సెన్సార్ లేని Kimi K2 API

చాలా "చౌక మోడల్" పేజీలు నిజంగా ఒక పెద్ద మోడల్ కుటుంబ పేరును ధరించిన ఒక చిన్న మోడల్ గురించే. ఇది కాదు. Kimi K2.6 ఒక పూర్తి ఫ్రాంటియర్-స్థాయి పునాది — స్థానిక విజన్ ఎన్‌కోడర్ మరియు ఏజెంటిక్ టూల్ వాడకంపైనే గురిపెట్టిన ఒక శిక్షణా కార్యక్రమంతో కూడిన ఒక ట్రిలియన్ పారామీటర్ల విరళ నిపుణుల-మిశ్రమం. దీన్ని విలువ శ్రేణిగా చేసేది ఒక చిన్న మెదడు కాదు, కానీ మరింత దూకుడైన కుదింపు వంటకం. కాబట్టి ప్రశ్న "ఇది సరిపోతుందా?" కాదు కానీ "ఇది మరియు దాని 5x-ఎక్కువ-ఖరీదైన సోదరుడి మధ్య తేడాను నిజంగా ఏ పనులు గమనిస్తాయి?" అనేది. ఈ వ్యాసంలో ఎక్కువ భాగం దానికి సమాధానమిస్తుంది.

01Kimi K2.6 నిజంగా ఏమిటి?

Kimi K2.6 అనేది Kimi శ్రేణి వెనుక ఉన్న బీజింగ్ ల్యాబ్ Moonshot AI నుండి వచ్చిన ఒక ఓపెన్-వెయిట్స్ మోడల్, ఏప్రిల్ 20, 2026న విడుదలైంది. ఇది K2ని ప్రసిద్ధం చేసిన ఆర్కిటెక్చర్‌ను వారసత్వంగా పొందుతుంది: సుమారు 1 ట్రిలియన్ మొత్తం పారామీటర్లు మరియు ఒక్కో టోకెన్‌కు సుమారు 32 బిలియన్ క్రియాశీలం ఉన్న ఒక విరళ నిపుణుల-మిశ్రమ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్, 61 పొరల అంతటా ఒక్కో పొరకు 384 నిపుణులు, 8 రూట్ చేయబడినవి పైగా 1 భాగస్వామ్యమైనదిగా నిర్వహించబడింది, Multi-head Latent Attentionతో. ఆ ట్రిలియన్‌లో ఒక చిన్న భాగం మాత్రమే ఏ ఒక్క టోకెన్‌పైనా కాల్పులు జరుపుతుంది — ఇంత పరిమాణం గల ఒక మోడల్ సెంట్లలో ధర నిర్ణయించబడగలగడానికి కారణం సరిగ్గా అదే.

Moonshot దేని కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిందనే దాని వల్ల ఈ వంశం ముఖ్యమైనది. అసలైన K2 సుమారు 15.5 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లపై Muon / MuonClip ఆప్టిమైజర్‌ను వాడి ప్రీ-ట్రైన్ చేయబడింది, ఆ స్థాయిలో శిక్షణను అస్థిరపరిచే అటెన్షన్ పేలుళ్ళు మరియు నష్టం-పెరుగుదలల నుండి ఒక ట్రిలియన్-పారామీటర్ల MoEను నష్టపోకుండా నిర్దిష్టంగా నిర్మించబడింది; పరుగు అంతటా Moonshot సున్నా శిక్షణ అస్థిరతను నివేదించింది. అది ప్రతిదానికీ ఎగువన ఉంటుంది — ఇది వారు శిక్షణా బడ్జెట్‌ను అగ్నిమాపనానికి బదులు ఏజెంటిక్ ప్రవర్తనపై ఖర్చు పెట్టేలా చేసింది.

K2.6 దాన్ని రెండు దిశలలో విస్తరిస్తుంది. మొదటిది, ఇది స్థానికంగా మల్టీమోడల్: చిత్రాలు మరియు వీడియో ఫ్రేమ్‌లు MoonViT గుండా వెళ్తాయి, ఇది ఒక చిత్రాన్ని 448x448 ప్యాచ్‌లుగా టైల్ చేసి ప్రతి టైల్‌ను నేరుగా భాషా మోడల్ యొక్క టోకెన్ స్థలంలోకి ప్రొజెక్ట్ చేసే ~400M-పారామీటర్ల విజన్ ఎన్‌కోడర్ — దృశ్య టోకెన్‌లు ఒక అంధ మోడల్‌కు ఆహారం అందించే ఒక అతికించిన క్యాప్షనర్‌లో కాక మిగతా వాటన్నింటితో అదే క్రమంలో కూర్చుంటాయి. రెండోది, ఇది లోతులో ఆర్కెస్ట్రేషన్ కోసం నిర్మించబడింది: Moonshot యొక్క Agent Swarm పని 300 వరకు డొమైన్-ప్రత్యేకమైన ఉప-ఏజెంట్‌ల అంతటా సమన్వయాన్ని మరియు ఒక్క స్వయంప్రతిపత్తి పరుగులో 4,000 వరకు సమన్వయించబడిన దశలను నివేదిస్తుంది.

Moonshot నివేదించిన బెంచ్‌మార్క్ ప్రొఫైల్

ఇవి కుదించని K2.6 పునాది కోసం Moonshot-నివేదించిన గణాంకాలు, మా కొలతలు కావు. ఆకారానికి ఉపయోగపడేవి, కచ్చితత్వానికి కాదు:

సంఖ్యలు కాక ఆకారాన్ని చదవండి. టూల్-వాడే మరియు శోధన-ఆధారిత స్కోర్‌లు ఎక్కువగా ఉంటాయి; పరిశుద్ధ-కష్టత స్కోర్‌లు తక్కువగా ఉంటాయి. ప్రతిదీ తెలుసుకోవడానికి బదులు బాగా నటించడానికి శిక్షణ పొందిన ఒక మోడల్ యొక్క సంతకం అది — మీ ఏజెంట్‌కు ఒక బ్రౌజర్, ఒక షెల్ మరియు ఒక ఫైల్ సిస్టమ్ ఉంటే సరైన వర్తకం, మీరు ఏ టూల్స్ లేకుండా ఒక్క కష్టమైన ప్రశ్న అడుగుతున్నట్లయితే తప్పు వర్తకం.

02W4A16-AUTOROUND-REAP అంటే ఏమిటి

మోడల్ idపై ఉన్న ప్రత్యయం అలంకారం కాదు. ఇది ఖచ్చితమైన కుదింపు వంటకం, మీరు మీరు చేస్తున్న వర్తకం గురించి తర్కించగలిగేలా ప్రచురించబడింది.

• W4A16 — వెయిట్‌లు 4 బిట్‌ల వద్ద, యాక్టివేషన్‌లు 16 వద్ద లెక్కించబడతాయి. bf16తో పోలిస్తే వెయిట్ జ్ఞాపకం సుమారు 4x తగ్గుతుంది, లోపాన్ని కూడబెట్టే గణితం 16-బిట్ కచ్చితత్వంలోనే ఉంటుండగా. చాలా పెద్ద MoE మోడల్‌లకు ఇది ప్రామాణిక అధిక-నాణ్యత సర్వింగ్ బిందువు.
• AUTOROUND — Intel యొక్క AutoRound క్వాంటైజర్. అమాయక దగ్గరి-సంఖ్యకు-రౌండ్ ప్రతి వెయిట్‌ను స్వతంత్రంగా చూస్తుంది మరియు మోడల్ ఆధారపడిన సమాచారాన్ని వదులుకుంటుంది; బదులుగా AutoRound క్రమాంకన డేటాకు వ్యతిరేకంగా రౌండింగ్ నిర్ణయాలను నేర్చుకుంటుంది. 4-బిట్ లక్ష్యం వద్ద, ఇప్పటికీ ఒక స్కీమాను అనుసరించే మోడల్‌కూ, తప్పిపోయే మోడల్‌కూ మధ్య తేడా అదే.
• REAP — Cerebras Research నుండి Router-weighted Expert Activation Pruning (arXiv 2510.13999, ICLR 2026). ఒక MoEలోని చాలా నిపుణులు అరుదుగానే రూట్ చేయబడతారు. REAP ప్రతి ఒక్కదాన్నీ దాని రౌటర్ గేట్ విలువలు మరియు క్రియాశీలత నిబంధనలు రెండింటిపైనా స్కోర్ చేస్తుంది, తర్వాత ఒక్క షాట్‌లో అత్యంత తక్కువ ప్రాముఖ్యత గలవాటిని తొలగిస్తుంది. ప్రచురించిన ఫలితం: బేస్‌లైన్ నాణ్యతను ఎక్కువగా కాపాడుకుంటూనే ట్రిలియన్-పారామీటర్ల మోడల్‌ల నుండి 50% వరకు నిపుణులు కత్తిరించబడతారు, మరియు ఉత్పాదక పనులపై నిపుణుల విలీనంను కత్తిరింపు ఓడిస్తుంది — విలీనం నిపుణులను ఒకదానిలో ఒకటి మిళితం చేస్తుంది, కత్తిరింపు కేవలం వాడని వాటిని వదిలేస్తుంది.

