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MoonshotAI: Kimi K2 0905
moonshotai/kimi-k2-0905
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Kimi K2 0905 da Moonshot AI é a atualização de setembro do Kimi K2, descrita em sua documentação como um modelo de linguagem de mistura de especialistas com um trilhão de parâmetros totais e 32 bilhões ativados por token. O fornecedor destaca melhorias em codificação agêntica e de frontend, chamadas de ferramentas e uma janela de contexto ampliada para 256k tokens. Testes do próprio fornecedor relatam ganhos sobre a versão anterior em tarefas de engenharia de software, mas são resultados autorreportados. O catálogo da OpenRouter indica entrada e saída apenas de texto, com saídas estruturadas e suporte a ferramentas. Avaliações independentes não foram incluídas nas fontes fornecidas.[1][2]
Pontos fortes
- A documentação do fornecedor descreve uma arquitetura MoE de um trilhão de parâmetros com 32 bilhões ativados por token e uma janela de contexto de 256k tokens, o dobro da versão anterior.[1][2]
- O fornecedor relata melhorias em codificação agêntica e de frontend, além de chamadas de ferramentas robustas; o catálogo da OpenRouter lista ferramentas, tool_choice, saídas estruturadas e suporte a seed.[1][2]
- Os testes de codificação do próprio fornecedor relatam maior precisão que a versão anterior do K2, mas são números autorreportados e sem verificação independente.[2]
Limitações
- A evidência vem apenas da ficha do fornecedor e do catálogo da OpenRouter; não foram fornecidos testes ou análises independentes, portanto as afirmações devem ser validadas nas suas próprias cargas de trabalho.[1][2]
- A OpenRouter indica texto como única modalidade de entrada e saída; outras modalidades não estão documentadas.[1]
- A OpenRouter relata corte de conhecimento no fim de 2024 e nenhum modo de raciocínio dedicado; a licença é uma variante modificada do MIT que vale revisar antes do uso.[1][2]
Onde usar
- Assistentes de codificação agêntica ou de manutenção de software, onde o fornecedor relata seus melhores resultados; ajuste sugerido sujeito a testes nos seus próprios repositórios.[2]
- Análise de documentos longos ou tarefas de várias etapas que podem se beneficiar da janela de contexto documentada de 256k tokens.[1][2]
- Aplicações de chat com ferramentas via APIs compatíveis com OpenAI ou Anthropic, ou motores de inferência como vLLM e SGLang.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · MoonshotAI: Kimi K2 0905Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · MoonshotAI: Kimi K2 0905Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Kimi K2 0905 is the September update of [Kimi K2 0711](moonshotai/kimi-k2). It is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32...
Especificações
- ID do modelo
- moonshotai/kimi-k2-0905
- Criador
- moonshotai
- Adicionado ao OpenRouter
- 04.09.2025
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.600 / saída $2.5
- Corte de conhecimento
- 31.12.2024
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 48.5% · posição 112 | 1,088Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 48.3% · posição 114 | 1,100Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Novitafp8 | 262,144 | $0.600 | $2.5 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.