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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2 Thinking vs Kimi K2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Kimi K2 Thinking vs Kimi K2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K2 Thinking de Moonshot AI y Kimi K2 de Moonshot AI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Kimi K2 Thinking ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Kimi K2 ofrece 131.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K2 Thinking

Razonamiento de Pesos Abiertos

Kimi K2 Thinking de Moonshot AI es un modelo de IA diseñado para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 55 tokens/s, índice de inteligencia de 85

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

50%

Moonshot AI

Kimi K2

IA Agéntica y Uso de Herramientas

Kimi K2 de Moonshot AI es un modelo de IA diseñado para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 62 tokens/s, índice de inteligencia de 83/100 y t

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Kimi K2 Thinking has a larger context window (262K vs 131K tokens).
  • Kimi K2 is faster at 62 tok/s vs 55 tok/s.
  • Kimi K2 Thinking leads on SWE-bench coding (50.0% vs 46.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaKimi K2 ThinkingKimi K2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8583
Provider
Moonshot AIMoonshot AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
32K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
55 tok/s62 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
50%46%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%66.5%

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Kimi K2 Thinking
+4.0% SWE-bench lead
Costo
Tied
Identical monthly runtime cost
Velocidad
Kimi K2
+13% faster generation
Contexto
Kimi K2 Thinking
262.1K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Kimi K2 ThinkingKimi K2
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

50%vs46%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

70%vs66.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

82.5%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1375ptsvs1360pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

82.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

55 tok/s vs62 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Kimi K2 Thinking0.95s
Kimi K20.64s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K2 Thinking10.04s
Kimi K28.70s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Kimi K2 Thinking Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K2 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Kimi K2 Thinking · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 262K con hasta 32K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • Rendimiento ágil de 55 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 950 ms
  • Pesos abiertos (1T total (32B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Kimi K2 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
  • Rendimiento ágil de 62 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 640 ms
  • Pesos abiertos (1T total (32B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricKimi K2 ThinkingKimi K2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
16K8K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaKimi K2 ThinkingKimi K2
Official API Model ID (SDK)kimi-k2-thinkingkimi-k2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-112025-07
Knowledge CutoffSeptember 2025May 2025
ArchitectureDeliberate Reasoning Open Sparse Mixture-of-ExpertsTrillion-Scale Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters1T total (32B active MoE)1T total (32B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 620 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2150 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 620 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2150 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Kimi K2 Thinking vs Kimi K2: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Kimi K2 Thinking or Kimi K2?

Kimi K2 Thinking is more intelligent. It scores 85 compared with 83 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Kimi K2 is faster, generating 62 tokens per second compared with 55 tokens per second.

Which model has lower latency?

Kimi K2 has lower latency, with a time to first token of 0.64s compared with 0.95s.

Which model has a larger context window?

Kimi K2 Thinking has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.

Veredicto

Tanto Kimi K2 Thinking (Ideal para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Kimi K2 (Ideal para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Kimi K2 Thinking lidera en inteligencia general y programación, Kimi K2 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Kimi K2 Thinking resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Kimi K2 Thinking o Kimi K2?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Kimi K2 Thinking obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Kimi K2 Thinking frente a Kimi K2?+

Kimi K2 Thinking cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Kimi K2 cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Kimi K2 Thinking es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Kimi K2 Thinking cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 131.1K tokens de Kimi K2. En velocidad de inferencia, Kimi K2 ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Moonshot AI y Moonshot AI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).