ఆ క్రమంలో వర్తింపజేయబడింది — ముందు కత్తిరించండి, మిగిలింది క్వాంటైజ్ చేయండి — ఈ నిష్పత్తుల వద్ద ఏదైనా ఒక్క పద్ధతే కలిగించే నాణ్యత పతనం లేకుండా ఇమిడి వేగంగా నడిచే ఒక మోడల్ మీకు లభిస్తుంది. ఖర్చు గురించి నేరుగా చెప్పాలంటే: ఒక కుదించిన మోడల్ అసలుదానితో బిట్-సమానం కాదు. ఈ వంటకం కొనేది ఏమిటంటే క్షీణత మీరు గమనించని అవకాశం ఉన్నచోట పడుతుంది — అరుదైన రూటింగ్ మార్గాలు, తక్కువ-సంభావ్యత టోకెన్ తోకలు — సూచన-అనుసరణ, టూల్-కాల్ ఫార్మాటింగ్, లేదా స్కీమా కట్టుబడి ఉండటంలో కాక.

03ఈ ఎండ్‌పాయింట్‌పై "సెన్సార్ లేనిది" అంటే ఏమిటి

ఇక్కడ సెన్సార్ లేనిది అనేది వైఖరి గురించి కాక ఆర్కిటెక్చర్ గురించిన ఒక వాదన. మోడల్ ముందు తిరస్కరణ పొర లేదు మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌పై కంటెంట్ ఫిల్టరింగ్ లేదు. మీ అభ్యర్థన పునాదిని చేరుకుంటుంది మరియు దాని ప్రతిస్పందన మిమ్మల్ని చేరుకుంటుంది; ఏ దిశనూ ఏదీ అడ్డగించదు.

ఆ వ్యత్యాసం ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే "సెన్సార్ లేనిది" వదులుగా వాడబడుతుంది. ఈ పదం కింద మూడు వేర్వేరు విషయాలు కట్టబడతాయి:

1. ఇన్‌పుట్ వర్గీకరణ — ఒక వేరే మోడల్ మీ ప్రాంప్ట్‌ను చదివి దాన్ని అనుమతించాలా వద్దా అని నిర్ణయిస్తుంది. ఇక్కడ లేదు.
2. అవుట్‌పుట్ ఫిల్టరింగ్ — ఒక స్కానర్ ఉత్పత్తి చేయబడిన టెక్స్ట్‌ను పరిశీలించి దాన్ని కుదిస్తుంది లేదా భర్తీ చేస్తుంది. ఇక్కడ లేదు.
3. పునాది సొంత మనస్తత్వాలు — బేస్ మోడల్ శిక్షణలో నేర్చుకున్నది ఏదైనా. అది మోడల్‌దే, మేము దాన్ని చెరిపేశామని వాదించడం లేదు.

మొదటి రెండూ ప్రొడక్షన్ వ్యవస్థలను విరగ్గొట్టేవి, మరియు మేము తొలగించేవి ఆ రెండే. 0.5% అభ్యర్థనలపై కాల్పులు జరిపే ఒక వర్గీకరణి మీరు డీబగ్ చేయలేని, అప్పీల్ చేయలేని, మరియు ముందుగా చూడలేని 0.5% వైఫల్య రేటు — మరియు ఒక 200-దశల ఏజెంట్ లూప్ అంతటా, ఒక్కో-దశ 0.5% వైఫల్యం విజయవంతమయ్యే దానికంటే ఎక్కువసార్లు విఫలమయ్యే ఒక పరుగుగా సంకలనమవుతుంది. ఒక సంభాషణలో ఒక తిరస్కరణ ఒక చిరాకు; ఒక స్వయంప్రతిపత్తి పరుగు యొక్క 147వ దశలో ఒక తిరస్కరణ పరుగు యొక్క స్థితిని నాశనం చేస్తుంది మరియు మీరు అక్కడికి చేరుకోవడానికి ఖర్చు చేసిన ప్రతిదాన్నీ కాల్చేస్తుంది. ఏజెంట్ పనిభారాల కోసం, తిరస్కరణ ఉపరితలాన్ని తొలగించడం ఒక శైలీపరమైన ప్రాధాన్యత కాదు, ఒక విశ్వసనీయత లక్షణం.

సహసిద్ధాంతం ఏమిటంటే బాధ్యత మీ వైపుకు వెళుతుంది. మీ అప్లికేషన్ మరియు మీ వినియోగదారుల మధ్య ఏ భద్రతా వలయమూ లేదు; మీ ఉత్పత్తికి ఒకటి అవసరమైతే, మీరు దాన్ని చూడగలిగే, ట్యూన్ చేయగలిగే మరియు లాగ్ చేయగలిగే చోట నిర్మించండి. దయచేసి ముందుగా మా బాధ్యతాయుత వినియోగ విధానంను చదవండి.

04Kimi K2.6 vs Kimi K3: 5x ఎప్పుడు విలువైనది?

