Senzurasiz Kimi K2 API
Moonshot ning trillion parametrli agentlik poydevorida tasvir, nativ vosita chaqirish va 262K oyna — senzurasiz, million tokenga $0.78 kirish / $3.67 chiqish narxida.
TL;DR
Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP — Shannon gateway idagi Kimi oilasining qiymat darajasi. Bu — Moonshot AI ning 1 trillion parametrli agentlik MoE si, ya'ni uzun vosita ishlatish sikllari uchun qurilgan model, senzurasiz holda tasvir kirishi, nativ vosita chaqirish, qat'iy JSON-sxema chiqishi va 262,144 tokenli kontekst bilan, million tokenga $0.78 / $3.67 narxida xizmat qiladi. Uning qardoshi Kimi-K3 taxminan 5x qimmat. 04-bo'lim o'sha 5x qachon sizga biror narsa sotib olishi va qachon hech narsa sotib olmasligi haqidagi halol hisobot.
"Arzon model" haqidagi sahifalarning aksariyati aslida katta modelning oila nomini kiygan kichik model haqida. Bunisi undaymas. Kimi K2.6 — to'la chegara miqyosidagi poydevor: trillion parametrli siyrak Mixture-of-Experts, nativ tasvir enkoderi va to'g'ridan-to'g'ri agentlik vosita ishlatishiga qaratilgan o'qitish dasturi bilan. Uni qiymat darajasiga aylantiradigan narsa kichikroq miya emas, agressivroq siqish retsepti. Demak, savol "u yetarlicha yaxshimi?" emas, balki "qaysi ishlar bu bilan uning 5x qimmat qardoshi orasidagi farqni haqiqatan payqaydi?". Bu maqolaning ko'p qismi shunga javob beradi.
01Kimi K2.6 aslida nima?
Kimi K2.6 — Kimi seriyasi ortidagi Pekin laboratoriyasi Moonshot AI dan chiqqan ochiq og'irlikli model, 2026-yil 20-aprelda chiqarilgan. U K2 ni e'tiborga sazovor qilgan arxitekturani meros qilib oladi: taxminan jami 1 trillion parametr va har bir tokenda taxminan 32 milliard aktiv bo'lgan siyrak Mixture-of-Experts transformeri, 61 qatlam bo'ylab har bir qatlamda 384 ekspert, 8 tasi yo'naltiriladigan plyus 1 umumiy, Multi-head Latent Attention bilan. O'sha trillionning atigi kichik bo'lagi har qanday berilgan tokenda ishga tushadi — aynan shuning uchun bunday o'lchamdagi modelni sentlarda narxlash mumkin.
Nasl muhim, chunki Moonshot nimani optimallashtirganini ko'rsatadi. Asl K2 Muon / MuonClip optimizatori bilan taxminan 15.5 trillion tokenda oldindan o'qitilgan; u aynan trillion parametrli MoE ni shu miqyosda o'qitishni beqarorlashtiradigan e'tibor portlashlari va yo'qotish sakrashlaridan asrash uchun qurilgan; Moonshot butun yurish bo'ylab o'qitish beqarorligi nol bo'lganini xabar qildi. Bu — qolgan hamma narsaning yuqori oqimi: bu ularga o'qitish byudjetini yong'in o'chirishga emas, agentlik xulqiga sarflashga imkon berdi.
K2.6 buni ikki yo'nalishda kengaytiradi. Birinchidan, u nativ multimodal: rasmlar va video kadrlar MoonViT orqali o'tadi — bu ~400M parametrli tasvir enkoderi bo'lib, rasmni 448x448 bo'laklarga to'g'raydi va har bir bo'lakni to'g'ridan-to'g'ri til modelining token fazosiga proyeksiya qiladi; vizual tokenlar ko'r modelni ta'minlaydigan mahkamlangan sarlavhalovchida emas, hamma narsa bilan bir xil ketma-ketlikda turadi. Ikkinchidan, u chuqurlikda orkestrlash uchun qurilgan: Moonshot ning Agent Swarm ishi 300 tagacha sohaga ixtisoslashgan quyi agent bo'ylab muvofiqlashtirish va bitta avtonom yurishda 4,000 tagacha muvofiqlashtirilgan qadam haqida xabar beradi.
