Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Moonshot · pașaport de model

MoonshotAI: Kimi K2.6

kimi-k2-6

Ponderi deschise
Licență Modified MIT
1.03T parametri
262,144 context
Lansat 2026-04-14(repo HF creat)

General · LMArena: 1,461#52 din 396
Cea mai bună percentilă: 93.8IFBench (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 69.2mediană 62.8

Ce spun datele

Evaluat pe 15 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

93.8 pct — IFBench (Artificial Analysis) (76.0%)
90 pct — Programare (1,516)
87.6 pct — Urmarea instrucțiunilor (1,456)

Neuniform: 62,2 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 93.8 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 31.6 pct pe Document Arena.

IFBench (Artificial Analysis)93.8 pct76.0%Verifică →
Programare90 pct1,516Verifică →
Urmarea instrucțiunilor87.6 pct1,456Verifică →
Prompturi dificile87.6 pct1,486Verifică →
General87.1 pct1,461Verifică →
FrontierMath87 pct39.0%Verifică →
GPQA Diamond84.6 pct90.8%Verifică →
AIME (matematică)83 pct96.1%Verifică →
Vision Arena78 pct1,265Verifică →
SWE-bench Verified75 pct76.7%Verifică →
Factuality Arena72.7 pct1,456Verifică →
WebDev Arena64 pct1,510Verifică →
SimpleQA Verified36.6 pct34.9%Verifică →
Halucinații HHEM (Vectara)36.2 pct89.2%Verifică →
Document Arena31.6 pct1,450Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorymoonshotai/Kimi-K2.6

Parametri1.03T

ArhitecturăKimiK25ForConditionalGeneration

LicențăModified MIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "moonshotai/Kimi-K2.6"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APImoonshotai/kimi-k2.6

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Acceptătext, image

Preț intrare$0.65 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.15 per 1M tokeni

Preț ieșire$3.41 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pParallel Tool CallsPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"moonshotai/kimi-k2.6","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

kimi-k2.6 stands at 69.2 (raw mean 73) — measured on 15 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
kimi-k2.6 stands at 69.2 versus a cohort median of 62.8 across 146 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →