सेन्सर नगरिएको Kimi K2 API

अधिकांश "सस्तो मोडेल" पृष्ठ वास्तवमा ठूलो मोडेलको पारिवारिक नाम लगाएको सानो मोडेलबारे हुन्छन्। यो त्यस्तो होइन। Kimi K2.6 पूरै अग्रपंक्ति-स्केलको आधार हो — एक ट्रिलियन प्यारामिटरको विरल Mixture-of-Experts, नेटिभ भिजन एन्कोडर र सीधै एजेन्टिक टुल प्रयोगमा लक्षित तालिम कार्यक्रमसहित। यसलाई मूल्य तह बनाउने कुरा सानो मस्तिष्क होइन, बढी आक्रामक सङ्कुचन रेसिपी हो। त्यसैले प्रश्न "के यो पर्याप्त राम्रो छ?" होइन, बरु "कुन कामले वास्तवमा यो र यसको 5 गुणा महँगो सहोदरबीचको फरक थाहा पाउँछ?" भन्ने हो। यस लेखको अधिकांशले त्यही जवाफ दिन्छ।

01Kimi K2.6 वास्तवमा के हो?

Kimi K2.6 Kimi शृङ्खलापछाडिको बेइजिङस्थित प्रयोगशाला Moonshot AI को खुला-वेट मोडेल हो, जुन अप्रिल 20, 2026 मा जारी भयो। यसले K2 लाई उल्लेखनीय बनाउने वास्तुकला उत्तराधिकारमा पाएको छ: करिब कुल 1 ट्रिलियन प्यारामिटर र प्रति टोकन करिब 32 अर्ब सक्रिय भएको विरल Mixture-of-Experts ट्रान्सफर्मर, जुन 61 तहभरि प्रति तह 384 विशेषज्ञ, 8 राउट हुने र 1 साझा का रूपमा व्यवस्थित छ, Multi-head Latent Attention सहित। कुनै पनि टोकनमा त्यो ट्रिलियनको सानो अंश मात्र सक्रिय हुन्छ — यत्रो आकारको मोडेलको मूल्य सेन्टमा राख्न सकिनुको कारण ठ्याक्कै यही हो।

Moonshot ले केका लागि अनुकूलन गर्‍यो भन्ने कारणले वंश महत्त्वपूर्ण छ। मूल K2 लाई करिब 15.5 ट्रिलियन टोकनमा Muon / MuonClip अप्टिमाइजर प्रयोग गरी प्रि-ट्रेन गरिएको थियो, जुन ट्रिलियन-प्यारामिटरको MoE लाई त्यस स्केलमा तालिम अस्थिर बनाउने अटेन्सन विस्फोट र लस स्पाइकबाट जोगाउनकै लागि बनाइएको थियो; Moonshot ले पूरै रनभरि शून्य तालिम अस्थिरता रिपोर्ट गर्‍यो। त्यो अरू सबैको माथिल्लो कडी हो — त्यसैले उनीहरूले तालिम बजेट आगो निभाउनमा होइन, एजेन्टिक व्यवहारमा खर्च गर्न पाए।

K2.6 ले त्यसलाई दुई दिशामा विस्तार गर्छ। पहिलो, यो नेटिभ रूपमा मल्टिमोडल छ: तस्बिर र भिडियो फ्रेम MoonViT बाट जान्छन्, जुन करिब 400M प्यारामिटरको भिजन एन्कोडर हो र तस्बिरलाई 448x448 प्याचमा टुक्र्याएर हरेक टुक्रालाई सिधै भाषा मोडेलको टोकन स्थानमा प्रक्षेपण गर्छ — दृश्य टोकन अरू सबैसँगै उही अनुक्रममा बस्छन्, अन्धो मोडेललाई खुवाउने बाहिरबाट जोडिएको क्याप्सनरमा होइन। दोस्रो, यो गहिराइमा अर्केस्ट्रेसन का लागि बनेको छ: Moonshot को Agent Swarm कामले 300 सम्म क्षेत्र-विशेषज्ञ उप-एजेन्टबीच समन्वय र एउटै स्वायत्त रनमा 4,000 सम्म समन्वित चरण रिपोर्ट गर्छ।