Moonshot xabar qilgan benchmark profili
Bular kvantlanmagan K2.6 poydevori uchun Moonshot xabar qilgan ko'rsatkichlar, bizning o'lchovlarimiz emas. Aniqlik uchun emas, shakl uchun foydali:
Raqamlarni emas, shaklni o'qing. Vosita ishlatadigan va qidiruvga asoslangan ballar yuqorida turadi; sof qiyinlik ballari pastroqda. Bu — hamma narsani bilish uchun emas, yaxshi harakat qilish uchun o'qitilgan modelning imzosi; agentingizda brauzer, shell va fayl tizimi bo'lsa, bu to'g'ri kelishuv, hech qanday vositasiz bitta qiyin savol berayotgan bo'lsangiz, noto'g'risi.
02W4A16-AUTOROUND-REAP nimani anglatadi
Model id sidagi qo'shimcha bezak emas. Bu — aniq siqish retsepti, siz qilayotgan kelishuv haqida mulohaza yurita olishingiz uchun chop etilgan.
- W4A16 — og'irliklar 4 bitda, aktivatsiyalar 16 da hisoblanadi. Og'irlik xotirasi bf16 ga nisbatan taxminan 4x tushadi, xatolikni to'playdigan arifmetika esa 16-bitli aniqlikda qoladi. Bu — juda katta MoE modellari uchun standart yuqori sifatli xizmat nuqtasi.
- AUTOROUND — Intel ning AutoRound kvantlovchisi. Sodda eng yaqinga yaxlitlash har bir og'irlikni mustaqil deb qaraydi va model tayangan axborotni tashlab yuboradi; AutoRound esa buning o'rniga yaxlitlash qarorlarini kalibrlash ma'lumotlariga qarshi o'rganadi. 4-bitli nishonda bu — hamon sxemaga amal qiladigan model bilan chetga og'adigan model orasidagi farq.
- REAP — Cerebras Research dan chiqqan Router-weighted Expert Activation Pruning (arXiv 2510.13999, ICLR 2026). MoE dagi ekspertlarning aksariyatiga kamdan-kam yo'naltiriladi. REAP har birini ham router darvoza qiymatlari, ham aktivatsiya normalari bo'yicha baholaydi, so'ng eng kam ahamiyatlilarini bir zarbada olib tashlaydi. Chop etilgan natija: trillion parametrli modellardan ekspertlarning 50% igacha kesilgan holda bazaviy sifat asosan saqlangan va generativ vazifalarda kesish ekspertlarni birlashtirish dan ustun kelgan — birlashtirish mutaxassislarni bir-biriga qorishtiradi, kesish esa shunchaki ishlatilmayotganlarini tashlaydi.
Shu tartibda qo'llanilganda — avval kesish, keyin qolganini kvantlash — siz shu nisbatlarda har bir usul yakka o'zi keltirib chiqaradigan sifat qulashisiz sig'adigan va tez ishlaydigan modelni olasiz. Narx haqida ochiq aytaylik: siqilgan model asl nusxaga bit darajasida bir xil emas. Retsept sotib oladigan narsa shuki, yomonlashuv ko'rsatmaga rioya, vosita chaqirish formati yoki sxemaga sodiqlikda emas, siz payqashingiz dargumon joyda — kam uchraydigan yo'naltirish yo'llarida, past ehtimolli token dumlarida — namoyon bo'ladi.
03Bu endpointda "senzurasiz" nimani anglatadi
Bu yerda senzurasiz — munosabat emas, arxitektura haqidagi bayonot. Modelning oldida rad etish qatlami yo'q va uning chiqishida kontent filtri yo'q. So'rovingiz poydevorga yetib boradi, uning javobi esa sizga yetib boradi; ikkala yo'nalishda ham hech narsa oraga kirmaydi.
Bu ajratish muhim, chunki "senzurasiz" erkin ishlatiladi. So'z ostida uchta alohida narsa jamlangan:
- Kirishni tasniflash — alohida model so'rovingizni o'qiydi va uni o'tkazish yoki o'tkazmaslikni hal qiladi. Bu yerda yo'q.
- Chiqishni filtrlash — skaner generatsiya qilingan matnni tekshiradi va uni qisqartiradi yoki almashtiradi. Bu yerda yo'q.
