API Kimi K2 ບໍ່ເຊັນເຊີ

ໜ້າ "ໂມເດວລາຄາຖືກ" ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຈິງໆແລ້ວກ່ຽວກັບໂມເດວນ້ອຍທີ່ໃສ່ຊື່ຕະກູນຂອງໂມເດວໃຫຍ່. ອັນນີ້ບໍ່ແມ່ນ. Kimi K2.6 ຄືພື້ນຖານລະດັບແຖວໜ້າຢ່າງເຕັມສ່ວນ — ລ້ານລ້ານພາຣາມິເຕີຂອງ Mixture-of-Experts ແບບ sparse, ພ້ອມ encoder ການເບິ່ງເຫັນແບບໂດຍທຳມະຊາດ ແລະ ໂຄງການຝຶກທີ່ມຸ່ງກົງໄປສູ່ການໃຊ້ເຄື່ອງມືແບບຕົວແທນ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນລະດັບຄຸ້ມຄ່າບໍ່ແມ່ນສະໝອງທີ່ນ້ອຍກວ່າ ແຕ່ແມ່ນສູດການບີບອັດທີ່ຮຸນແຮງກວ່າ. ດັ່ງນັ້ນຄຳຖາມບໍ່ແມ່ນ "ມັນດີພຽງພໍບໍ?" ແຕ່ແມ່ນ "ວຽກໃດແທ້ໆທີ່ສັງເກດເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງອັນນີ້ ແລະ ພີ່ນ້ອງທີ່ແພງກວ່າ 5 ເທົ່າ?" ບົດຄວາມນີ້ສ່ວນຫຼາຍຕອບຄຳຖາມນັ້ນ.

01Kimi K2.6 ແມ່ນຫຍັງແທ້?

Kimi K2.6 ຄືໂມເດວນ້ຳໜັກເປີດຈາກ Moonshot AI, ຫ້ອງທົດລອງໃນປັກກິ່ງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຊຸດ Kimi, ອອກວັນທີ 20 ເມສາ 2026. ມັນສືບທອດໂຄງສ້າງທີ່ເຮັດໃຫ້ K2 ໂດດເດັ່ນ: transformer Mixture-of-Experts ແບບ sparse ດ້ວຍພາຣາມິເຕີລວມປະມານ 1 ລ້ານລ້ານ ແລະ ເປີດໃຊ້ປະມານ 32 ຕື້ຕໍ່ token, ຈັດເປັນ ຜູ້ຊ່ຽວຊານ 384 ຄົນ, 8 ຄົນຈັດເສັ້ນທາງບວກ 1 ຄົນໃຊ້ຮ່ວມກັນ ຕໍ່ຊັ້ນໃນທັງໝົດ 61 ຊັ້ນ, ພ້ອມ Multi-head Latent Attention. ມີພຽງສ່ວນນ້ອຍຂອງລ້ານລ້ານນັ້ນທີ່ເຮັດວຽກໃນແຕ່ລະ token — ນັ້ນຄືເຫດຜົນແທ້ໆທີ່ໂມເດວຂະໜາດນີ້ສາມາດຕັ້ງລາຄາເປັນເຊັນໄດ້.

ຕະກູນນີ້ສຳຄັນຍ້ອນສິ່ງທີ່ Moonshot ປັບໃຫ້ເໝາະສົມ. K2 ຮຸ້ນຕົ້ນສະບັບຖືກຝຶກລ່ວງໜ້າດ້ວຍປະມານ 15.5 ລ້ານລ້ານ token ໂດຍໃຊ້ optimizer Muon / MuonClip, ສ້າງຂຶ້ນສະເພາະເພື່ອປ້ອງກັນ MoE ຂະໜາດລ້ານລ້ານພາຣາມິເຕີຈາກການລະເບີດ attention ແລະ ການກະໂດດຂອງ loss ທີ່ທຳລາຍຄວາມສະຖຽນລະພາບຂອງການຝຶກໃນຂະໜາດນັ້ນ; Moonshot ລາຍງານວ່າບໍ່ມີຄວາມບໍ່ສະຖຽນລະພາບໃນການຝຶກຕະຫຼອດການແລ່ນທັງໝົດ. ນັ້ນຄືພື້ນຖານຂອງທຸກຢ່າງທີ່ຕາມມາ — ມັນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາໃຊ້ງົບປະມານການຝຶກໄປກັບພຶດຕິກຳແບບຕົວແທນ ແທນທີ່ຈະໄປແກ້ບັນຫາ.

K2.6 ຂະຫຍາຍນັ້ນອອກໄປສອງທິດທາງ. ອັນທຳອິດ, ມັນເປັນ ຫຼາຍໂໝດແບບໂດຍທຳມະຊາດ: ຮູບພາບ ແລະ ເຟຣມວິດີໂອຜ່ານ MoonViT, encoder ການເບິ່ງເຫັນຂະໜາດປະມານ 400M ພາຣາມິເຕີທີ່ຕັດຮູບພາບອອກເປັນ patch ຂະໜາດ 448x448 ແລະ ຖ່າຍທອດແຕ່ລະ patch ໂດຍກົງເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ token ຂອງໂມເດວພາສາ — token ພາບຢູ່ໃນລຳດັບດຽວກັນກັບທຸກຢ່າງອື່ນ, ບໍ່ແມ່ນຕົວໃສ່ຄຳບັນຍາຍທີ່ຕິດເພີ່ມເຂົ້າກັບໂມເດວທີ່ຕາບອດ. ອັນທີສອງ, ມັນຖືກສ້າງມາສຳລັບ ການປະສານງານທີ່ເລິກ: ວຽກ Agent Swarm ຂອງ Moonshot ລາຍງານການປະສານງານຂ້າມຕົວແທນຍ່ອຍສະເພາະດ້ານສູງເຖິງ 300 ໂຕ ແລະ ຫຼາຍເຖິງ 4,000 ຂັ້ນຕອນທີ່ປະສານກັນໃນການແລ່ນອັດຕະໂນມັດຄັ້ງດຽວ.

