Moonshotは、総パラメータ数1兆個、活性化パラメータ数320億個を備えたMixture-of-Experts大規模言語モデル「Kimi K2」をリリースしました。このモデルはエージェント型インテリジェンス向けに設計されており、損失のスパイクなしで15.5兆トークンで事前学習するための新しいMuonClip最適化子を利用しています。

Kimi K2は、思考しないオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、Tau2-Benchで66.1、ACEBench (En)で76.5、SWE-Bench Verifiedで65.8のスコアを獲得しました。また、コーディングと推論においても強力な能力を示し、LiveCodeBench v6で53.7、AIME 2025で49.5のスコアを記録しています。

今回のリリースには、エージェント型インテリジェンスの将来の研究とアプリケーションを促進するためのベースモデルおよびポストトレーニングモデルのチェックポイントが含まれています。