చాలామంది పాఠకులు దీని కోసమే వచ్చారు, కాబట్టి దాన్ని తడబడకుండా ఇక్కడ ఉంచుతున్నాము. Kimi-K3 · 3BIT-REAP పెద్దది, కొత్త పునాది: జూలై 16, 2026న ప్రకటించబడి జూలై 27న ఓపెన్ వెయిట్‌లతో, సుమారు 2.8 ట్రిలియన్ మొత్తం పారామీటర్లు మరియు ఒక్కో టోకెన్‌కు సుమారు 104 బిలియన్ క్రియాశీలంతో — K2.6 క్రియాశీల గణన కంటే 3x కంటే ఎక్కువ. ఎగువన, Moonshot K3ను K2.6 ధరకు సుమారు 5x వద్ద జాబితా చేస్తుంది, మరియు మా గేట్‌వే ధర ఆ నిష్పత్తినే అనుసరిస్తుంది.

	Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	Kimi-K3 · 3BIT-REAP
ఒక్కో 1M టోకెన్‌లకు ఇన్‌పుట్	$0.78	$3.83
ఒక్కో 1M టోకెన్‌లకు అవుట్‌పుట్	$3.67	$19.12
సందర్భ విండో	262,144	262,144
అభ్యర్థనకు గరిష్ఠ అవుట్‌పుట్	16,384	16,384
విజన్ ఇన్‌పుట్	అవును	అవును
స్థానిక టూల్ కాలింగ్	అవును	అవును
కఠినమైన json_schema	అవును	అవును
సెన్సార్ లేనిది	అవును	అవును
క్రియాశీల పారామీటర్లు / టోకెన్	~32B	~104B

ఈ పట్టిక చూపని దాన్ని చూడండి: K2.6కు లేని ఒక లక్షణం K3కి ఉన్న ఏ వరుసా లేదు. అదే విండో, అదే గరిష్ఠ అవుట్‌పుట్, అదే విజన్, అదే టూల్ కాలింగ్, అదే నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్, అదే సెన్సార్ లేని వైఖరి, అదే మూడు మాండలికాలు. ఆ 5x సరిగ్గా ఒక్క దాన్నే కొంటుంది — ఒక్క ఫార్వర్డ్ పాస్‌కు ముడి సామర్థ్యం. అది నిజమే, కానీ అది ఒక్క అక్షం మాత్రమే, మరియు అది మీ అడ్డంకి కాని అక్షాలపై ఏమీ చేయదు.

ప్రత్యేకంగా సందర్భ-విండో అంశం

ఎగువన, K3 ముఖ్యాంశం K2.6 262Kకు వ్యతిరేకంగా ఒక 1M-టోకెన్ సందర్భం. Shannon గేట్‌వేపై రెండు మోడల్‌లూ 262,144 టోకెన్‌ల వద్ద అందించబడతాయి. దీర్ఘ సందర్భం మీరు 5x చెల్లించడానికి కారణమైతే, ఆ కారణం ఇక్కడ వర్తించదు — మీరు ప్రీమియం చెల్లించి అదే విండోను పొందుతారు. ఇది ఒక విక్రేత చెప్పకుండా వదిలేయడానికి ప్రలోభపడే రకమైన విషయం, అందుకే ఇది బోల్డ్‌లో ఉంది.

5x చెల్లించండి ఎప్పుడంటే

• ఒక్క షాట్ దిగగలగాలి. ఒక రిట్రై ఖరీదైనది లేదా అసాధ్యమైనచోట ఒక్క కష్టమైన పాస్ — ఒక తిప్పికొట్టలేని చర్య, ఒక పొడవైన పైప్‌లైన్ చివర్లో ఒక నిర్ణయం. ఒక్కో టోకెన్‌కు ఎక్కువ క్రియాశీల పారామీటర్లు సరిగ్గా ఒక్క పాస్‌పై హద్దును పెంచుతాయి.
• పని టూల్-బద్ధమైనది కాక జ్ఞాన-బద్ధమైనది. సమాధానం వెయిట్‌ల నుండే రావాల్సిన లోతైన సంశ్లేషణ. K2.6 ప్రొఫైల్ ఏజెంటిక్; టూల్స్‌ను తీసివేయండి మరియు పెద్ద పునాది కనిపిస్తుంది.
• పరిమాణం తక్కువ మరియు పణం ఎక్కువ. నెలకు 500 కాల్‌ల వద్ద, 5x అంటే $8కు బదులు $40. కేవలం మెరుగైన మోడల్‌ను కొనండి.