ໂປຣຟາຍເບັນມາກທີ່ Moonshot ລາຍງານ

ນີ້ຄືຕົວເລກທີ່ Moonshot ລາຍງານ ສຳລັບພື້ນຖານ K2.6 ແບບບໍ່ບີບອັດ, ບໍ່ແມ່ນການວັດແທກຂອງພວກເຮົາ. ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຮູບຮ່າງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແມ່ນຢຳ:

ອ່ານຮູບຮ່າງ, ບໍ່ແມ່ນໂຕເລກ. ຄະແນນທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື ແລະ ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍການຄົ້ນຫາຢູ່ສູງ; ຄະແນນຄວາມຍາກລ້ວນໆຢູ່ຕ່ຳກວ່າ. ນັ້ນຄືລາຍເຊັນຂອງໂມເດວທີ່ຖືກຝຶກໃຫ້ ກະທຳ ໄດ້ດີ ແທນທີ່ຈະ ຮູ້ ທຸກຢ່າງ — ການແລກປ່ຽນທີ່ຖືກຕ້ອງຖ້າຕົວແທນຂອງທ່ານມີ browser, shell ແລະ ລະບົບໄຟລ໌, ຜິດຖ້າທ່ານກຳລັງຖາມຄຳຖາມທີ່ຍາກຄັ້ງດຽວໂດຍບໍ່ມີເຄື່ອງມືຕິດຄູ່.

02W4A16-AUTOROUND-REAP ໝາຍຄວາມວ່າຫຍັງ

ຄຳຕໍ່ທ້າຍໃນ model id ບໍ່ແມ່ນການຕົກແຕ່ງ. ມັນຄືສູດການບີບອັດທີ່ແນ່ນອນ, ຖືກເຜີຍແຜ່ອອກມາເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດວິເຄາະຄວາມສົມດຸນທີ່ທ່ານກຳລັງເຮັດ.

• W4A16 — ນ້ຳໜັກທີ່ 4 bit, ການເປີດໃຊ້ຄິດໄລ່ທີ່ 16. ໜ່ວຍຄວາມຈຳນ້ຳໜັກຫຼຸດລົງປະມານ 4 ເທົ່າທຽບກັບ bf16 ໃນຂະນະທີ່ເລກຄະນິດທີ່ສະສົມຄວາມຜິດພາດຍັງຄົງຄວາມແມ່ນຢຳ 16-bit. ນີ້ຄືຈຸດການໃຫ້ບໍລິການທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງມາດຕະຖານສຳລັບໂມເດວ MoE ຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ.
• AUTOROUND — ຕົວ quantize AutoRound ຂອງ Intel. ການປັດເສດແບບໃກ້ທີ່ສຸດແບບທຳມະດາປະຕິບັດຕໍ່ນ້ຳໜັກແຕ່ລະອັນແຍກກັນ ແລະ ຖິ້ມຂໍ້ມູນທີ່ໂມເດວເຄີຍອາໄສ; AutoRound ຮຽນຮູ້ ການຕັດສິນໃຈປັດເສດຈາກຂໍ້ມູນການປັບຄ່າແທນ. ທີ່ເປົ້າໝາຍ 4-bit ນັ້ນຄືຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງໂມເດວທີ່ຍັງປະຕິບັດຕາມ schema ແລະ ອັນທີ່ເບືອນໄປ.
• REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning, ຈາກ Cerebras Research (arXiv 2510.13999, ICLR 2026). ຜູ້ຊ່ຽວຊານສ່ວນຫຼາຍໃນ MoE ບໍ່ຄ່ອຍຖືກຈັດເສັ້ນທາງໄປຫາ. REAP ໃຫ້ຄະແນນແຕ່ລະຄົນທັງຈາກຄ່າ gate ຂອງ router ແລະ norm ການເປີດໃຊ້, ຈາກນັ້ນລຶບອອກຜູ້ທີ່ສຳຄັນໜ້ອຍທີ່ສຸດໃນຄັ້ງດຽວ. ຜົນທີ່ເຜີຍແຜ່: ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຖິງ 50% ຖືກຕັດອອກຈາກໂມເດວຂະໜາດລ້ານລ້ານພາຣາມິເຕີໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາຄຸນນະພາບພື້ນຖານໄວ້ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະ ການຕັດຊະນະການ ລວມ ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນວຽກສ້າງເນື້ອຫາ — ການລວມເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານປົນເປກັນ, ການຕັດພຽງແຕ່ລຶບອັນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້.