Moonshot ले रिपोर्ट गरेको बेन्चमार्क प्रोफाइल

यी सङ्कुचित नगरिएको K2.6 आधारका लागि Moonshot ले रिपोर्ट गरेका आँकडा हुन्, हाम्रा नाप होइनन्। परिशुद्धताका लागि होइन, आकारका लागि उपयोगी:

अङ्क होइन, आकार पढ्नुहोस्। टुल प्रयोग गर्ने र खोज-चालित अङ्क अग्ला छन्; शुद्ध-कठिनाइका अङ्क तल्ला छन्। यो सबै जान्न होइन, राम्रोसँग काम गर्न तालिम पाएको मोडेलको हस्ताक्षर हो — तपाईंको एजेन्टसँग ब्राउजर, सेल र फाइल प्रणाली छ भने सही साटफेर, टुलविनै एउटै कठिन प्रश्न सोध्दै हुनुहुन्छ भने गलत।

02W4A16-AUTOROUND-REAP को अर्थ के हो

मोडेल id मा भएको प्रत्यय सजावट होइन। यो ठ्याक्कै सङ्कुचन रेसिपी हो, जुन तपाईंले गरिरहनुभएको साटफेरबारे तर्क गर्न सक्नुहोस् भनेर प्रकाशित गरिएको छ।

• W4A16 — वेट 4 बिटमा, एक्टिभेसन 16 मा गणना। bf16 विरुद्ध वेट मेमोरी करिब 4 गुणा घट्छ जबकि त्रुटि सञ्चय गर्ने गणित 16-बिट परिशुद्धतामै रहन्छ। धेरै ठूला MoE मोडेलका लागि यो मानक उच्च-गुणस्तर सेवा बिन्दु हो।
• AUTOROUND — Intel को AutoRound क्वान्टाइजर। साधारण नजिकको-पूर्णाङ्क राउन्डिङले हरेक वेटलाई स्वतन्त्र ठान्छ र मोडेल भर परेको सूचना फ्याँकिदिन्छ; AutoRound ले बरु क्यालिब्रेसन डेटा विरुद्ध राउन्डिङ निर्णय सिक्छ। 4-बिट लक्ष्यमा त्यही नै स्किमा पालना गरिरहने मोडेल र बरालिने मोडेलबीचको फरक हो।
• REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning, Cerebras Research बाट (arXiv 2510.13999, ICLR 2026)। MoE का अधिकांश विशेषज्ञतर्फ बिरलै राउट हुन्छ। REAP ले प्रत्येकलाई राउटर गेट मान र एक्टिभेसन नर्म दुवैमा अङ्क दिन्छ, अनि सबैभन्दा कम प्रमुखलाई एकै पटकमा हटाइदिन्छ। प्रकाशित नतिजा: ट्रिलियन-प्यारामिटरका मोडेलबाट 50% सम्म विशेषज्ञ प्रुन गर्दा पनि आधारभूत गुणस्तर धेरै हदसम्म कायम, र जेनेरेटिभ कार्यमा प्रुनिङले विशेषज्ञ मर्जिङ लाई उछिन्छ — मर्जिङले विशेषज्ञलाई एकआपसमा धमिलो पार्छ, प्रुनिङले प्रयोग नहुनेलाई मात्र हटाउँछ।

