SprachmodellOpen Source

Kimi K2 0711

Moonshot AI

Veröffentlicht: 11. Juli 2025
Datenstand: 8. September 2026
Nachfolgermodell: Kimi K2 0905

Benchmark-Meta-Score: Nicht berechenbar
Werte aus nur einer Quelle
Geschwindigkeit: 40,1 Token/s
Ausgabe-Tempo
Preis: 0,57 $ · 2,3 $
Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
Eingabe: Text
Ausgabe: Text

Kimi K2 0711 ist die datierte Instruct-Ausgabe vom 11. Juli 2025. Moonshots K2-MoE umfasst 1 Billion Gesamtparameter und 32 Milliarden aktive Parameter; dieser Checkpoint nutzt ein Kontextfenster von 131.072 Token.

Die spätere Ausgabe Kimi K2 0905 erweitert den Kontext auf 262.144 Token. Kimi stellte den zugehörigen kimi-k2-0711-preview-API-Eintrag am 25. Mai 2026 ein.

Technische Daten und Zugang

Angabe	Wert und Quelle
Gewichte	Open WeightsQuelle
Zugang	API, LokalQuelle
Parameter	1 BillionenQuelle
Aktive Parameter	32 Mrd.Quelle
Kontextfenster	131.072 TokenQuelle
Lizenz	modified MITQuelle
Parameter	1.000 Mrd.Quelle
Aktive Parameter	32 Mrd.Quelle
Architektur	MoE with MLA and MoonViTQuelle
Eingabe	TextQuelle
Ausgabe	TextQuelle
Reasoning-Modus	JaQuelle
Werkzeugaufrufe	JaQuelle
API-Modellkennung	kimi-k2-0711 (The 0711 release is represented by this card; 0905 card compares against it)Quelle
Verfügbarkeit	Corresponding first-party API ID `kimi-k2-0711-preview` retired 2026-05-25 as part of the K2 series. (Released weights and third-party provider availability are separate from the first-party API lifecycle.)Quelle

Benchmark-Metaanalyse

Gesamt- und Bereichsscores

Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.

Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-10-15 - 2026-10-15

Gesamtindex

Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score

Ein Gesamtwert braucht Werte aus mindestens zwei Quellen.

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Testreihen: 10
Testfamilien: 10 / 65
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 17 %

Programmieren

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,0
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,2
Testreihen: 2
Testfamilien: 2 / 15
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 8 %

Schlussfolgern

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,0
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,1
Testreihen: 1
Testfamilien: 1 / 7
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 7 %

Mathematik

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,1
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,6
Testreihen: 2
Testfamilien: 2 / 5
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 40 %

Wissen

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,0
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,1
Testreihen: 1
Testfamilien: 1 / 3
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 33 %

Finanzen

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,0
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,3
Testreihen: 2
Testfamilien: 2 / 7
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 29 %

Recht

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,1
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,8
Testreihen: 1
Testfamilien: 1 / 4
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 25 %

Gesundheit

Index unter 1 / 100

vorläufig

Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.

Standardfehler: ± 0,0
95-%-Intervall: 0,0 bis 0,0
Testreihen: 1
Testfamilien: 1 / 3
Quellen: 1
Anteil am festen Testpanel (informativ): 33 %

Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte

Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3

Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.

Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.

Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.

Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.

Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.

OECD-Handbuch zu zusammengesetzten Indikatoren

Alle 10 Testfamilien und 10 von 10 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.

