, կրճատված payload։ Ցիկլը շարունակվում է անտեսանելիորեն վատացած վիճակով, և դուք հայտնաբերում եք չորս քայլ ուշ։
• Կանխարգելիչ խուսափում — պլանը շեղվում է կայուն ճյուղից, մինչև այն մոտենալը։ Դուք երբեք չեք տեսնում սա; պարզապես ստանում եք ավելի վատ պլան և ոչ մի բացատրություն։

Երկրորդն ու երրորդն են թանկերը, որովհետև դրանք անտեսանելի են. ոչ մի սխալ, ոչինչ լոգերում, ոչինչ grep-ելու։ Էնդփոինթը, առանց մերժման շերտի, հեռացնում է ամբողջ դասը — մոդելի գործիք-կանչի արգումենտները մոդելի գործիք-կանչի արգումենտներն են։

Սա ամենակարևորն է ոլորտներում, որոնց անհրաժեշտ են երկար ինքնավար ցիկլեր և ինչ էլ լինի՝ շոշափում են զգայուն նյութ. անվտանգության հետազոտություն և red-teaming, վնասակար ծրագրերի և միջադեպերի վերլուծություն, կլինիկական փաստաթղթերի մշակում, իրավական բացահայտում, և մոդերացիայի գործիքներ, որոնք պետք է դատողություն անեն այն բովանդակության մասին, որ մոդերացնում են։ Մոդերացիայի դասակարգիչ կառուցելը պահանջում է մոդել, որը պատրաստ է նայել այն, ինչ դասակարգում է; դա պարադոքս չէ, պարզապես աշխատանքն է։

Գործնական նշումներ երկար ցիկլերի համար. reasoning_effort-ը թույլ է տալիս ավելի շատ մտածել պլանավորման քայլերի վրա և ավելի քիչ մեխանիկականների վրա։ Հոսքային փոխանցումը հասանելի է երեք բարբառներում էլ, այնպես որ երկար քայլը կարող է ցույց տալ առաջընթաց կամ ընդհատվել վաղ։ Եվ 262,144 տոկեն համատեքստը պահում է իրական աշխատանքային վիճակ — ֆայլի բովանդակություն, նախորդ գործիքի արդյունքներ, ընթացիկ պլան — բազմաթիվ քայլերի ընթացքում առանց ամեն շրջադարձ վերաամփոփելու, ինքն իրենով ագենտի շեղման տարածված աղբյուր։

07Կառուցվածքային ելք և երեք API բարբառ

K2.6-ը աջակցում է և՛ json_schema-ն (խիստ սխեմա-սահմանափակված գեներացիա), և՛ ավելի թույլ response_format-ը։ Ստուգեք դա կատալոգի դեմ. այստեղ տասներկու մոդելից երկուսը չեն աջակցում խիստ սխեմայի ելքին, և եթե ձեր հաջորդ խողովակաշարի փուլը վերլուծում է JSON, այդ սյունը ընտրովի չէ։

Խիստ սխեմայի ելքն է այն, ինչ դարձնում է առանց-ցենզուրայի մոդելը օգտագործելի որպես ենթակառուցվածք. եթե մոդելը պետք է արտածի ձեր սխեմային համապատասխանող օբյեկտ, ստանում եք վերլուծման երաշխիք, անկախ նրանից, թե ինչ այլապես կասեր — ոչ նախաբան, ոչ ներողություն, ոչ ձեր JSON-ի շուրջ փաթաթված պարբերություն։ Զուգակցված առանց մերժման շերտի հետ, դա արդյունահանման էնդփոինթ է, որը վերադարձնում է ձեր օբյեկտը ամեն կանչի դեպքում, ամեն փաստաթղթի համար, ինչ էլ որ փաստաթուղթը լինի։