त्यही क्रममा लागू गर्दा — पहिले प्रुन, अनि बाँकीलाई क्वान्टाइज — तपाईंले यस्तो मोडेल पाउनुहुन्छ जुन अट्छ र छिटो चल्छ, र यी अनुपातमा कुनै एउटै प्रविधिले मात्रै ल्याउने गुणस्तर पतन हुँदैन। लागतबारे स्पष्ट भन्नुपर्दा: सङ्कुचित मोडेल मौलिकसँग बिट-समान हुँदैन। रेसिपीले किन्ने कुरा यो हो कि ह्रास तपाईंले ध्यान नदिने ठाउँमा पर्छ — बिरलै प्रयोग हुने राउटिङ बाटो, कम-सम्भाव्यताका टोकन पुच्छर — निर्देशन पालना, टुल-कल ढाँचा वा स्किमा पालनामा होइन।

03यस एन्डपोइन्टमा "सेन्सर नगरिएको" को अर्थ के हो

यहाँ सेन्सर नगरिएको भनेको मनोवृत्ति होइन, वास्तुकलाबारेको कथन हो। मोडेलअगाडि कुनै अस्वीकृति तह छैन र त्यसको आउटपुटमा कुनै सामग्री फिल्टरिङ छैन। तपाईंको अनुरोध आधारसम्म पुग्छ र त्यसको प्रतिक्रिया तपाईंसम्म पुग्छ; कुनै पनि दिशामा केहीले रोक्दैन।

त्यो भिन्नता महत्त्वपूर्ण छ, किनभने "सेन्सर नगरिएको" फितलो रूपमा प्रयोग हुन्छ। यस शब्दमुनि तीन अलग कुरा गाँसिन्छन्:

1. इनपुट वर्गीकरण — छुट्टै मोडेलले तपाईंको प्रम्प्ट पढ्छ र छिर्न दिने कि नदिने निर्णय गर्छ। यहाँ छैन।
2. आउटपुट फिल्टरिङ — स्क्यानरले उत्पादित पाठ जाँच्छ र काट्छ वा बदल्छ। यहाँ छैन।
3. आधारका आफ्नै प्रवृत्ति — आधार मोडेलले तालिममा जे सिक्यो। त्यो मोडेलकै हो, र हामी त्यसलाई मेटाएको दाबी गर्दैनौं।

पहिला दुईले नै उत्पादन प्रणाली भत्काउँछन्, र हामीले हटाउने पनि तिनै दुई हुन्। 0.5% अनुरोधमा चल्ने क्लासिफायर भनेको 0.5% असफलता दर हो जसलाई तपाईं डिबग गर्न, पुनरावेदन गर्न वा पहिल्यै देख्न सक्नुहुन्न — र 200-चरणको एजेन्ट लुपभरि प्रति-चरण 0.5% असफलता जम्मा हुँदै सफल हुनेभन्दा बढी पटक असफल हुने रनमा परिणत हुन्छ। कुराकानीमा अस्वीकार झिँझो हो; स्वायत्त रनको 147 औं चरणमा अस्वीकारले रनको अवस्था नष्ट गर्छ र त्यहाँसम्म पुग्न खर्चेको सबै जलाइदिन्छ। एजेन्ट कार्यभारका लागि अस्वीकृति सतह हटाउनु शैलीगत रुचि होइन, विश्वसनीयताको गुण हो।

यसको उपसिद्धान्त यो हो कि जिम्मेवारी तपाईंतर्फ सर्छ। तपाईंको एप्लिकेसन र तपाईंका प्रयोगकर्ताबीच कुनै सुरक्षा जाल छैन; तपाईंको उत्पादनलाई त्यो चाहिन्छ भने, तपाईंले देख्न, ट्युन गर्न र लग गर्न सक्ने ठाउँमा बनाउनुहोस्। कृपया पहिले हाम्रो जिम्मेवार प्रयोग नीति पढ्नुहोस्।

04Kimi K2.6 विरुद्ध Kimi K3: 5 गुणा कहिले लायक हुन्छ?