ນຳໃຊ້ຕາມລຳດັບນັ້ນ — ຕັດກ່ອນ, quantize ສ່ວນທີ່ເຫຼືອ — ທ່ານໄດ້ໂມເດວທີ່ພໍດີ ແລະ ແລ່ນໄວໂດຍບໍ່ມີການລົ້ມລົງຂອງຄຸນນະພາບທີ່ວິທີໃດວິທີໜຶ່ງດຽວຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຂຶ້ນທີ່ອັດຕາສ່ວນເຫຼົ່ານີ້. ເພື່ອຄວາມກົງໄປກົງມາກ່ຽວກັບຕົ້ນທຶນ: ໂມເດວທີ່ຖືກບີບອັດບໍ່ແມ່ນ bit-identical ກັບຕົ້ນສະບັບ. ສິ່ງທີ່ສູດນີ້ໃຫ້ໄດ້ຄືການເສື່ອມຄຸນນະພາບຕົກຢູ່ບ່ອນທີ່ທ່ານບໍ່ຄ່ອຍສັງເກດເຫັນ — ເສັ້ນທາງການຈັດເສັ້ນທາງທີ່ຫາຍາກ, ຫາງຄວາມນ່າຈະເປັນຂອງ token ຕ່ຳ — ບໍ່ແມ່ນໃນການປະຕິບັດຕາມຄຳສັ່ງ, ຮູບແບບການເອີ້ນເຄື່ອງມື, ຫຼືການປະຕິບັດຕາມ schema.

03"ບໍ່ເຊັນເຊີ" ໝາຍຄວາມວ່າຫຍັງເທິງ endpoint ນີ້

ບໍ່ເຊັນເຊີທີ່ນີ້ຄືຄຳກ່າວກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງ, ບໍ່ແມ່ນທັດສະນະຄະຕິ. ບໍ່ມີ ຊັ້ນປະຕິເສດ ຢູ່ໜ້າໂມເດວ ແລະ ບໍ່ມີ ການກັ່ນຕອງເນື້ອຫາ ເທິງຜົນຜະລິດຂອງມັນ. ຄຳຂໍຂອງທ່ານໄປຮອດພື້ນຖານ ແລະ ຄຳຕອບຂອງມັນມາຮອດທ່ານ; ບໍ່ມີຫຍັງແຊກແຊງທັງສອງທິດທາງ.

ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນສຳຄັນ, ຍ້ອນວ່າ "ບໍ່ເຊັນເຊີ" ຖືກໃຊ້ແບບບໍ່ຊັດເຈນ. ສາມສິ່ງແຍກກັນຖືກລວມເຂົ້າໃນຄຳນີ້:

1. ການຈັດປະເພດ input — ໂມເດວແຍກຕ່າງຫາກອ່ານພຣອມຂອງທ່ານ ແລະ ຕັດສິນໃຈວ່າຈະໃຫ້ຜ່ານໄປບໍ. ບໍ່ມີຢູ່ທີ່ນີ້.
2. ການກັ່ນຕອງຜົນຜະລິດ — ຕົວສະແກນກວດຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກສ້າງ ແລະ ຕັດອອກ ຫຼືປ່ຽນແທນ. ບໍ່ມີຢູ່ທີ່ນີ້.
3. ທັດສະນະຄະຕິຂອງພື້ນຖານເອງ — ຫຍັງກໍຕາມທີ່ໂມເດວພື້ນຖານຮຽນຮູ້ໃນການຝຶກ. ນັ້ນຄືຂອງໂມເດວ, ແລະ ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ອ້າງວ່າໄດ້ລຶບມັນອອກ.

ສອງອັນທຳອິດຄືສິ່ງທີ່ທຳລາຍລະບົບການຜະລິດ, ແລະ ພວກມັນຄືສອງອັນທີ່ພວກເຮົາລຶບອອກ. ຕົວຈັດປະເພດທີ່ເຮັດວຽກໃສ່ 0.5% ຂອງຄຳຂໍຄືອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວ 0.5% ທີ່ທ່ານແກ້ debug ບໍ່ໄດ້, ອຸທອນບໍ່ໄດ້, ແລະ ຄາດເດົາລ່ວງໜ້າບໍ່ໄດ້ — ແລະ ໃນວົງຈອນຕົວແທນ 200 ຂັ້ນຕອນ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວ 0.5% ຕໍ່ຂັ້ນຕອນສະສົມເປັນການແລ່ນທີ່ລົ້ມເຫຼວຫຼາຍກວ່າສຳເລັດ. ການປະຕິເສດໃນການສົນທະນາຄືຄວາມລຳຄານ; ການປະຕິເສດຢູ່ຂັ້ນຕອນທີ 147 ຂອງການແລ່ນອັດຕະໂນມັດທຳລາຍສະຖານະຂອງການແລ່ນ ແລະ ເຜົາທຸກຢ່າງທີ່ທ່ານໃຊ້ຈ່າຍໄປເພື່ອໄປຮອດຈຸດນັ້ນ. ສຳລັບວຽກຕົວແທນ, ການລຶບພື້ນຜິວການປະຕິເສດອອກຄືຄຸນສົມບັດຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ບໍ່ແມ່ນຄວາມມັກທາງແບບ.

ຜົນສະທ້ອນຄືຄວາມຮັບຜິດຊອບຍ້າຍມາທີ່ທ່ານ. ບໍ່ມີສະໜາມຄວາມປອດໄພລະຫວ່າງແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານ ແລະ ຜູ້ໃຊ້ຂອງທ່ານ; ຖ້າຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຕ້ອງການອັນໜຶ່ງ, ສ້າງມັນຢູ່ບ່ອນທີ່ທ່ານສາມາດເຫັນ, ປັບແຕ່ງ, ແລະ ບັນທຶກໄດ້. ກະລຸນາອ່ານ ນະໂຍບາຍການໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງພວກເຮົາກ່ອນ.

04Kimi K2.6 ທຽບກັບ Kimi K3: ເມື່ອໃດ 5 ເທົ່າຄຸ້ມຄ່າ?