5x చెల్లించవద్దు ఎప్పుడంటే

• మీరు ఒక లూప్ నడుపుతున్నారు. పొడవైన ఏజెంటిక్ పరుగులు యాంత్రిక దశలచే ఆధిపత్యం చెందుతాయి — ఒక ఫైల్ చదవడం, ఒక టూల్‌ను పిలవడం, ఒక ఫలితాన్ని తనిఖీ చేయడం, తర్వాతిదాన్ని ఎంచుకోవడం — ఇది సరిగ్గా K2.6 దేని కోసం శిక్షణ పొందిందో అది. 200 దశల వద్ద, 5x అంటే పరుగుకు $38.29తో పోలిస్తే $7.71.
• మీరు పరిమాణంలో చిత్రాలను ప్రాసెస్ చేస్తున్నారు. విజన్ పనిభారాలు ఇన్‌పుట్-టోకెన్-భారీగా ఉంటాయి మరియు ఒక్కో-అంశం తర్కం లోతుగా ఉండదు. సెక్షన్ 05 చూడండి; ఇది దగ్గరగా కూడా లేదు.
• పని వెలికితీత, వర్గీకరణ, లేదా రూపాంతరం. పత్రాల నుండి ఫీల్డ్‌లను తీయడం, టికెట్‌లను రూట్ చేయడం, రికార్డులను నార్మలైజ్ చేయడం, సారాంశం చేయడం — ఒక పెద్ద మోడల్ అదే JSONను ఉత్పత్తి చేసే పరిమిత పనులు.
• మీకు ఒక ధ్రువీకరణ దశ ఉంది. అవుట్‌పుట్ తనిఖీ చేయబడితే — ఒక టెస్ట్ సూట్, ఒక స్కీమా ధ్రువీకరణి, ఒక రెండో పాస్, ఒక మనిషి — అప్పుడప్పుడు తప్పిపోవడం చౌక మరియు ఆర్థికశాస్త్రం పరిమాణానికి నిర్ణాయకంగా అనుకూలిస్తుంది. విలువ శ్రేణి కోసం ఇది అత్యంత తక్కువగా అంచనా వేయబడిన వాదన.

పేరు పెట్టదగిన ఒక నమూనా: లూప్ కోసం K2.6ను మరియు తీర్పు కోసం K3ను నడపండి. చౌక ఏజెంటిక్ మోడల్ సేకరణ, పిలవడం మరియు ముసాయిదా చేయడం అనే వంద దశలను చేయనివ్వండి, తర్వాత చివరి సంశ్లేషణపై ఒక్క ఖరీదైన కాల్‌ను ఖర్చు చేయండి. రెండు మోడల్‌లూ అదే సందర్భ విండోతో ఒకేలాంటి APIని మాట్లాడతాయి, కాబట్టి మారడం అనేది model ఫీల్డ్‌కు ఒక్క-లైన్ మార్పు.

05పని చేసే ధరకు విజన్

ఈ జాబితాలో K2.6 యొక్క అత్యంత పదునైన అంచు విజన్. గేట్‌వేపై పన్నెండు సెన్సార్ లేని మోడల్‌లలో నాలుగు మాత్రమే చిత్రాలను స్వీకరిస్తాయి, మరియు మిలియన్ ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌లకు ఒక డాలర్ కంటే తక్కువ వద్ద చిత్ర ఇన్‌పుట్‌ను Kimi ఏజెంటిక్ వంశంతో జతచేసేది K2.6 మాత్రమే.

విజన్ పనిభారాలకు ఒక అసాధారణ ఖర్చు ఆకారం ఉంటుంది. MoonViT గురించి Moonshot ప్రచురించిన వర్ణన ప్రకారం, ఒక 1024x1024 చిత్రం సుమారు 576 చిత్ర టోకెన్‌లుగా ఎన్‌కోడ్ అవుతుంది — మరియు అవి ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌లు, లెడ్జర్ యొక్క చౌక వైపు. ఒక సాధారణ విజన్ పని దాదాపు పూర్తిగా $3.67 రేటు కంటే $0.78 రేటుపైనే పడుతుంది. ఒక్కొక్కటి ~200 టోకెన్‌ల ప్రాంప్ట్‌తో (కాబట్టి ~776 ఇన్‌పుట్ టోకెన్‌లు) మరియు ~150 టోకెన్‌ల నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్‌తో 10,000 చిత్రాలను తీసుకోండి:

పనిభారం	Kimi-K2.6	Kimi-K3	గుణకం
ఒక ఏజెంట్ దశ (40K ఇన్ / 2K అవుట్)	$0.0385	$0.1914	5.0x
200-దశల స్వయంప్రతిపత్తి పరుగు	$7.71	$38.29	5.0x
10,000 చిత్రాలు, నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్	$11.56	$58.40	5.1x
బ్యాచ్ జాబ్ (1M ఇన్ / 200K అవుట్)	$1.51	$7.65	5.1x

Shannon గేట్‌వే జాబితా ధరల నుండి లెక్కించబడింది. చిత్ర-టోకెన్ అంచనా ఒక 1024x1024 చిత్రానికి ~576 టోకెన్‌లు అనే Moonshot ప్రచురించిన MoonViT గణాంకాన్ని వాడుతుంది; ఖచ్చితమైన టోకనైజేషన్ రిజల్యూషన్ మరియు అస్పెక్ట్ రేషియోతో మారుతుంది.