अधिकांश पाठक यही निर्णयका लागि आएका हुन्, त्यसैले घुमाउरो नबनाई यहाँ छ। Kimi-K3 · 3BIT-REAP ठूलो र नयाँ आधार हो: जुलाई 16, 2026 मा घोषणा र जुलाई 27 मा खुला वेटसहित, करिब कुल 2.8 ट्रिलियन प्यारामिटर र प्रति टोकन करिब 104 अर्ब सक्रिय — K2.6 को सक्रिय कम्प्युटको 3 गुणाभन्दा बढी। माथिल्लो तहमा Moonshot ले K3 को मूल्य K2.6 को करिब 5 गुणा सूचीबद्ध गर्छ, र हाम्रो गेटवे मूल्य पनि त्यही अनुपात पछ्याउँछ।

	Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	Kimi-K3 · 3BIT-REAP
प्रति 1M टोकन इनपुट	$0.78	$3.83
प्रति 1M टोकन आउटपुट	$3.67	$19.12
सन्दर्भ विन्डो	262,144	262,144
प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट	16,384	16,384
भिजन इनपुट	छ	छ
नेटिभ टुल कलिङ	छ	छ
कडा json_schema	छ	छ
सेन्सर नगरिएको	हो	हो
सक्रिय प्यारामिटर / टोकन	~32B	~104B

तालिकाले के देखाउँदैन त्यो हेर्नुहोस्: K3 सँग भएर K2.6 सँग नभएको सुविधा भएको एउटै पङ्क्ति छैन। उही विन्डो, उही अधिकतम आउटपुट, उही भिजन, उही टुल कलिङ, उही संरचित आउटपुट, उही सेन्सर नगरिएको अडान, उही तीन बोली। 5 गुणाले ठ्याक्कै एउटा कुरा किन्छ — प्रति फर्वार्ड पास कच्चा क्षमता। त्यो साँचो हो, तर एउटै अक्ष हो, र जुन अक्षमा त्यो तपाईंको अवरोध होइन त्यहाँ यसले केही गर्दैन।

विशेष गरी सन्दर्भ-विन्डोको कुरा

माथिल्लो तहमा K3 को मुख्य सुविधा K2.6 को 262K विरुद्ध 1M-टोकनको सन्दर्भ हो। Shannon गेटवेमा दुवै मोडेल 262,144 टोकनमा सेवा दिइन्छन्। 5 गुणा तिर्ने तपाईंको कारण लामो सन्दर्भ थियो भने त्यो कारण यहाँ लागू हुँदैन — तपाईंले प्रिमियम तिर्नुहुन्थ्यो र उही विन्डो पाउनुहुन्थ्यो। विक्रेताले नभनी छाडिदिन मन पराउने कुरा यस्तै हो, त्यसैले यो मोटो अक्षरमा छ।

5 गुणा तिर्नुहोस् जब

• एउटै प्रयास सफल हुनैपर्छ। एउटा कठिन पास जहाँ पुन:प्रयास महँगो वा असम्भव छ — अपरिवर्तनीय कार्य, लामो पाइपलाइनको अन्त्यमा हुने निर्णय। प्रति टोकन बढी सक्रिय प्यारामिटरले एउटै पासको सिलिङ ठ्याक्कै त्यही उठाउँछ।
• कार्य टुल-बद्ध होइन, ज्ञान-बद्ध छ। जवाफ वेटबाटै आउनुपर्ने गहिरो संश्लेषण। K2.6 को प्रोफाइल एजेन्टिक हो; टुल हटाइदिनुहोस् र ठूलो आधार देखिन्छ।
• मात्रा कम र दाउ ठूलो छ। महिनाको 500 कलमा 5 गुणा भनेको $8 को सट्टा $40 हो। राम्रो मोडेलै किन्नुहोस्।