- Poydevorning o'z moyilliklari — bazaviy model o'qitishda nimani o'rgangan bo'lsa, o'sha. Bu — modelniki va biz uni o'chirib tashladik deb da'vo qilmaymiz.
Ishlab chiqarish tizimlarini buzadigani birinchi ikkitasi va biz olib tashlaydiganlarimiz ham shu ikkisi. So'rovlarning 0.5% ida ishga tushadigan klassifikator — bu siz nosozligini topa olmaydigan, shikoyat qila olmaydigan va oldindan ko'ra olmaydigan 0.5% lik nosozlik darajasi — 200 qadamli agent sikli bo'ylab esa har bir qadamdagi 0.5% lik nosozlik to'planib, muvaffaqiyatdan ko'ra ko'proq muvaffaqiyatsizlikka uchraydigan yurishga aylanadi. Suhbatdagi rad etish — bezovtalik; avtonom yurishning 147-qadamidagi rad etish esa yurish holatini yo'q qiladi va o'sha yergacha sarflagan hamma narsangizni yondiradi. Agent ish yuklari uchun rad etish yuzasini olib tashlash uslubiy afzallik emas, ishonchlilik xususiyati.
Bundan kelib chiqadigan xulosa shuki, mas'uliyat sizga o'tadi. Ilovangiz bilan foydalanuvchilaringiz orasida xavfsizlik to'ri yo'q; mahsulotingizga u kerak bo'lsa, uni ko'ra oladigan, sozlay oladigan va jurnalga yoza oladigan joyingizda quring. Iltimos, avval mas'uliyatli foydalanish siyosatimizni o'qing.
04Kimi K2.6 va Kimi K3: 5x qachon arziydi?
O'quvchilarning aksariyati aynan shu qaror uchun kelgan, shuning uchun mana u, hech qanday chetlab o'tishsiz. Kimi-K3 · 3BIT-REAP — kattaroq, yangiroq poydevor: 2026-yil 16-iyulda e'lon qilingan, ochiq og'irliklari 27-iyulda chiqqan, taxminan jami 2.8 trillion parametr va har bir tokenda taxminan 104 milliard aktiv bilan — K2.6 ning aktiv hisoblashidan 3x dan ortiq. Yuqori oqimda Moonshot K3 ni K2.6 narxidan taxminan 5x deb ro'yxatlaydi va bizning gateway narximiz o'sha nisbatga ergashadi.
| Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP | Kimi-K3 · 3BIT-REAP | |
|---|---|---|
| 1M tokenga kirish | $0.78 | $3.83 |
| 1M tokenga chiqish | $3.67 | $19.12 |
| Kontekst oynasi | 262,144 | 262,144 |
| Har bir so'rovga maksimal chiqish | 16,384 | 16,384 |
| Tasvir kirishi | Ha | Ha |
| Nativ vosita chaqirish | Ha | Ha |
| Qat'iy json_schema | Ha | Ha |
| Senzurasiz | Ha | Ha |
| Har bir tokendagi aktiv parametr | ~32B | ~104B |
Jadval nimani ko'rsatmasligiga qarang: K3 da bor bo'lib, K2.6 da yo'q xususiyatli birorta qator yo'q. Bir xil oyna, bir xil maksimal chiqish, bir xil tasvir, bir xil vosita chaqirish, bir xil tuzilmali chiqish, bir xil senzurasiz holat, bir xil uchta dialekt. 5x aynan bitta narsani sotib oladi — har bir oldinga o'tishdagi xom qobiliyat. Bu haqiqiy, lekin bu bitta o'q va u sizning tor joyingiz bo'lmagan o'qlarda hech narsa qilmaydi.
Aynan kontekst oynasi masalasi
Yuqori oqimda K3 ning bosh xususiyati — K2.6 ning 262K iga qarshi 1M tokenli kontekst. Shannon gateway ida esa ikkala model ham 262,144 tokenda xizmat qiladi. Agar 5x to'lash sababingiz uzun kontekst bo'lsa, bu sabab bu yerda amal qilmaydi — siz ustama to'laysiz va o'sha oynani olasiz. Bu — ishlab chiqaruvchi aytmay qo'ya qolishga vasvasaga tushadigan narsa, shuning uchun u qalin harflarda.