$11.56 చిత్ర పైప్‌లైన్ మీరు ఆలోచించకుండా ప్రతిరోజూ నడిపే విషయం. $58.40 ఒకటి మీరు షెడ్యూల్ చేసేది, సమర్థించేది, మరియు చివరికి తగ్గించేది. ఆ అంతరమే విలువ శ్రేణి కోసం మొత్తం వాదన.

ఒక నిజాయితీ గల హెచ్చరిక. స్వతంత్ర మల్టీమోడల్ మరియు గ్రౌండెడ్-టాస్క్ లీడర్‌బోర్డ్‌లపై K2.6 సుమారు 115 మోడల్‌లలో #26, సగటు 68.1కు దగ్గరగా నివేదించబడింది — గౌరవప్రదమైనది, తరగతి-అగ్రస్థానం కాదు. దీని విజన్ పత్ర అవగాహన, స్క్రీన్‌షాట్ మరియు UI చదవడం, మరియు చార్ట్ లేదా రేఖాచిత్ర వివరణపై నిజంగా బలంగా ఉంది; ఖచ్చితమైన ప్రాదేశిక గ్రౌండింగ్ వద్ద — ఖచ్చితమైన బౌండింగ్ బాక్స్‌లు, రద్దీగా ఉన్న దృశ్యాలలో సూక్ష్మ-గ్రాన్ లెక్కింపు, క్షీణించిన స్కాన్‌ల దట్టమైన OCR వద్ద — ఇది బలహీనమైనది. మీకు పిక్సెల్-కచ్చితమైన లోకలైజేషన్ అవసరమైతే, ముందుగా మీ సొంత డేటాపై బెంచ్‌మార్క్ చేయండి. మీకు ఒక స్క్రీన్‌షాట్‌ను చూసి తర్వాత ఏమి క్లిక్ చేయాలో నిర్ణయించే ఒక మోడల్ అవసరమైతే, ఇది సరిగ్గా సరైన సాధనం.

06తిరస్కరణ-లేని టూల్ కాలింగ్ మరియు ఏజెంటిక్ లూప్‌లు

K2.6 స్థానిక టూల్ కాలింగ్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది: మోడల్ మీరు అందించే JSON-స్కీమా టూల్ నిర్వచనాల నుండి నేరుగా నిర్మాణాత్మక టూల్ ఆవాహనలను విడుదల చేస్తుంది, పార్స్ చేయదగిన టెక్స్ట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ప్రలోభపెట్టబడకుండా. బహుళ-మలుపుల సంభాషణ మరియు సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లతో, ఒక ఏజెంట్ లూప్‌కు అదే పూర్తి ఉపస్థలం.

"తిరస్కరణ-లేని టూల్ కాలింగ్" జోడించేది వినిపించే దానికంటే సూక్ష్మమైనది. ఒక ఫిల్టర్ చేయబడిన APIలో, ఒక ఏజెంట్ లూప్ లోపల తిరస్కరణలు మూడు వేర్వేరు వైఫల్య రూపాలలో కనిపిస్తాయి:

• కఠిన తిరస్కరణ — దశ ఒక టూల్ కాల్‌కు బదులు గద్యాన్ని తిరిగి ఇస్తుంది, పార్సర్ విఫలమవుతుంది, లూప్ విరిగిపోతుంది. కనీసం, గట్టిగా వినిపిస్తుంది.
• మృదు తిరస్కరణ — కాల్ చేయబడుతుంది కానీ ఆర్గ్యుమెంట్‌లు నీరుగార్చబడతాయి: ఒక కుంచించుకుపోయిన క్వెరీ, ఒక తడబడే పారామీటర్, ఒక కుదించబడిన పేలోడ్. లూప్ నిశ్శబ్దంగా క్షీణించిన స్థితితో కొనసాగుతుంది మరియు మీరు నాలుగు దశల తర్వాత దాన్ని కనుగొంటారు.
• ముందస్తు తప్పించుకోవడం — ప్రణాళిక ఒక చట్టబద్ధమైన కొమ్మకు దగ్గరగా వెళ్ళకముందే దాని నుండి దూరంగా జరుగుతుంది. దీన్ని మీరు ఎప్పుడూ చూడరు; మీకు కేవలం ఒక అధ్వాన్నమైన ప్రణాళిక లభిస్తుంది మరియు ఏ వివరణా లేదు.

