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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2 Thinking vs Kimi K2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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Kimi K2 Thinking vs Kimi K2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K2 Thinking de Moonshot AI et Kimi K2 de Moonshot AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Kimi K2 Thinking propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Kimi K2 offre 131.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

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

Raisonnement à Poids Ouverts

Kimi K2 Thinking de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence de 85/100

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 Agentique et Outils Autonomes

Kimi K2 de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 62 tokens/s, un indice d’intelligence d

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • 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 →
CaractéristiqueKimi 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%

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
Kimi K2 Thinking
+4.0% SWE-bench lead
Coût
Tied
Identical monthly runtime cost
Vitesse
Kimi K2
+13% faster generation
Contexte
Kimi K2 Thinking
262.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Latence et Temps de Réponse

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

Simulateur Interactif de Coût 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

  • Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 32K tokens (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 950 ms
  • Poids ouverts (1T total (32B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Kimi K2 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
  • Débit rapide de 62 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 640 ms
  • Poids ouverts (1T total (32B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueKimi 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: Réponses Rapides (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.

Verdict

Kimi K2 Thinking (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Kimi K2 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Kimi K2 Thinking domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Kimi K2 assure un débit supérieur et Kimi K2 Thinking offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Kimi K2 Thinking ou Kimi K2 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Kimi K2 Thinking prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Kimi K2 Thinking et Kimi K2 ?+

Kimi K2 Thinking est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Kimi K2. En coût pondéré, Kimi K2 Thinking est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Kimi K2 Thinking prend en charge 262.1K tokens contre 131.1K tokens pour Kimi K2. Côté vitesse de génération, Kimi K2 est le plus rapide.

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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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de Moonshot AI et Moonshot AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).