5 गुणा नतिर्नुहोस् जब

• तपाईं लुप चलाउँदै हुनुहुन्छ। लामा एजेन्टिक रनमा यान्त्रिक चरणले हावी हुन्छन् — फाइल पढ, टुल बोलाऊ, नतिजा जाँच, अर्को छान — र K2.6 लाई ठ्याक्कै त्यसैका लागि तालिम दिइएको हो। 200 चरणमा 5 गुणा भनेको प्रति रन $7.71 विरुद्ध $38.29 हो।
• तपाईं मात्रामा तस्बिर प्रशोधन गर्दै हुनुहुन्छ। भिजन कार्यभार इनपुट-टोकन-प्रधान हुन्छन् र प्रति वस्तु तर्क उथलो हुन्छ। खण्ड 05 हेर्नुहोस्; यो नजिकको प्रतिस्पर्धा होइन।
• काम निकासी, वर्गीकरण वा रूपान्तरण हो। कागजातबाट फिल्ड झिक्ने, टिकट राउट गर्ने, रेकर्ड सामान्यीकरण गर्ने, संक्षेप गर्ने — यस्ता सीमित कार्य जहाँ ठूलो मोडेलले पनि उही JSON उत्पादन गर्छ।
• तपाईंसँग प्रमाणीकरण चरण छ। आउटपुट जाँचिन्छ भने — परीक्षण सुइट, स्किमा प्रमाणक, दोस्रो पास, वा मानिस — कहिलेकाहीँको चुक सस्तो पर्छ र अर्थतन्त्र निर्णायक रूपमा मात्राको पक्षमा जान्छ। मूल्य तहका पक्षमा यो सबैभन्दा कम मूल्याङ्कन गरिएको तर्क हो।

नाम दिन लायक एउटा ढाँचा: लुपका लागि K2.6 र फैसलाका लागि K3 चलाउनुहोस्। सङ्कलन, बोलाइ र मस्यौदाका सयौं चरण सस्तो एजेन्टिक मोडेललाई गर्न दिनुहोस्, अनि अन्तिम संश्लेषणमा एउटा महँगो कल खर्चनुहोस्। दुवै मोडेल उही सन्दर्भ विन्डोसहित उही API बोल्छन्, त्यसैले साट्नु model फिल्डमा एक-लाइनको परिवर्तन मात्र हो।

05काम लाग्ने मूल्यमा भिजन

यस क्याटलगमा भिजन नै K2.6 को सबैभन्दा तीखो धार हो। गेटवेका बाह्र सेन्सर नगरिएका मोडेलमध्ये चारले मात्र तस्बिर स्वीकार गर्छन्, र प्रति दस लाख इनपुट टोकन एक डलरभन्दा तल तस्बिर इनपुटलाई Kimi एजेन्टिक वंशसँग जोड्ने एउटै मोडेल K2.6 हो।

भिजन कार्यभारको लागत आकार असामान्य हुन्छ। MoonViT बारे Moonshot को प्रकाशित विवरणअनुसार, 1024x1024 को तस्बिर करिब 576 तस्बिर टोकन मा इन्कोड हुन्छ — र ती इनपुट टोकन हुन्, खाताको सस्तो पाटो। सामान्य भिजन कामको लगभग सबै $3.67 होइन, $0.78 दरमा पर्छ। 10,000 तस्बिर लिनुहोस्, प्रत्येकमा करिब 200 टोकनको प्रम्प्ट (अर्थात् करिब 776 इनपुट टोकन) र करिब 150 टोकनको संरचित आउटपुट:

कार्यभार	Kimi-K2.6	Kimi-K3	गुणक
एउटा एजेन्ट चरण (40K इन / 2K आउट)	$0.0385	$0.1914	5.0x
200-चरणको स्वायत्त रन	$7.71	$38.29	5.0x
10,000 तस्बिर, संरचित आउटपुट	$11.56	$58.40	5.1x
ब्याच जब (1M इन / 200K आउट)	$1.51	$7.65	5.1x