ນີ້ຄືການຕັດສິນໃຈທີ່ຜູ້ອ່ານສ່ວນຫຼາຍມາເພື່ອຫາ, ດັ່ງນັ້ນນີ້ຄືມັນໂດຍບໍ່ບິດເບືອນ. Kimi-K3 · 3BIT-REAP ຄືພື້ນຖານທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ໃໝ່ກວ່າ: ປະກາດວັນທີ 16 ກໍລະກົດ 2026 ດ້ວຍນ້ຳໜັກເປີດວັນທີ 27 ກໍລະກົດ, ດ້ວຍພາຣາມິເຕີລວມປະມານ 2.8 ລ້ານລ້ານ ແລະ ເປີດໃຊ້ປະມານ 104 ຕື້ຕໍ່ token — ຫຼາຍກວ່າການຄິດໄລ່ທີ່ເປີດໃຊ້ຂອງ K2.6 ເຖິງ 3 ເທົ່າ. ຕົ້ນທາງ, Moonshot ລະບຸ K3 ໃນລາຄາປະມານ 5 ເທົ່າຂອງ K2.6, ແລະ ລາຄາເກດເວय් ຂອງພວກເຮົາຕິດຕາມອັດຕາສ່ວນນັ້ນ.

	Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	Kimi-K3 · 3BIT-REAP
Input / 1M token	$0.78	$3.83
Output / 1M token	$3.67	$19.12
ໜ້າຕ່າງ Context	262,144	262,144
ຜົນຜະລິດສູງສຸດ / ຄຳຂໍ	16,384	16,384
Input ຮູບພາບ	ມີ	ມີ
ການເອີ້ນເຄື່ອງມືແບບພື້ນຖານ	ມີ	ມີ
json_schema ຢ່າງເຂັ້ມງວດ	ມີ	ມີ
ບໍ່ເຊັນເຊີ	ມີ	ມີ
ພາຣາມິເຕີເປີດໃຊ້ / token	~32B	~104B

ເບິ່ງສິ່ງທີ່ຕາຕະລາງ ບໍ່ ສະແດງ: ບໍ່ມີແຖວໃດທີ່ K3 ມີຄຸນສົມບັດທີ່ K2.6 ບໍ່ມີ. ໜ້າຕ່າງດຽວກັນ, ຜົນຜະລິດສູງສຸດດຽວກັນ, ການເບິ່ງເຫັນດຽວກັນ, ການເອີ້ນເຄື່ອງມືດຽວກັນ, ຜົນຜະລິດແບບມີໂຄງສ້າງດຽວກັນ, ທ່າທີບໍ່ເຊັນເຊີດຽວກັນ, ພາສາທັງສາມດຽວກັນ. 5 ເທົ່ານັ້ນຊື້ພຽງອັນດຽວ — ຄວາມສາມາດດິບຕໍ່ການຄິດໄລ່ຮອບໜຶ່ງ. ນັ້ນຄືຂອງແທ້, ແຕ່ມັນຄືແກນດຽວ, ແລະ ມັນບໍ່ໄດ້ເຮັດຫຍັງເລີຍໃນແກນທີ່ບໍ່ແມ່ນຄໍຄອດຂອງທ່ານ.

ຈຸດໜ້າຕ່າງ context ໂດຍສະເພາະ

ຕົ້ນທາງ, ຄຸນສົມບັດເດັ່ນຂອງ K3 ຄື context 1M token ທຽບກັບ 262K ຂອງ K2.6. ເທິງເກດເວय් Shannon ໂມເດວທັງສອງໃຫ້ບໍລິການທີ່ 262,144 token. ຖ້າ context ຍາວຄືເຫດຜົນທີ່ທ່ານຈ່າຍ 5 ເທົ່າ, ເຫດຜົນນັ້ນບໍ່ນຳໃຊ້ໄດ້ທີ່ນີ້ — ທ່ານຈະຈ່າຍລາຄາເພີ່ມ ແລະ ໄດ້ໜ້າຕ່າງດຽວກັນ. ນີ້ຄືປະເພດຂອງສິ່ງທີ່ຜູ້ຂາຍມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະບໍ່ເວົ້າ, ນັ້ນຄືເຫດຜົນທີ່ມັນຢູ່ໃນຕົວໜາ.

ຈ່າຍ 5 ເທົ່າເມື່ອ

• ຮອບດຽວຕ້ອງລົງໃຫ້ຖືກ. ຮອບທີ່ຍາກຄັ້ງດຽວທີ່ການລອງໃໝ່ແພງ ຫຼືເປັນໄປບໍ່ໄດ້ — ການກະທຳທີ່ຍ້ອນກັບບໍ່ໄດ້, ການຕັດສິນໃຈຢູ່ທ້າຍ pipeline ຍາວ. ພາຣາມິເຕີເປີດໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ token ຄືສິ່ງທີ່ຍົກເພດານຂອງຮອບດຽວຂຶ້ນແທ້ໆ.
• ວຽກຂຶ້ນກັບຄວາມຮູ້, ບໍ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບເຄື່ອງມື. ການສັງເຄາະທີ່ເລິກເຊິ່ງບ່ອນທີ່ຄຳຕອບຕ້ອງອອກມາຈາກນ້ຳໜັກ. ໂປຣຟາຍຂອງ K2.6 ຄືແບບຕົວແທນ; ເອົາເຄື່ອງມືອອກ ແລ້ວພື້ນຖານທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຈະສະແດງອອກ.
• ປະລິມານຕ່ຳ ແລະ ຄວາມສ່ຽງສູງ. ທີ່ 500 ຄັ້ງຕໍ່ເດືອນ, 5 ເທົ່າຄື $40 ແທນທີ່ຈະເປັນ $8. ພຽງແຕ່ຊື້ໂມເດວທີ່ດີກວ່າ.

