GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2 Thinking vs Kimi K2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Kimi K2 Thinking vs Kimi K2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K2 Thinking ve Moonshot AI tarafından sunulan Kimi K2, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Kimi K2 Thinking, 262.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Kimi K2, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

Açık Ağırlıklı Akıl Yürütme

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K2 Thinking; yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 55 token/sn hız, 85/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık e

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

Otonom Ajan ve Araç Modeli

Moonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K2; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 62 token/sn hız, 83/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sun

Intelligence Index83 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

46%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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 →
FeatureKimi 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%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
Kimi K2 Thinking
+4.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Kimi K2
+13% faster generation
Context
Kimi K2 Thinking
262.1K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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

  • 262K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 32K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 50% · GPQA Diamond 70%)
  • Sadece 950 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 55 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1T total (32B MoE))
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Kimi K2 · Strengths & Key Advantages

  • 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 46% · GPQA Diamond 66.5%)
  • Sadece 640 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 62 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1T total (32B MoE))
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi 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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem Kimi K2 Thinking (yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Kimi K2 (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Kimi K2 Thinking karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Kimi K2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Kimi K2 Thinking ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için Kimi K2 Thinking mi yoksa Kimi K2 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Kimi K2 Thinking önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

Kimi K2 Thinking ve Kimi K2 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

Kimi K2 Thinking 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Kimi K2 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette Kimi K2 Thinking daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

Kimi K2 Thinking 262.1K token bağlam penceresi sunarken Kimi K2 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Kimi K2 öndedir.

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)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Resmi kaynaklar: Moonshot AI ve Moonshot AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).