Shannon गेटवेका सूची मूल्यबाट गणना गरिएको। तस्बिर-टोकन अनुमानमा 1024x1024 तस्बिरका लागि Moonshot को प्रकाशित MoonViT आँकडा ~576 टोकन प्रयोग गरिएको छ; ठ्याक्कै टोकनाइजेसन रिजोल्युसन र आस्पेक्ट रेसियोअनुसार फरक पर्छ।

$11.56 को तस्बिर पाइपलाइन तपाईंले नसोची दिनहुँ चलाउने कुरा हो। $58.40 को चाहिँ तालिका बनाउने, औचित्य पुष्टि गर्ने र अन्ततः काट्ने कुरा हो। मूल्य तहको पूरै तर्क त्यही अन्तर हो।

एउटा इमानदार चेतावनी। स्वतन्त्र मल्टिमोडल र ग्राउन्डेड-कार्य लिडरबोर्डमा K2.6 करिब 115 मोडेलमध्ये #26, औसत 68.1 नजिक रिपोर्ट भएको छ — सम्मानजनक, वर्गको अग्रणी होइन। यसको भिजन कागजात बुझाइ, स्क्रिनसट तथा UI पढाइ, र चार्ट वा रेखाचित्र व्याख्यामा साँच्चै बलियो छ; सटीक स्थानिक ग्राउन्डिङमा कमजोर छ — ठ्याक्कै बाउन्डिङ बक्स, अस्तव्यस्त दृश्यमा सूक्ष्म गन्ती, बिग्रेका स्क्यानको घना OCR। तपाईंलाई पिक्सेल-सटीक स्थाननिर्धारण चाहिन्छ भने पहिले आफ्नै डेटामा बेन्चमार्क गर्नुहोस्। तपाईंलाई स्क्रिनसट हेरेर अब के क्लिक गर्ने निर्णय गर्ने मोडेल चाहिन्छ भने, यो नै ठ्याक्कै सही उपकरण हो।

06अस्वीकार नगर्ने टुल कलिङ र एजेन्टिक लुप

K2.6 ले नेटिभ टुल कलिङ समर्थन गर्छ: मोडेलले पार्स गर्न मिल्ने पाठ उत्पादन गर्न फकाइनुको सट्टा तपाईंले दिएका JSON-स्किमा टुल परिभाषाबाट सिधै संरचित टुल आह्वान निकाल्छ। बहु-टर्न कुराकानी र सिस्टम प्रम्प्टसहित, त्यो एजेन्ट लुपको पूरै आधार हो।

"अस्वीकार नगर्ने टुल कलिङ" ले थप्ने कुरा सुनिनेभन्दा सूक्ष्म छ। फिल्टर गरिएको API मा एजेन्ट लुपभित्रका अस्वीकार तीन फरक असफलता रूपमा देखिन्छन्:

• कडा अस्वीकार — चरणले टुल कलको सट्टा गद्य फर्काउँछ, पार्सर असफल हुन्छ, लुप भाँचिन्छ। कम्तीमा यो चर्को त हुन्छ।
• नरम अस्वीकार — कल त हुन्छ तर तर्क खुम्च्याइन्छन्: साँघुरो क्वेरी, घुमाउरो प्यारामिटर, टुक्रिएको पेलोड। लुप मौन रूपमा बिग्रेको अवस्थासहित अघि बढ्छ र तपाईंलाई चार चरणपछि थाहा हुन्छ।
• पूर्वसावधानीको पन्छाइ — योजना वैध हाँगा नजिक पुग्नुअघि नै त्यहाँबाट टाढा मोडिन्छ। तपाईंले यो कहिल्यै देख्नुहुन्न; तपाईंले नराम्रो योजना पाउनुहुन्छ, कुनै व्याख्याविना।

दोस्रो र तेस्रो नै महँगा हुन्, किनभने ती अदृश्य छन्: कुनै त्रुटि छैन, लगमा केही छैन, grep गर्न केही छैन। अस्वीकृति तह नभएको एन्डपोइन्टले पूरै वर्ग हटाइदिन्छ — मोडेलका टुल-कल तर्क मोडेलकै टुल-कल तर्क हुन्छन्।