ຢ່າຈ່າຍ 5 ເທົ່າເມື່ອ

• ທ່ານກຳລັງແລ່ນວົງຈອນ. ການແລ່ນຕົວແທນຍາວຖືກຄອບງຳໂດຍຂັ້ນຕອນທາງກົນຈັກ — ອ່ານໄຟລ໌, ເອີ້ນເຄື່ອງມື, ກວດຜົນ, ເລືອກອັນຕໍ່ໄປ — ເຊິ່ງແມ່ນສິ່ງທີ່ K2.6 ຖືກຝຶກມາເພື່ອມັນແທ້ໆ. ທີ່ 200 ຂັ້ນຕອນ 5 ເທົ່າຄື $7.71 ທຽບກັບ $38.29 ຕໍ່ການແລ່ນ.
• ທ່ານກຳລັງປະມວນຜົນຮູບພາບໃນປະລິມານຫຼວງຫຼາຍ. ວຽກຮູບພາບໜັກໄປທາງ input token ແລະ ການໃຫ້ເຫດຜົນຕໍ່ລາຍການຕື້ນ. ເບິ່ງພາກ 05; ມັນບໍ່ໃກ້ກັນເລີຍ.
• ວຽກຄືການດຶງຂໍ້ມູນ, ການຈັດປະເພດ, ຫຼືການປ່ຽນຮູບແບບ. ການດຶງຊ່ອງຂໍ້ມູນອອກຈາກເອກະສານ, ການຈັດເສັ້ນທາງ ticket, ການປັບມາດຕະຖານບັນທຶກ, ການສະຫຼຸບ — ວຽກທີ່ມີຂອບເຂດບ່ອນທີ່ໂມເດວໃຫຍ່ກວ່າຜະລິດ JSON ດຽວກັນ.
• ທ່ານມີຂັ້ນຕອນການກວດສອບ. ຖ້າຜົນຜະລິດຖືກກວດ — ຊຸດການທົດສອບ, ຕົວກວດ schema, ຮອບທີສອງ, ຄົນ — ຄວາມຜິດພາດເປັນບາງຄັ້ງລາຄາຖືກ ແລະ ເລກຄະນິດເອື້ອຕໍ່ປະລິມານຢ່າງເດັດຂາດ. ນີ້ຄືເຫດຜົນທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕ່ຳສຸດສຳລັບລະດັບຄຸ້ມຄ່າ.

ຮູບແບບໜຶ່ງທີ່ຄວນລະບຸ: ແລ່ນ K2.6 ສຳລັບວົງຈອນ ແລະ K3 ສຳລັບຄຳຕັດສິນ. ໃຫ້ໂມເດວຕົວແທນລາຄາຖືກເຮັດຮ້ອຍຂັ້ນຕອນຂອງການເກັບກຳ, ການເອີ້ນ ແລະ ການຮ່າງ, ຈາກນັ້ນໃຊ້ຈ່າຍການເອີ້ນທີ່ແພງໜຶ່ງຄັ້ງສຳລັບການສັງເຄາະສຸດທ້າຍ. ໂມເດວທັງສອງໃຊ້ API ດຽວກັນທຸກປະການດ້ວຍໜ້າຕ່າງ context ດຽວກັນ, ດັ່ງນັ້ນການສະລັບຄືການປ່ຽນແປງແຄບດຽວໃນຊ່ອງ model.

05ການເບິ່ງເຫັນໃນລາຄາທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ

ການເບິ່ງເຫັນຄືຂອບທີ່ຄົມທີ່ສຸດຂອງ K2.6 ໃນແຄຕາລັອກນີ້. ໃນບັນດາໂມເດວບໍ່ເຊັນເຊີສິບສອງໂຕເທິງເກດເວय් ມີພຽງສີ່ໂຕເທົ່ານັ້ນທີ່ຮັບຮູບພາບໄດ້, ແລະ K2.6 ຄືອັນດຽວທີ່ຈັບຄູ່ input ຮູບພາບກັບຕະກູນຕົວແທນ Kimi ໃນລາຄາຕ່ຳກວ່າໜຶ່ງໂດລາຕໍ່ລ້ານ token ເຂົ້າ.

ວຽກຮູບພາບມີຮູບຮ່າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ປົກກະຕິ. ຕາມຄຳອະທິບາຍທີ່ Moonshot ເຜີຍແຜ່ກ່ຽວກັບ MoonViT, ຮູບພາບຂະໜາດ 1024x1024 encode ອອກມາເປັນປະມານ 576 token ຮູບພາບ — ແລະ ພວກມັນຄື token ເຂົ້າ, ຝັ່ງທີ່ຖືກກວ່າຂອງລາຍການ. ວຽກຮູບພາບປົກກະຕິຕົກຢູ່ເກືອບທັງໝົດທີ່ອັດຕາ $0.78 ແທນທີ່ຈະເປັນ $3.67. ລອງເອົາຮູບພາບ 10,000 ໃບ, ແຕ່ລະໃບມີພຣອມປະມານ 200 token (ຄື input ປະມານ 776 token) ແລະ ຜົນຜະລິດແບບມີໂຄງສ້າງ 150 token:

ວຽກ	Kimi-K2.6	Kimi-K3	ຈຳນວນເທົ່າ
ຂັ້ນຕອນຕົວແທນໜຶ່ງ (40K ເຂົ້າ / 2K ອອກ)	$0.0385	$0.1914	5.0x
ການແລ່ນອັດຕະໂນມັດ 200 ຂັ້ນຕອນ	$7.71	$38.29	5.0x
ຮູບພາບ 10,000 ໃບ, ຜົນຜະລິດແບບມີໂຄງສ້າງ	$11.56	$58.40	5.1x
ວຽກ batch (1M ເຂົ້າ / 200K ອອກ)	$1.51	$7.65	5.1x

