Kimi K2 0905
Red Neuronal
Kimi K2 0905 es un modelo de lenguaje de Moonshot AI con arquitectura Mixture-of-Experts para código y razonamiento complejo.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Kimi K2 0905?
Kimi K2 0905 es un gran modelo de lenguaje de Moonshot AI basado en la arquitectura Mixture-of-Experts: alrededor de un billón de parámetros en total, donde solo una parte de los expertos se activa por consulta. Es la actualización de septiembre de la línea Kimi K2, que continúa la versión 0711. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pago con tarjetas rusas en rublos y según el uso, por tokens consumidos, sin suscripción, y el saldo no caduca. Cerca, en la misma ventana, hay más de 250 modelos: puedes cambiar a otro y comparar respuestas en medio de la conversación. Para equipos, existe una API única compatible con OpenAI: la integración se escribe una vez y cambiar de modelo solo requiere reemplazar el identificador; el tráfico está cifrado mediante AES-GCM, y las empresas pueden conectarse mediante contrato con factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Por lo general, se recurre a Kimi K2 0905 para analizar código ajeno y refactorizar, escribir pruebas y depurar mediante registros, desarrollar la arquitectura de servicios en diálogo, resolver problemas de ingeniería y matemáticas paso a paso, y analizar documentación técnica extensa.Preguntas frecuentes sobre Kimi K2 0905
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
kimi-k2-0905 de moonshotai es un modelo de texto con una ventana de contexto de 262 144 tokens. Analiza documentos largos, trabaja con código, ayuda con la refactorización y depuración, y responde preguntas sobre archivos e imágenes cargados. Es adecuado para análisis, documentación técnica y escenarios con llamadas a herramientas externas.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 98 304 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Esta capacidad es suficiente para un análisis extenso de código, documentación detallada o material analítico largo completo, sin dividir la tarea en partes. Si la respuesta se corta, simplemente pide que continúe.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado para kimi-k2-0905, pero eso no significa que no exista. Si necesitas explicaciones detalladas, pide en el prompt que resuelva la tarea paso a paso: el modelo construirá una cadena de argumentos y mostrará las conclusiones intermedias.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes y pipelines: elige la herramienta necesaria y devuelve la respuesta en el esquema especificado. A través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, no tendrás que reescribir la conexión al cambiar de modelo.
Imágenes y documentos, sí: según nuestros datos, el modelo los acepta como entrada y responde con texto. La recepción de audio y video no está indicada en los datos, por lo que para transcribir grabaciones o analizar video, es mejor elegir un modelo especializado; en BotHub puedes cambiar en la misma ventana.
Las características por idioma no están registradas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada; pruébalo con tu tarea. Es fácil: pago según el uso por tokens, los tokens no caducan, acceso sin VPN ni tarjeta extranjera. Si no funciona, hay otro modelo al lado en la misma ventana.