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Moonshot AIオープンソース
Kimi K2-Instruct-0905
Moonshot AIが開発した、大規模なパラメータ数を誇る基盤モデルです。256Kの長いコンテキストウィンドウに対応しており、高度な対話能力を備えたチャット特化型モデルとして設計されています。
パラメータ
10000.0B
コンテキスト長
256K
ライセンス
MIT
リリース日
2025-09-05
API料金
このモデルのAPI料金情報は現在未公開です
強み
- ・10兆規模の巨大なパラメータ数
- ・256Kの広大なコンテキスト窓
- ・MITライセンスによる高い自由度
弱み
- ・1TBを超える膨大なモデルサイズ
- ・実行に非常に高い計算リソースが必要
- ・運用コストが高くなる可能性
活用例
- ・超長文ドキュメントの解析
- ・複雑な文脈を要する対話システム
- ・大規模データに基づく知識抽出
深度分析
アーキテクチャ
MoE (1T total, 32B active)
Enhanced agentic coding variant
コンテキストウィンドウ
256K tokens
訓練データ
15.5T tokens
リリース日
September 2025
ライセンス
Open-weight
Available on HuggingFace
強み
- ・ベースK2に対するエージェンティックコーディング能力の向上
- ・フロントエンドコード品質の向上
- ・より優れたコンテキスト理解
- ・HuggingFaceでのオープンウェイト
- ・強力なツール使用および関数呼び出し
弱み
- ・ビジョン非対応
- ・モデルサイズが大きい
- ・新しいK2.5およびkimi-k2.6に置き換えられている
競合比較
| Model | Arena | SWE | GPQA | Price |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | - | - | - | Higher |
| Claude Sonnet 4 | - | - | - | Higher |
| DeepSeek V3 | - | - | - | Comparable |
Kimi K2-Instruct-0905は、エージェンティックコーディングに特化したKimi K2の強化版であり、フロントエンドコードの品質とコンテキスト理解が向上しています。0711-previewをベースに、ソフトウェアエンジニアリングワークフロー向けの重点的な改善が加えられています。
分析生成日: 2026-05-30