यो कुरा ती क्षेत्रमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण हुन्छ जसलाई लामो स्वायत्त रन चाहिन्छ र जसले जसरी पनि संवेदनशील सामग्री छुन्छन्: सुरक्षा अनुसन्धान र रेड-टिमिङ, मालवेयर तथा घटना विश्लेषण, क्लिनिकल कागजात प्रशोधन, कानुनी खोजी, र आफूले मोडेरेट गर्ने सामग्रीबारे तर्क गर्नैपर्ने मोडेरेसन उपकरण। मोडेरेसन क्लासिफायर बनाउन आफूले वर्गीकरण गर्ने कुरा हेर्न तयार मोडेल चाहिन्छ; त्यो विरोधाभास होइन, काम नै त्यही हो।

लामा रनका लागि व्यावहारिक टिप्पणी: reasoning_effort ले योजना चरणमा बढी र यान्त्रिक चरणमा कम सोचाइ खर्चन दिन्छ। तीनै बोलीमा स्ट्रिमिङ उपलब्ध छ, त्यसैले लामो चरणले प्रगति देखाउन वा चाँडै रोकिन सक्छ। र 262,144 टोकनको सन्दर्भले साँचो कार्य अवस्था — फाइलका सामग्री, अघिल्ला टुल नतिजा, चलिरहेको योजना — हरेक टर्नमा पुन:संक्षेप नगरी धेरै चरणभरि जीवित राख्छ, र त्यो पुन:संक्षेप आफैंमा एजेन्ट बरालिनुको सामान्य स्रोत हो।

07संरचित आउटपुट र तीन API बोली

K2.6 ले json_schema (कडा स्किमा-बद्ध जेनेरेसन) र खुकुलो response_format दुवै समर्थन गर्छ। त्यसलाई क्याटलगसँग जाँच्नुहोस्: यहाँका बाह्रमध्ये दुई मोडेलले कडा स्किमा आउटपुट समर्थन गर्दैनन्, र तपाईंको अर्को पाइपलाइन चरणले JSON पार्स गर्छ भने त्यो स्तम्भ ऐच्छिक होइन।

कडा स्किमा आउटपुटले नै सेन्सर नगरिएको मोडेललाई पूर्वाधारका रूपमा प्रयोगयोग्य बनाउँछ: मोडेलले तपाईंको स्किमासँग मिल्ने वस्तु निकाल्नैपर्छ भने, नत्र त्यसले जे भन्ने थियो त्यसबाट स्वतन्त्र पार्स ग्यारेन्टी पाउनुहुन्छ — कुनै भूमिका छैन, कुनै माफी छैन, तपाईंको JSON वरिपरि कुनै अनुच्छेद छैन। अस्वीकृति तह नहुनुसँग जोडिँदा, त्यो यस्तो निकासी एन्डपोइन्ट हुन्छ जसले हरेक कलमा, हरेक कागजातका लागि, कागजात जेबारे भए पनि तपाईंको वस्तु फर्काउँछ।

सतह	Kimi-K2.6 समर्थन	टिप्पणी
/v1/chat/completions	छ	OpenAI बोली — अवस्थित SDK मा सिधै मिल्ने
/v1/messages	छ	Anthropic बोली — उही मोडेल, उही वेट
/v1/responses	छ	Responses-शैलीको इन्टरफेस
स्ट्रिमिङ	छ	तीनै बोलीमा
टुल कलिङ	छ	नेटिभ, JSON-स्किमा टुल परिभाषा
json_schema	छ	कडा संरचित आउटपुट
response_format	छ	खुकुलो JSON मोड
reasoning_effort	छ	प्रति कल सोचाइ बजेट ट्युन गर्नुहोस्
भिजन इनपुट	छ	पाठसँगै तस्बिर