ຄິດໄລ່ຈາກລາຄາລາຍການຂອງເກດເວय් Shannon. ການປະມານ token ຮູບພາບໃຊ້ຕົວເລກ MoonViT ທີ່ Moonshot ເຜີຍແຜ່ປະມານ 576 token ສຳລັບຮູບພາບ 1024x1024; ການ tokenize ທີ່ແທ້ຈິງແຕກຕ່າງກັນຕາມຄວາມລະອຽດ ແລະ ອັດຕາສ່ວນຂອບເຂດ.

pipeline ຮູບພາບທີ່ $11.56 ຄືສິ່ງທີ່ທ່ານແລ່ນທຸກມື້ໂດຍບໍ່ຄິດຫຍັງ. ອັນທີ່ $58.40 ຄືສິ່ງທີ່ທ່ານກຳນົດເວລາ, ໃຫ້ເຫດຜົນ, ແລະ ສຸດທ້າຍຕັດອອກ. ຊ່ອງຫ່າງນັ້ນຄືການໂຕ້ແຍ້ງທັງໝົດສຳລັບລະດັບຄຸ້ມຄ່າ.

ຄຳເຕືອນທີ່ຊື່ສັດໜຶ່ງອັນ. ໃນ leaderboard ຫຼາຍໂໝດ ແລະ ວຽກທີ່ອີງພື້ນຖານທີ່ເປັນເອກະລາດ K2.6 ຖືກລາຍງານໄວ້ປະມານ #26 ຈາກ 115 ໂມເດວ, ຄ່າສະເລ່ຍໃກ້ 68.1 — ໜ້າພໍໃຈ, ບໍ່ແມ່ນລະດັບຊັ້ນນຳ. ການເບິ່ງເຫັນຂອງມັນເຂັ້ມແຂງແທ້ໆໃນຄວາມເຂົ້າໃຈເອກະສານ, ການອ່ານພາບໜ້າຈໍ ແລະ UI, ແລະ ການຕີຄວາມແຜນວາດ ຫຼືຕາຕະລາງ; ມັນອ່ອນກວ່າໃນການກຳນົດຕຳແໜ່ງທາງພື້ນທີ່ທີ່ແມ່ນຢຳ — bounding box ທີ່ແນ່ນອນ, ການນັບແບບລະອຽດໃນທິວທັດທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ, OCR ໜາແໜ້ນຂອງເອກະສານທີ່ scan ຄຸນນະພາບຕ່ຳ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ localization ທີ່ແມ່ນຢຳລະດັບ pixel, ໃຫ້ benchmark ດ້ວຍຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງກ່ອນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໂມເດວທີ່ເບິ່ງພາບໜ້າຈໍ ແລະ ຕັດສິນໃຈວ່າຈະຄລິກຫຍັງຕໍ່ໄປ, ນີ້ຄືເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຕ້ອງແທ້ໆ.

06ການເອີ້ນເຄື່ອງມືບໍ່ມີການປະຕິເສດ ແລະ ວົງຈອນຕົວແທນ

K2.6 ຮອງຮັບ ການເອີ້ນເຄື່ອງມືແບບພື້ນຖານ: ໂມເດວອອກຄຳຮ້ອງຂໍເຄື່ອງມືແບບມີໂຄງສ້າງໂດຍກົງຈາກຄຳນິຍາມເຄື່ອງມື JSON-schema ທີ່ທ່ານໃຫ້ມາ, ແທນທີ່ຈະຖືກຊັກຈູງໃຫ້ຜະລິດຂໍ້ຄວາມທີ່ parse ໄດ້. ພ້ອມກັບການສົນທະນາຫຼາຍຮອບ ແລະ system prompt, ນັ້ນຄືພື້ນຖານເຕັມສ່ວນສຳລັບວົງຈອນຕົວແທນ.

ສິ່ງທີ່ "ການເອີ້ນເຄື່ອງມືບໍ່ມີການປະຕິເສດ" ເພີ່ມເຂົ້າມາລະອຽດອ່ອນກວ່າທີ່ຟັງເບິ່ງ. ເທິງ API ທີ່ຖືກກັ່ນຕອງ, ການປະຕິເສດພາຍໃນວົງຈອນຕົວແທນປາກົດເປັນສາມຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ:

• ການປະຕິເສດແບບແຂງ — ຂັ້ນຕອນສົ່ງຄືນຂໍ້ຄວາມແທນທີ່ຈະເປັນການເອີ້ນເຄື່ອງມື, ຕົວ parser ລົ້ມເຫຼວ, ວົງຈອນແຕກ. ດັງ, ຢ່າງໜ້ອຍ.
• ການປະຕິເສດແບບອ່ອນ — ການເອີ້ນຖືກເຮັດແຕ່ argument ຖືກຫຼຸດຄຸນນະພາບລົງ: ຄຳຄົ້ນຫາທີ່ຖືກຈຳກັດ, ພາຣາມິເຕີທີ່ຖືກຫຼີກລ່ຽງ, payload ທີ່ຖືກຕັດ. ວົງຈອນສືບຕໍ່ດ້ວຍສະຖານະທີ່ເສື່ອມລົງແບບງຽບໆ ແລະ ທ່ານພົບຫຼັງຈາກສີ່ຂັ້ນຕອນ.
• ການຫຼີກລ່ຽງລ່ວງໜ້າ — ແຜນຫັນອອກຈາກທາງເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ອນທີ່ຈະໄປໃກ້ມັນ. ທ່ານບໍ່ເຄີຍເຫັນອັນນີ້; ທ່ານພຽງແຕ່ໄດ້ແຜນທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າໂດຍບໍ່ມີຄຳອະທິບາຍ.