5x ni to'lang, agar
- Bitta zarba tegishi shart. Qayta urinish qimmat yoki imkonsiz bo'lgan bitta qiyin o'tish — qaytarib bo'lmaydigan harakat, uzun quvurning oxiridagi qaror. Har bir tokendagi ko'proq aktiv parametr bitta o'tishdagi shiftni aynan shu ko'taradi.
- Vazifa vositaga emas, bilimga bog'liq. Javob og'irliklardan chiqishi kerak bo'lgan chuqur sintez. K2.6 ning profili agentlik; vositalarni olib qo'ying va kattaroq poydevor o'zini ko'rsatadi.
- Hajm kam, xavf katta. Oyiga 500 chaqiriqda 5x — $8 o'rniga $40. Shunchaki yaxshiroq modelni sotib oling.
5x ni to'lamang, agar
- Siz sikl ishlatayotgan bo'lsangiz. Uzun agentlik yurishlarida mexanik qadamlar hukmronlik qiladi — faylni o'qish, vositani chaqirish, natijani tekshirish, keyingisini tanlash — bu esa aynan K2.6 o'qitilgan narsa. 200 qadamda 5x — bir yurishga $38.29 ga qarshi $7.71.
- Siz rasmlarni hajm bilan qayta ishlayotgan bo'lsangiz. Tasvir ish yuklari kirish tokeniga og'ir va har bir element bo'yicha mulohaza sayoz. 05-bo'limga qarang; farq yaqin ham emas.
- Ish ajratib olish, tasniflash yoki o'zgartirish bo'lsa. Hujjatlardan maydonlarni tortib olish, murojaatlarni yo'naltirish, yozuvlarni normallashtirish, xulosalash — kattaroq model xuddi shu JSON ni ishlab chiqaradigan chegaralangan vazifalar.
- Sizda tekshirish bosqichi bo'lsa. Agar chiqish tekshirilsa — test to'plami, sxema tekshiruvchisi, ikkinchi o'tish, odam — vaqti-vaqtida o'tkazib yuborishlar arzon va iqtisod qat'iy ravishda hajm foydasiga ishlaydi. Bu — qiymat darajasi foydasiga eng kam baholanadigan dalil.
Nomlashga arziydigan naqsh: sikl uchun K2.6, hukm uchun K3 ishlating. Arzon agentlik modeli yuzta yig'ish, chaqirish va qoralama qadamini bajarsin, so'ng yakuniy sintezga bitta qimmat chaqiriqni sarflang. Ikkala model ham bir xil kontekst oynasi bilan aynan bir xil API da gaplashadi, shuning uchun almashish model maydoniga bir qatorli o'zgarish.
05Ishlaydigan narxda tasvir
Bu katalogda tasvir — K2.6 ning eng o'tkir qirrasi. Gateway dagi o'n ikkita senzurasiz modeldan atigi to'rttasi umuman rasm qabul qiladi va K2.6 — million kirish tokeniga bir dollardan pastda rasm kirishini Kimi agentlik nasli bilan birlashtirgan yagonasi.
Tasvir ish yuklarining narx shakli g'ayrioddiy. Moonshot ning MoonViT haqidagi chop etilgan tavsifiga ko'ra, 1024x1024 rasm taxminan 576 rasm tokeni ga kodlanadi — va bular kirish tokenlari, ya'ni daftarning arzon tomoni. Odatiy tasvir vazifasi deyarli butunlay $3.67 emas, $0.78 stavkasiga tushadi. 10,000 rasmni oling, har birida ~200 token so'rov (ya'ni ~776 kirish tokeni) va ~150 token tuzilmali chiqish bilan:
| Ish yuki | Kimi-K2.6 | Kimi-K3 | Nisbat |
|---|---|---|---|
| Bitta agent qadami (40K kirish / 2K chiqish) | $0.0385 | $0.1914 | 5.0x |
| 200 qadamli avtonom yurish | $7.71 | $38.29 | 5.0x |
| 10,000 rasm, tuzilmali chiqish | $11.56 | $58.40 | 5.1x |
| Ommaviy vazifa (1M kirish / 200K chiqish) | $1.51 | $7.65 | 5.1x |
Shannon gateway ro'yxat narxlaridan hisoblangan. Rasm tokeni bahosi Moonshot ning 1024x1024 rasm uchun ~576 token degan chop etilgan MoonViT ko'rsatkichidan foydalanadi; aniq tokenlashuv ruxsat va tomonlar nisbatiga qarab o'zgaradi.
