أطلقت مونشوت نموذج Kimi K2، وهو نموذج لغوي كبير من نوع Mixture-of-Experts يحتوي على تريليون معلمة إجمالاً و32 مليار معلمة نشطة. صُمم النموذج للذكاء الوكيلاني (agentic intelligence)، ويستخدم محسّن MuonClip جديدًا للتدريب المسبق على 15.5 تريليون رمز دون حدوث ارتفاعات في الخسارة.
يحقق Kimi K2 أداءً متقدمًا بين النماذج المفتوحة غير المفكرة، حيث حصل على 66.1 في Tau2-Bench، و76.5 في ACEBench (En)، و65.8 في SWE-Bench Verified. كما يظهر قدرات قوية في البرمجة والاستدلال، بحصوله على 53.7 في LiveCodeBench v6 و49.5 في AIME 2025.
تشمل الإصدار نقاط تفتيش للنموذج الأساسي والنموذج بعد التدريب لتسهيل الأبحاث والتطبيقات المستقبلية للذكاء الوكيلاني.