రెండో మరియు మూడోది ఖరీదైనవి, ఎందుకంటే అవి అదృశ్యం: ఏ లోపం లేదు, లాగ్‌లలో ఏమీ లేదు, grep చేయడానికి ఏమీ లేదు. తిరస్కరణ పొర లేని ఒక ఎండ్‌పాయింట్ ఆ మొత్తం తరగతినీ తొలగిస్తుంది — మోడల్ యొక్క టూల్-కాల్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లు మోడల్ యొక్క టూల్-కాల్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లే.

పొడవైన స్వయంప్రతిపత్తి పరుగులు అవసరమయ్యే మరియు ఏమైనప్పటికీ సున్నితమైన సామగ్రిని తాకే డొమైన్‌లలో ఇది అత్యంత ముఖ్యమైనది: భద్రతా పరిశోధన మరియు రెడ్-టీమింగ్, మాల్‌వేర్ మరియు సంఘటన విశ్లేషణ, క్లినికల్ పత్ర ప్రాసెసింగ్, న్యాయ ఆవిష్కరణ, మరియు అది మోడరేట్ చేసే కంటెంట్ గురించి తర్కించాల్సిన మోడరేషన్ సాధనాలు. ఒక మోడరేషన్ వర్గీకరణిని నిర్మించడానికి అది వర్గీకరించే దాన్ని చూడటానికి సిద్ధంగా ఉన్న ఒక మోడల్ అవసరం; అది ఒక వైరుధ్యం కాదు, కేవలం ఆ పని.

పొడవైన పరుగుల కోసం ఆచరణాత్మక గమనికలు: reasoning_effort ప్రణాళికా దశలపై ఎక్కువ ఆలోచనను మరియు యాంత్రిక వాటిపై తక్కువ ఆలోచనను ఖర్చు చేయనిస్తుంది. మూడు మాండలికాలలోనూ స్ట్రీమింగ్ అందుబాటులో ఉంది, కాబట్టి ఒక పొడవైన దశ పురోగతిని బయటపెట్టగలదు లేదా ముందుగానే రద్దు చేయబడగలదు. మరియు 262,144 టోకెన్‌ల సందర్భం నిజమైన పని స్థితిని — ఫైల్ కంటెంట్‌లు, మునుపటి టూల్ ఫలితాలు, నడుస్తున్న ఒక ప్రణాళికను — ప్రతి మలుపునూ మళ్ళీ సారాంశం చేయకుండా అనేక దశల అంతటా ఉంచుతుంది, అది ఏజెంట్ దారితప్పడానికి ఒక సాధారణ మూలం కూడా.

07నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ మరియు మూడు API మాండలికాలు

K2.6 json_schema (కఠినమైన స్కీమా-పరిమిత ఉత్పత్తి) మరియు వదులైన response_format రెండింటికీ మద్దతు ఇస్తుంది. దాన్ని జాబితాకు వ్యతిరేకంగా తనిఖీ చేయండి: ఇక్కడ పన్నెండు మోడల్‌లలో రెండు కఠినమైన స్కీమా అవుట్‌పుట్‌కు మద్దతు ఇవ్వవు, మరియు మీ తర్వాతి పైప్‌లైన్ దశ JSONను పార్స్ చేస్తే, ఆ కాలమ్ ఐచ్ఛికం కాదు.

ఒక సెన్సార్ లేని మోడల్‌ను మౌలిక సదుపాయంగా వాడదగినదిగా చేసేది కఠినమైన స్కీమా అవుట్‌పుట్: మోడల్ మీ స్కీమాకు సరిపోయే ఒక వస్తువును తప్పనిసరిగా విడుదల చేయాలంటే, అది ఏమి చెప్పి ఉండేదో దానితో సంబంధం లేకుండా మీకు ఒక పార్స్ హామీ లభిస్తుంది — ఏ ఉపోద్ఘాతమూ లేదు, ఏ క్షమాపణా లేదు, మీ JSON చుట్టూ చుట్టబడిన ఏ పేరాగ్రాఫూ లేదు. తిరస్కరణ పొర లేకపోవడంతో కలిపి, అది ప్రతి కాల్‌కూ, ప్రతి పత్రానికీ, ఆ పత్రం దేని గురించైనా, మీ వస్తువును తిరిగి ఇచ్చే ఒక వెలికితీత ఎండ్‌పాయింట్.