$11.56 lik tasvir quvurini siz o'ylab ham o'tirmasdan har kuni ishga tushirasiz. $58.40 lik quvurni esa rejalashtirasiz, oqlaysiz va oxir-oqibat qisqartirasiz. O'sha tafovut — qiymat darajasi foydasiga butun dalil.
Bitta halol izoh. Mustaqil multimodal va yerga bog'langan vazifa reyting jadvallarida K2.6 taxminan 115 model orasida 26-o'rin, o'rtacha 68.1 ga yaqin deb xabar qilingan — hurmatga loyiq, lekin sinfda yetakchi emas. Uning tasviri hujjatni tushunish, skrinshot va UI o'qish hamda diagramma yoki sxemani talqin qilishda chinakam kuchli; aniq fazoviy bog'lashda — aniq chegaralovchi ramkalar, tartibsiz sahnalarda mayda donali sanash, yomonlashgan skanerlarni zich OCR qilish — zaifroq. Sizga piksel darajasida aniq lokalizatsiya kerak bo'lsa, avval o'z ma'lumotlaringizda benchmark o'tkazing. Agar sizga skrinshotga qarab keyin nimani bosishni hal qiladigan model kerak bo'lsa, bu — aynan to'g'ri vosita.
06Rad etishsiz vosita chaqirish va agentlik sikllari
K2.6 nativ vosita chaqirish ni qo'llab-quvvatlaydi: model ajratsa bo'ladigan matn ishlab chiqarishga ko'ndirilish o'rniga, siz beradigan JSON-sxema vosita ta'riflaridan to'g'ridan-to'g'ri tuzilmali vosita chaqiruvlarini chiqaradi. Ko'p navbatli suhbat va tizim so'rovlari bilan birga bu — agent sikli uchun to'liq zamin.
"Rad etishsiz vosita chaqirish" qo'shadigan narsa eshitilganidan nozikroq. Filtrlangan API da agent sikli ichidagi rad etishlar uchta alohida nosozlik rejimida namoyon bo'ladi:
- Qattiq rad etish — qadam vosita chaqirig'i o'rniga nasr qaytaradi, ajratuvchi ishlamaydi, sikl uziladi. Hech bo'lmaganda shovqinli.
- Yumshoq rad etish — chaqiriq amalga oshadi, lekin argumentlar qasddan pasaytiriladi: toraytirilgan so'rov, chetlab o'tilgan parametr, qisqartirilgan yuk. Sikl jimgina yomonlashgan holat bilan davom etadi va siz buni to'rt qadamdan keyin bilib qolasiz.
- Oldindan chetlanish — reja qonuniy shoxga yaqinlashmasidan burun undan chetga buriladi. Buni siz hech qachon ko'rmaysiz; shunchaki yomonroq reja olasiz va hech qanday tushuntirish yo'q.
Qimmatga tushadiganlari ikkinchisi va uchinchisi, chunki ular ko'rinmas: xato yo'q, jurnallarda hech narsa yo'q, grep qiladigan narsa yo'q. Rad etish qatlamisiz endpoint butun bu sinfni olib tashlaydi — modelning vosita chaqirish argumentlari modelning vosita chaqirish argumentlaridir.
Bu eng ko'p uzun avtonom yurishlarga muhtoj va baribir nozik materialga tegadigan sohalarda ahamiyatli: xavfsizlik tadqiqoti va red-teaming, zararli dastur va hodisa tahlili, klinik hujjatlarni qayta ishlash, huquqiy hujjat qidiruvi hamda moderatsiya qiladigan kontenti haqida mulohaza yuritishi shart bo'lgan moderatsiya asboblari. Moderatsiya klassifikatorini qurish uchun tasniflayotgan narsasiga qarashga tayyor model kerak; bu paradoks emas, shunchaki ishning o'zi.
