Moonshot AI Kimi K2 Thinking — китайский рывок против OpenAI: миллиард параметров для всех и по дешевке
Вкратце для занятых:Китайский стартап Moonshot AI выпустил открытую языковую модель Kimi K2 Thinking на 1 ТРИЛЛИОН параметров, лицензированную под модифицированной MIT-лицензией на Hugging Face (страница модели). Авторы заявляют и демонстрируют лучшие результаты на ключевых бенчмарках и в логических задачах: K2 Thinking опережает GPT‑5 и Claude Sonnet 4.5, а цена API ниже западных альтернатив в разы.
Что за зверь — Kimi K2 Thinking?
7 ноября 2025 года Moonshot AI объявила о запуске самой “тяжёлой” опенсорс-модели года. Kimi K2 Thinking:
- 1 триллион параметров (архитектура Mixture-of-Experts, реально активируется 32 млрд за шаг);
- Лицензия — модифицированная MIT: можно коммерчески использовать без ограничений, кроме одного — если у продукта больше 1 млн ежемесячных пользователей или выручка выше 20 млн долларов, нужен упоминание Kimi K2 в интерфейсе (лицензия);
- Все веса, код, документация и демо расположены на Hugging Face (официальная страница) и на платформе разработчиков Moonshot (Kimi API);
- Интеграция через OpenAI-совместимый API с подробными гайдами по миграции;
- Рекордный контекст — до 256 000 токенов, поддержка INT4-квантизации для ускорения работы на GPU.
Чем лучше конкурентов?
Результаты свежих независимых тестов опубликованы в документе модели на Hugging Face, выделю самое интересное:
- Humanity’s Last Exam (HLE, комплексная олимпиада для LLM):44,9% у Kimi K2 против 41,7% у GPT-5 и 24,1% у Claude Sonnet 4.5 (раздел Benchmarks — source)
- BrowseComp (web research с инструментами):60,2% у Kimi, 54,9% у GPT‑5, 24,1% у Claude Sonnet 4.5.
- SWE-Bench Verified (решение реальных инженерных задач):71,3% (Kimi K2 выигрывает у других крупных open LLM)
- Автоматизация через агентные инструменты — модель стабильно выдерживает до 200–300 последовательных вызовов без деградации логики.
Moonshot AI официально раскрывает цены в разделе Pricing на платформе (цены тут):
- Kimi K2 Thinking API:$0,15 за 1 млн токенов (кэш),$0,60 за 1 млн токенов (без кэша),$2,50 за 1 млн выходных токенов.
- Для сравнения:GPT‑5 — $1,25/$10 за миллион токенов ввода/вывода;Claude Sonnet 4.5 — $3/$15 соответственно.
Обучение этой махины стоило… всего $4,6 млн — в разы, если не на порядок, дешевле западных коллег.
Moonshot AI — стартап с поддержкой Alibaba, Tencent. За два года команда собрала $1,3 млрд инвестиций, рванув сразу в лидеры по скорости роста. Проект продвигает идею “открытых моделей для бизнеса и инженерии”, где:
- нет дорогих лицензий,
- легко строить на базе платформы свои продукты,
- твой продукт не “зависит” от воли западных компаний.
Модель уже используется не только энтузиастами, но и крупными биз-игроками как дешевый аналог больших LLM — подробнее в официальной документации (о Moonshot & API).
- Открытость и дешевизна дают огромный буст стартапам и среднему бизнесу — не нужна дорогая интеграция, лицензирование или корявая обвязка.
- Производительность сопоставима или выше топ‑моделей Запада, оценки публикуются открыто и масштабно.
- Гибкие условия лицензирования позволяют быстро масштабировать даже очень крупные решения — новую волну стартапов и автоматизации можно ждать не через год, а уже к весне.
Kimi K2 Thinking реально может всколыхнуть рынок LLM: настоящая революция начнётся, когда OpenAI (и западные гиганты) будут вынуждены “выпускать” свои новые модели в открытую и снижать цены. А вы бы уже попробовали построить свой инструмент или сервис на базе такого API? Пишите ваши идеи и вопросы — обсудим!