ఉపరితలం	Kimi-K2.6 మద్దతు	గమనికలు
/v1/chat/completions	అవును	OpenAI మాండలికం — ఇప్పటికే ఉన్న SDKలకు డ్రాప్-ఇన్
/v1/messages	అవును	Anthropic మాండలికం — అదే మోడల్, అదే వెయిట్‌లు
/v1/responses	అవును	Responses-శైలి ఇంటర్‌ఫేస్
స్ట్రీమింగ్	అవును	మూడు మాండలికాలలోనూ
టూల్ కాలింగ్	అవును	స్థానికం, JSON-స్కీమా టూల్ నిర్వచనాలు
json_schema	అవును	కఠినమైన నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్
response_format	అవును	వదులైన JSON మోడ్
reasoning_effort	అవును	ఒక్కో కాల్‌కు ఆలోచనా బడ్జెట్‌ను ట్యూన్ చేయండి
విజన్ ఇన్‌పుట్	అవును	టెక్స్ట్‌తో పాటు చిత్రాలు

మూడు మాండలికాలూ అదే క్లస్టర్‌పై అదే వెయిట్‌లను చేరుకుంటాయి. ఒక ఇప్పటికే ఉన్న OpenAI క్లయింట్‌ను బేస్ URLపై పెట్టి, modelను Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAPకు సెట్ చేయండి, మరియు మీరు నడుస్తున్నారు. అభ్యర్థన మరియు ప్రతిస్పందన ఆకారాలు, స్ట్రీమింగ్ అర్థశాస్త్రం మరియు ఒక ప్రత్యక్ష ప్లేగ్రౌండ్ API డాక్యుమెంటేషన్లో ఉన్నాయి.

08Kimi K2.6 తప్పు ఎంపిక ఎక్కడ

కేవలం బలాలను జాబితా చేసే ఒక మోడల్ మార్గదర్శి ఒక ప్రకటన మాత్రమే. మేము మిమ్మల్ని వేరేదానికి పంపే చోటు ఇక్కడ ఉంది.

• మీకు ఒక్క కష్టమైన పాస్‌పై పరిపూర్ణ శిఖరం అవసరం. Kimi-K3కి వెళ్ళి 5x చెల్లించండి. అదే దాని ఉద్దేశం.
• మీకు పిక్సెల్-కచ్చితమైన దృశ్య గ్రౌండింగ్ అవసరం. బౌండింగ్ బాక్స్‌లు, క్షీణించిన స్కాన్‌లపై దట్టమైన OCR మరియు రద్దీగా ఉన్న దృశ్యాలలో ఖచ్చితమైన లెక్కింపు దీని బలమైన నేల కాదు — ముందుగా మీ డేటాపై పరీక్షించండి.
• మీకు చౌక కంటే చౌక అవసరం, విజన్ లేకుండా. అనేక జాబితా మోడల్‌లు $0.50 / $2.00 వద్ద ఉన్నాయి. K2.6 ప్రీమియం విజన్‌ను మరియు Kimi ఏజెంటిక్ ప్రొఫైల్‌ను కొంటుంది; మీకు రెండూ అవసరం లేకపోతే, చౌక శ్రేణిని తీసుకోండి.
• మీకు ఒక్క ప్రతిస్పందనలో 16,384 అవుట్‌పుట్ టోకెన్‌ల కంటే ఎక్కువ అవసరం. ఆ హద్దు మొత్తం జాబితా అంతటా వర్తిస్తుంది — మీరు ఏ మోడల్‌ను ఎంచుకున్నా పొడవైన పత్రాలకు ముక్కలుగా చేయబడిన ఉత్పత్తి అవసరం.
• మీకు బిట్-ఖచ్చితమైన ఎగువ ప్రవర్తన కావాలి. ఇది కత్తిరించబడిన మరియు క్వాంటైజ్ చేయబడిన బిల్డ్: ఒక ఉద్దేశపూర్వక, ప్రచురించిన వర్తకం. ఒక పునరుత్పత్తి అధ్యయనం కోసం, Moonshot అసలైన వెయిట్‌లకు వ్యతిరేకంగా నడపండి.

Kimi K2.6 మరియు K3 ఆర్కిటెక్చర్, బెంచ్‌మార్క్, మరియు విడుదల-తేదీ గణాంకాలు Moonshot-నివేదించినవి మరియు ఎగువ పునాది కోసం చూపబడ్డాయి, మా కుదించిన బిల్డ్ కోసం కాదు. మల్టీమోడల్ ర్యాంకింగ్ గణాంకం ఒక స్వతంత్ర మూడో-పక్ష లీడర్‌బోర్డ్ నుండి. Shannon గేట్‌వే ధరలు సెప్టెంబర్ 5, 2026 నాటికి జాబితా ధరలు.

09తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

---

Shannon AI Shannon Lab LLC, న్యూ మెక్సికో, USA చేత నిర్వహించబడుతుంది. మూలాలు: Moonshot AI — Kimi K2 · REAP the Experts (arXiv 2510.13999) · Cerebras Research — REAP. ఎగువ Kimi బెంచ్‌మార్క్ గణాంకాలు Moonshot-నివేదించినవి మరియు స్వతంత్ర ధ్రువీకరణ పెండింగ్‌లో ఉన్నాయి; అవి కుదించని పునాదిని వర్ణిస్తాయి, Shannon యొక్క క్వాంటైజ్ చేయబడిన బిల్డ్‌ను కాదు.