Uzun yurishlar uchun amaliy qaydlar: reasoning_effort rejalashtirish qadamlariga ko'proq, mexanik qadamlarga kamroq fikrlash sarflashga imkon beradi. Striming uchala dialektda ham mavjud, shuning uchun uzun qadam jarayonni ko'rsatishi yoki erta to'xtatilishi mumkin. Va 262,144 tokenli kontekst haqiqiy ishchi holatni — fayl mazmuni, oldingi vosita natijalari, ishlab turgan reja — har navbatda qaytadan xulosalamasdan ko'plab qadamlar bo'ylab saqlaydi, bu esa o'zi agent chetga og'ishining keng tarqalgan manbai.
07Tuzilmali chiqish va uchta API dialekti
K2.6 ham json_schema (sxema bilan qat'iy cheklangan generatsiya), ham erkinroq response_format ni qo'llab-quvvatlaydi. Buni katalogga solishtiring: bu yerdagi o'n ikkita modelning ikkitasi qat'iy sxema chiqishini qo'llab-quvvatlash maydi va agar quvuringizning keyingi bosqichi JSON ni ajratsa, o'sha ustun ixtiyoriy emas.
Qat'iy sxema chiqishi senzurasiz modelni infratuzilma sifatida ishlatsa bo'ladigan qiladi: agar model sxemangizga mos obyektni chiqarishi shart bo'lsa, u boshqacha aytgan bo'lardigan narsadan qat'i nazar, ajratish kafolatini olasiz — muqaddima yo'q, uzr yo'q, JSON ingiz atrofiga o'ralgan paragraf yo'q. Rad etish qatlamining yo'qligi bilan birga bu — hujjat nima haqida bo'lishidan qat'i nazar, har bir chaqiriqda, har bir hujjat uchun obyektingizni qaytaradigan ajratib olish endpointi.
| Yuza | Kimi-K2.6 qo'llab-quvvatlashi | Qaydlar |
|---|---|---|
| /v1/chat/completions | Ha | OpenAI dialekti — mavjud SDK lar uchun o'rniga qo'yiladigan |
| /v1/messages | Ha | Anthropic dialekti — o'sha model, o'sha og'irliklar |
| /v1/responses | Ha | Responses uslubidagi interfeys |
| Striming | Ha | Uchala dialektda |
| Vosita chaqirish | Ha | Nativ, JSON-sxema vosita ta'riflari |
| json_schema | Ha | Qat'iy tuzilmali chiqish |
| response_format | Ha | Erkinroq JSON rejimi |
| reasoning_effort | Ha | Har bir chaqiriqda fikrlash byudjetini sozlash |
| Tasvir kirishi | Ha | Matn yonida rasmlar |
Uchala dialekt ham bir klasterdagi bir xil og'irliklarga murojaat qiladi. Mavjud OpenAI klientini bazaviy URL ga yo'naltiring, model ni Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP ga o'rnating va ishga tushdingiz. So'rov va javob shakllari, striming semantikasi va jonli sinov maydoni API hujjatlarida.
08Kimi K2.6 qayerda noto'g'ri tanlov
Faqat kuchli tomonlarni sanaydigan model qo'llanmasi — bu reklama. Mana, biz sizni boshqa yoqqa yuboradigan joylar.
- Sizga bitta qiyin o'tishda mutlaq shift kerak. Kimi-K3 ga o'ting va 5x ni to'lang. U shuning uchun bor.
- Sizga piksel darajasida aniq vizual bog'lash kerak. Chegaralovchi ramkalar, yomonlashgan skanerlarda zich OCR va tartibsiz sahnalarda aniq sanash — uning eng kuchli maydoni emas; avval o'z ma'lumotlaringizda sinang.
- Sizga tasvirsiz, arzondan ham arzoni kerak. Katalogdagi bir nechta model $0.50 / $2.00 da turadi. K2.6 ning ustamasi tasvir va Kimi agentlik profilini sotib oladi; ikkalasi ham kerak bo'lmasa, arzonroq darajani oling.
- Sizga bitta javobda 16,384 dan ortiq chiqish tokeni kerak. Bu shift butun katalog bo'ylab amal qiladi — qaysi modelni tanlasangiz ham, uzun hujjatlar bo'laklab generatsiya qilinishi kerak.
- Sizga bit darajasida aniq yuqori oqim xulqi kerak. Bu — kesilgan va kvantlangan yig'ma: ataylab qilingan, chop etilgan kelishuv. Takrorlanuvchanlik tadqiqoti uchun Moonshot ning asl og'irliklarida ishga tushiring.