तीनै बोलीले उही क्लस्टरमा उही वेटलाई सम्बोधन गर्छन्। अवस्थित OpenAI क्लाइन्टलाई बेस URL तर्फ फर्काउनुहोस्, model लाई Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP राख्नुहोस्, अनि तपाईं चलिरहनुभयो। अनुरोध र प्रतिक्रियाका आकार, स्ट्रिमिङ अर्थविज्ञान र प्रत्यक्ष प्लेग्राउन्ड API कागजात मा छन्।

08Kimi K2.6 गलत छनौट कहाँ हुन्छ

बलियो पक्ष मात्र सूचीबद्ध गर्ने मोडेल गाइड विज्ञापन हो। हामी तपाईंलाई अन्यत्र पठाउने ठाउँ यहाँ छन्।

• तपाईंलाई एउटै कठिन पासमा निरपेक्ष सिलिङ चाहिन्छ। Kimi-K3 मा जानुहोस् र 5 गुणा तिर्नुहोस्। यो त्यसैका लागि हो।
• तपाईंलाई पिक्सेल-सटीक दृश्य ग्राउन्डिङ चाहिन्छ। बाउन्डिङ बक्स, बिग्रेका स्क्यानमा घना OCR र अस्तव्यस्त दृश्यमा ठ्याक्कै गन्ती यसका सबैभन्दा बलिया भूमि होइनन् — पहिले आफ्नो डेटामा परीक्षण गर्नुहोस्।
• तपाईंलाई भिजनविना, सस्तोभन्दा पनि सस्तो चाहिन्छ। क्याटलगका धेरै मोडेल $0.50 / $2.00 मा छन्। K2.6 को प्रिमियमले भिजन र Kimi एजेन्टिक प्रोफाइल किन्छ; दुवै चाहिँदैन भने सस्तो तह लिनुहोस्।
• तपाईंलाई एउटै प्रतिक्रियामा 16,384 भन्दा बढी आउटपुट टोकन चाहिन्छ। त्यो सिलिङ पूरै क्याटलगमा लागू हुन्छ — जुनसुकै मोडेल छाने पनि लामा कागजातलाई टुक्रा-टुक्रा गरी जेनेरेट गर्नुपर्छ।
• तपाईंलाई माथिल्लो तहको बिट-सटीक व्यवहार चाहिन्छ। यो प्रुन र क्वान्टाइज गरिएको बिल्ड हो: जानीबुझी गरिएको, प्रकाशित साटफेर। पुनरुत्पादनको अध्ययनका लागि Moonshot का मौलिक वेट विरुद्ध चलाउनुहोस्।

Kimi K2.6 र K3 का वास्तुकला, बेन्चमार्क र रिलिज-मितिका आँकडा Moonshot ले रिपोर्ट गरेका हुन् र माथिल्लो आधारका लागि देखाइएका छन्, हाम्रो सङ्कुचित बिल्डका लागि होइनन्। मल्टिमोडल श्रेणी आँकडा स्वतन्त्र तेस्रो-पक्ष लिडरबोर्डबाट हो। Shannon गेटवेका मूल्य सेप्टेम्बर 5, 2026 सम्मका सूची मूल्य हुन्।

09बारम्बार सोधिने प्रश्न

---

Shannon AI लाई Shannon Lab LLC, New Mexico, USA ले सञ्चालन गर्छ। स्रोत: Moonshot AI — Kimi K2 · REAP the Experts (arXiv 2510.13999) · Cerebras Research — REAP। माथिल्लो Kimi बेन्चमार्क आँकडा Moonshot ले रिपोर्ट गरेका हुन् र स्वतन्त्र प्रमाणीकरण नहुँदासम्म अस्थायी छन्; ती सङ्कुचित नगरिएको आधार वर्णन गर्छन्, Shannon को क्वान्टाइज गरिएको बिल्ड होइन।