Մակերես	Kimi-K2.6 աջակցում	Նշումներ
/v1/chat/completions	Այո	OpenAI բարբառ — drop-in գոյություն ունեցող SDK-երի համար
/v1/messages	Այո	Anthropic բարբառ — նույն մոդել, նույն կշիռներ
/v1/responses	Այո	Responses-ոճի ինտերֆեյս
Հոսքային փոխանցում	Այո	Երեք բարբառներում էլ
Գործիքի կանչում	Այո	Նատիվ, JSON-schema գործիքի սահմանումներ
json_schema	Այո	Խիստ կառուցվածքային ելք
response_format	Այո	Ավելի թույլ JSON ռեժիմ
reasoning_effort	Այո	Կարգավորել մտածողության բյուջեն մեկ կանչի համար
Տեսողության մուտք	Այո	Պատկերներ տեքստի հետ մեկտեղ

Երեք բարբառներն էլ դիմում են նույն կշիռներին նույն կլաստերի վրա։ Ուղղեք գոյություն ունեցող OpenAI հաճախորդին դեպի բազային URL-ը, դրեք model-ը Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP, և արդեն աշխատում եք։ Հարցման և պատասխանի ձևերը, հոսքային իմաստաբանությունը և կենդանի խաղահրապարակը API փաստաթղթերում են։

08Որտեղ Kimi K2.6-ը սխալ ընտրություն է

Մոդելի ուղեցույցը, որը թվարկում է միայն ուժեղ կողմերը, գովազդ է։ Ահա որտեղ կուղարկեինք ձեզ ուրիշ տեղ։

• Ձեզ անհրաժեշտ է բացարձակ առաստաղը մեկ դժվար անցման վրա։ Գնացեք Kimi-K3 և վճարեք 5 անգամը։ Դրա համար է այն։
• Ձեզ անհրաժեշտ է պիքսել-ճշգրիտ տեսողական հիմնավորում։ Սահմանող տուփեր, խտացված OCR վատացած սկանավորումների վրա, և ճշգրիտ հաշվարկ խճճված տեսարաններում նրա ամենաուժեղ հողը չեն — նախ թեստավորեք ձեր տվյալների վրա։
• Ձեզ անհրաժեշտ է ավելի էժան, քան էժանը, առանց տեսողության։ Կատալոգի մի քանի մոդել նստում են $0.50 / $2.00-ում։ K2.6-ի հավելավճարը գնում է տեսողություն և Kimi ագենտային պրոֆիլ; եթե ձեզ երկուսն էլ պետք չեն, վերցրեք ավելի էժան մակարդակը։
• Ձեզ անհրաժեշտ է ավելի քան 16,384 ելքային տոկեն մեկ պատասխանում։ Այդ առաստաղը կիրառվում է ամբողջ կատալոգում; երկար փաստաթղթերին անհրաժեշտ է կտորավոր գեներացիա, ինչ մոդել էլ ընտրեք։
• Ուզում եք բիթ-ճշգրիտ վերնահոսքի վարքագիծ։ Սա կրճատված և քվանտացված կառուցում է. կանխամտածված, հրապարակված առևտուր։ Վերարտադրելիության ուսումնասիրության համար, աշխատեցրեք Moonshot-ի օրիգինալ կշիռների դեմ։

Kimi K2.6-ի և K3-ի ճարտարապետության, բենչմարկի, և թողարկման-ամսաթվի թվերը Moonshot-ի հայտարարածն են և ցուցադրված են վերնահոսքի հիմքի համար, ոչ մեր սեղմված կառուցման։ Մուլտիմոդալ վարկանիշավորման թիվը անկախ երրորդ-կողմի առաջատարների ցանկից է։ Shannon gateway-ի գները ցուցակի գներն են 2026 թ. սեպտեմբերի 5-ի դրությամբ։

09Հաճախ տրվող հարցեր

---

Shannon AI-ն կառավարվում է Shannon Lab LLC-ի կողմից, Նյու Մեքսիկո, ԱՄՆ։ Աղբյուրներ. Moonshot AI — Kimi K2 · REAP the Experts (arXiv 2510.13999) · Cerebras Research — REAP։ Վերնահոսքի Kimi բենչմարկի թվերը Moonshot-ի հայտարարածն են և ժամանակավոր, մինչև անկախ ստուգում; դրանք նկարագրում են չսեղմված հիմքը, ոչ Shannon-ի քվանտացված կառուցումը։