Bu yerdagi har bir yuqori oqim ko'rsatkichi Moonshot AI yoki mustaqil tadqiqotchilar tomonidan chop etilgan. Bizning o'z raqamlarimiz — narx, kontekst, maksimal chiqish, qobiliyat bayroqlari — siz o'zingiz so'rov yubora oladigan jonli /v1/models endpointidan to'g'ridan-to'g'ri keladi. Ikkalasini ham tekshiring.
Kimi K2.6 va K3 ning arxitektura, benchmark va chiqarilish sanasi ko'rsatkichlari Moonshot tomonidan xabar qilingan va bizning siqilgan yig'mamiz uchun emas, yuqori oqimdagi poydevor uchun ko'rsatilgan. Multimodal reyting ko'rsatkichi mustaqil uchinchi tomon reyting jadvalidan. Shannon gateway narxlari 2026-yil 5-sentabr holatiga ko'ra ro'yxat narxlari.
09Ko'p beriladigan savollar
Senzurasiz Kimi K2 API bormi?
Ha. Shannon AI Kimi-K2.6 ni o'z GPU klasterida senzurasiz endpoint sifatida xizmatga qo'yadi: modelning oldida rad etish qatlami yo'q va uning chiqishiga kontent filtri qo'llanmaydi. Siz poydevorning o'z xulqini, 262,144 tokenli kontekst oynasi, tasvir kirishi va nativ vosita chaqirish bilan olasiz.
Senzurasiz Kimi K2.6 API qancha turadi?
Kimi-K2.6 — million kirish tokeni uchun $0.78 va million chiqish tokeni uchun $3.67. 40K kirish va 2K chiqishdan iborat odatiy agent qadami taxminan 3.9 sent turadi; 200 qadamli avtonom yurish esa taxminan $7.71 turadi.
Kimi K2.6 Shannon AI da tasvirni qo'llab-quvvatlaydimi?
Ha. Kimi-K2.6 matn yonida rasm kirishini qabul qiladi. U Shannon katalogidagi tasvirga qodir atigi to'rtta modeldan biri va million kirish tokeniga bir dollardan pastda tasvirni Kimi agentlik nasli bilan birlashtirgan yagonasi.
Kimi K2.6 ni yoki Kimi K3 ni ishlatishim kerakmi?
Kimi K3 kattaroq poydevor uchun taxminan 5x qimmat turadi ($0.78/$3.67 ga qarshi $3.83/$19.12). Bitta qiyin fikrlash o'tishi birinchi urinishdayoq tegishi kerak va qayta urinish qimmat bo'lsa, K3 ni tanlang. Hajm uchun K2.6 ni tanlang: uzun agent sikllari, rasm quvurlari, ajratib olish va minglab marta ishga tushiradigan har qanday narsa, u yerda 5x — hayotiy bo'lish yoki bo'lmaslik orasidagi farq.
Senzurasiz Kimi K2 API vosita chaqirish va JSON sxemani qo'llab-quvvatlaydimi?
Ikkalasiga ham ha. Kimi-K2.6 nativ vosita chaqirish, qat'iy json_schema tuzilmali chiqish va response_format ni uchala API dialektida qo'llab-quvvatlaydi: /v1/chat/completions, /v1/messages va /v1/responses. Striming va reasoning_effort uchalasida ham qo'llab-quvvatlanadi.
Kimi-K2.6 ni senzurasiz ishlating
Tasvir, vosita chaqirish, 262K kontekst. Million tokenga $0.78 kirish / $3.67 chiqish.
API hujjatlarini o'qing Barcha modellarni ko'ringModel id: Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP · o'z GPU klasterimizda xizmat qiladi
Shannon AI ni Shannon Lab LLC, Nyu-Meksiko, AQSh boshqaradi. Manbalar: Moonshot AI — Kimi K2 · REAP the Experts (arXiv 2510.13999) · Cerebras Research — REAP. Yuqori oqimdagi Kimi benchmark ko'rsatkichlari Moonshot tomonidan xabar qilingan va mustaqil tekshiruvgacha muvaqqat; ular Shannon ning kvantlangan yig'masini emas, kvantlanmagan poydevorni ta'riflaydi.