ອັນທີສອງ ແລະ ອັນທີສາມຄືອັນທີ່ແພງ, ຍ້ອນວ່າພວກມັນເບິ່ງບໍ່ເຫັນ: ບໍ່ມີ error, ບໍ່ມີຫຍັງໃນ log, ບໍ່ມີຫຍັງໃຫ້ grep. endpoint ທີ່ບໍ່ມີຊັ້ນປະຕິເສດລຶບປະເພດທັງໝົດອອກ — argument ການເອີ້ນເຄື່ອງມືຂອງໂມເດວກໍ່ຄື argument ການເອີ້ນເຄື່ອງມືຂອງໂມເດວ.

ນີ້ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຂົງເຂດທີ່ຕ້ອງການການແລ່ນອັດຕະໂນມັດຍາວ ແລະ ຕ້ອງພົວພັນກັບເນື້ອຫາລະອຽດອ່ອນຢູ່ແລ້ວ: ການຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພ ແລະ red-teaming, ການວິເຄາະ malware ແລະ ເຫດການ, ການປະມວນຜົນເອກະສານທາງຄລີນິກ, ການສືບຄົ້ນທາງກົດໝາຍ, ແລະ ເຄື່ອງມືການຄວບຄຸມທີ່ຕ້ອງໃຫ້ເຫດຜົນກ່ຽວກັບເນື້ອຫາທີ່ມັນຄວບຄຸມ. ການສ້າງຕົວຈັດປະເພດການຄວບຄຸມຕ້ອງການໂມເດວທີ່ເຕັມໃຈເບິ່ງສິ່ງທີ່ມັນຈັດປະເພດ; ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມຂັດແຍ້ງ, ພຽງແຕ່ເປັນວຽກ.

ໝາຍເຫດພາກປະຕິບັດສຳລັບການແລ່ນຍາວ: reasoning_effort ໃຫ້ທ່ານໃຊ້ຈ່າຍການຄິດຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂັ້ນຕອນການວາງແຜນ ແລະ ໜ້ອຍລົງໃນຂັ້ນຕອນທາງກົນຈັກ. ການສະຕຣີມມີໃນທັງສາມພາສາ, ດັ່ງນັ້ນຂັ້ນຕອນທີ່ຍາວສາມາດສະແດງຄວາມຄືບໜ້າ ຫຼືຖືກຍົກເລີກກ່ອນໄດ້. ແລະ context 262,144 token ຮັກສາສະຖານະການເຮັດວຽກແທ້ — ເນື້ອຫາໄຟລ໌, ຜົນເຄື່ອງມືກ່ອນໜ້າ, ແຜນທີ່ກຳລັງດຳເນີນ — ໃຫ້ຄົງຢູ່ຕະຫຼອດຫຼາຍຂັ້ນຕອນໂດຍບໍ່ຕ້ອງສະຫຼຸບຄືນທຸກຮອບ, ເຊິ່ງເປັນສາເຫດທົ່ວໄປຂອງການເບືອນຂອງຕົວແທນ.

07ຜົນຜະລິດແບບມີໂຄງສ້າງ ແລະ ພາສາ API ທັງສາມແບບ

K2.6 ຮອງຮັບທັງ json_schema (ການສ້າງທີ່ຖືກຈຳກັດດ້ວຍ schema ຢ່າງເຂັ້ມງວດ) ແລະ response_format ທີ່ຫຼວມກວ່າ. ກວດອັນນັ້ນທຽບກັບແຄຕາລັອກ: ສອງໃນສິບສອງໂມເດວທີ່ນີ້ ບໍ່ ຮອງຮັບຜົນຜະລິດ schema ຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ແລະ ຖ້າຂັ້ນຕອນ pipeline ຕໍ່ໄປຂອງທ່ານ parse JSON, ຖັນນັ້ນບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ.

ຜົນຜະລິດ schema ຢ່າງເຂັ້ມງວດຄືສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ໂມເດວບໍ່ເຊັນເຊີໃຊ້ໄດ້ເປັນໂຄງລ່າງພື້ນຖານ: ຖ້າໂມເດວຕ້ອງອອກ object ທີ່ກົງກັບ schema ຂອງທ່ານ, ທ່ານໄດ້ຮັບການຮັບປະກັນການ parse ໂດຍບໍ່ຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ມັນອາດຈະເວົ້າ — ບໍ່ມີຄຳນຳ, ບໍ່ມີການຂໍໂທດ, ບໍ່ມີວັກທີ່ຫໍ່ຮອບ JSON ຂອງທ່ານ. ລວມກັບບໍ່ມີຊັ້ນປະຕິເສດ, ນັ້ນຄື endpoint ການດຶງຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງຄືນ object ຂອງທ່ານທຸກຄັ້ງ, ສຳລັບທຸກເອກະສານ, ບໍ່ວ່າເອກະສານຈະກ່ຽວກັບຫຍັງ.

ພື້ນຜິວ	ການຮອງຮັບ Kimi-K2.6	ໝາຍເຫດ
/v1/chat/completions	ມີ	ພາສາ OpenAI — ໃຊ້ແທນໄດ້ທັນທີສຳລັບ SDK ທີ່ມີຢູ່
/v1/messages	ມີ	ພາສາ Anthropic — ໂມເດວດຽວກັນ, ນ້ຳໜັກດຽວກັນ
/v1/responses	ມີ	Interface ແບບ Responses
ການສະຕຣີມ	ມີ	ໃນທັງສາມພາສາ
ການເອີ້ນເຄື່ອງມື	ມີ	ແບບພື້ນຖານ, ຄຳນິຍາມເຄື່ອງມື JSON-schema
json_schema	ມີ	ຜົນຜະລິດແບບມີໂຄງສ້າງຢ່າງເຂັ້ມງວດ
response_format	ມີ	ໂໝດ JSON ທີ່ຫຼວມກວ່າ
reasoning_effort	ມີ	ປັບງົບການຄິດຕໍ່ການເອີ້ນ
Input ຮູບພາບ	ມີ	ຮູບພາບຄຽງຄູ່ຂໍ້ຄວາມ

ທັງສາມພາສາ address ນ້ຳໜັກດຽວກັນເທິງຄລັດສເຕີດຽວກັນ. ຊີ້ client OpenAI ທີ່ມີຢູ່ໄປທີ່ base URL, ຕັ້ງ model ເປັນ Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP, ແລ້ວທ່ານກໍແລ່ນໄດ້. ຮູບຮ່າງຄຳຂໍ ແລະ ຄຳຕອບ, semantic ການສະຕຣີມ ແລະ playground ຈິງຢູ່ໃນ ໜ້າເອກະສານ API.

08ບ່ອນທີ່ Kimi K2.6 ຄືທາງເລືອກທີ່ຜິດ

ຄູ່ມືໂມເດວທີ່ບອກແຕ່ຈຸດແຂງຄືການໂຄສະນາ. ນີ້ຄືບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະສົ່ງທ່ານໄປບ່ອນອື່ນ.

• ທ່ານຕ້ອງການເພດານສູງສຸດແທ້ໆໃນຮອບດຽວທີ່ຍາກ. ໄປທີ່ Kimi-K3 ແລະ ຈ່າຍ 5 ເທົ່າ. ນັ້ນຄືສິ່ງທີ່ມັນມີໄວ້ສຳລັບ.
• ທ່ານຕ້ອງການການກຳນົດຕຳແໜ່ງພາບແມ່ນຢຳລະດັບ pixel. Bounding box, OCR ໜາແໜ້ນເທິງເອກະສານ scan ຄຸນນະພາບຕ່ຳ ແລະ ການນັບແມ່ນຢຳໃນທິວທັດທີ່ຫຍຸ້ງຍາກບໍ່ແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ແຂງແກ່ນທີ່ສຸດຂອງມັນ — ທົດສອບກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານກ່ອນ.
• ທ່ານຕ້ອງການລາຄາຖືກກວ່າຄວາມຖືກ, ໂດຍບໍ່ມີການເບິ່ງເຫັນ. ໂມເດວແຄຕາລັອກຫຼາຍໂຕຢູ່ທີ່ $0.50 / $2.00. ລາຄາເພີ່ມຂອງ K2.6 ຊື້ການເບິ່ງເຫັນ ແລະ ໂປຣຟາຍຕົວແທນ Kimi; ຖ້າທ່ານບໍ່ຕ້ອງການອັນໃດເລີຍ, ໃຫ້ໃຊ້ລະດັບທີ່ຖືກກວ່າ.
• ທ່ານຕ້ອງການ token ຜົນຜະລິດຫຼາຍກວ່າ 16,384 ໃນຄຳຕອບດຽວ. ເພດານນັ້ນນຳໃຊ້ໃນທົ່ວແຄຕາລັອກທັງໝົດ — ເອກະສານຍາວຕ້ອງການການສ້າງແບບແບ່ງສ່ວນບໍ່ວ່າທ່ານຈະເລືອກໂມເດວໃດ.
• ທ່ານຕ້ອງການພຶດຕິກຳຕົ້ນທາງແບບ bit-exact. ນີ້ຄືໂຄງສ້າງທີ່ຖືກຕັດ ແລະ quantize: ການແລກປ່ຽນທີ່ຕັ້ງໃຈ ແລະ ເຜີຍແຜ່ອອກມາ. ສຳລັບການສຶກສາການຜະລິດຄືນໄດ້, ໃຫ້ແລ່ນທຽບກັບນ້ຳໜັກຕົ້ນສະບັບຂອງ Moonshot.

ໂຄງສ້າງ, ເບັນມາກ, ແລະ ຕົວເລກວັນອອກຂອງ Kimi K2.6 ແລະ K3 ຄືຂໍ້ມູນທີ່ Moonshot ລາຍງານ ແລະ ສະແດງສຳລັບພື້ນຖານຕົ້ນທາງ, ບໍ່ແມ່ນສຳລັບໂຄງສ້າງທີ່ຖືກບີບອັດຂອງພວກເຮົາ. ຕົວເລກອັນດັບຫຼາຍໂໝດແມ່ນມາຈາກ leaderboard ພາກສ່ວນທີສາມທີ່ເປັນເອກະລາດ. ລາຄາເກດເວय් Shannon ຄືລາຄາລາຍການ ນັບຮອດວັນທີ 5 ກັນຍາ 2026.

09ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

---

Shannon AI ດຳເນີນງານໂດຍ Shannon Lab LLC, ລັດນິວເມັກຊິໂກ, ສະຫະລັດ. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: Moonshot AI — Kimi K2 · REAP the Experts (arXiv 2510.13999) · Cerebras Research — REAP. ຕົວເລກເບັນມາກ Kimi ຕົ້ນທາງແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ Moonshot ລາຍງານ ແລະ ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການຢືນຢັນເປັນເອກະລາດ; ພວກມັນອະທິບາຍພື້ນຖານແບບບໍ່ບີບອັດ, ບໍ່ແມ່ນໂຄງສ້າງທີ່ຖືກ quantize ຂອງ Shannon.