Testfamilie: GPQA Diamond
Schlussfolgern · Mittleres Rangperzentil der Familie: 19,7 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-gpqa
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  50 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  0,77 %
  Rohwert:
  71,464 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  77
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  19,7 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-gpqa:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-gpqa:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 41.434. Standardfehler: 2.266. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004481. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: Terminal-Bench
Programmieren · Mittleres Rangperzentil der Familie: 19,0 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 17 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-terminal-bench-2
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  16,67 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  0,12 %
  Rohwert:
  25,843 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  2.0
  Teilnehmende Modelle:
  43
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  19,0 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-terminal-bench-2:2.0:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-terminal-bench-2:2.0:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-06-04. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 702.2. Standardfehler: 4.667. Kosten je Aufgabe in USD: 1.107135. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-terminal-bench-2-2026-10-15-38e640d99525. Prüfsumme der Quelldaten: 38e640d995259778e531f048b2f2c7b3b281cb05b56be643ddc9dc53eb85adf7. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: CorpFin v2
Finanzen · Mittleres Rangperzentil der Familie: 10,8 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-corp-fin-v2
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  1,19 %
  Rohwert:
  50,388 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  2
  Teilnehmende Modelle:
  75
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  10,8 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-corp-fin-v2:2:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-corp-fin-v2:2:overall
  Datensatztyp:
  private
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 40.894. Standardfehler: 0.985. Kosten je Aufgabe in USD: 0.059336. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-10-15-7cf2217ab372. Prüfsumme der Quelldaten: 7cf2217ab3728d5a84bffce82aab9fc52d7f810b0cbe8c65b387df47f3d31c9b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: LiveCodeBench v6
Programmieren · Mittleres Rangperzentil der Familie: 24,7 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-lcb
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  0,71 %
  Rohwert:
  70,449 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  78
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  24,7 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-lcb:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-lcb:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 66.651. Standardfehler: 1.159. Kosten je Aufgabe in USD: 0.006889. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: LegalBench
Recht · Mittleres Rangperzentil der Familie: 38,5 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,08 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-legal-bench
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  2,08 %
  Rohwert:
  81,454 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  79
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  38,5 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-legal-bench:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-legal-bench:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-10-13. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 1.172. Standardfehler: 0.444. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-10-15-c8486ba756ba. Prüfsumme der Quelldaten: c8486ba756baa5cd3955d035edff67440e8db23e69d62ad1a9e18d15b8c4bc52. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: MATH 500
Mathematik · Mittleres Rangperzentil der Familie: 77,3 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-math500
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  2,14 %
  Rohwert:
  94,2 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  23
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  77,3 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-math500:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-math500:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-01-09. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 37.346. Standardfehler: 1.045. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002985. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-math500-2026-10-15-435ec4da1112. Prüfsumme der Quelldaten: 435ec4da1112362c0a6bb4afeab53bf7b0faf2000e1ddbe1a878735dca1fe35b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: MedQA
Gesundheit · Mittleres Rangperzentil der Familie: 30,8 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,78 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-medqa
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  2,78 %
  Rohwert:
  83,975 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  40
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  30,8 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-medqa:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-medqa:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 10.984. Standardfehler: 0.335. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001028. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-medqa-2026-10-15-d67905978d93. Prüfsumme der Quelldaten: d67905978d932f64698ebe9e230d9519e5bae1c9d7176dda8379dc3874b6f90f. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: MGSM
Mathematik · Mittleres Rangperzentil der Familie: 62,1 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-mgsm
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  2,14 %
  Rohwert:
  90,946 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  30
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  62,1 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-mgsm:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-mgsm:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-01-09. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 11.83. Standardfehler: 1.766. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001001. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mgsm-2026-10-15-1b87f953e52c. Prüfsumme der Quelldaten: 1b87f953e52c00bf4bdd90c3add26165f644eeb7a74a8382d2a0324ff0cc1040. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: MMLU-Pro
Wissen · Mittleres Rangperzentil der Familie: 19,5 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-mmlu-pro
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  3,57 %
  Rohwert:
  79,394 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  1
  Teilnehmende Modelle:
  78
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  19,5 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-mmlu-pro:1:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-mmlu-pro:1:overall
  Datensatztyp:
  public
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 20.338. Standardfehler: 0.394. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002836. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-mmlu_pro-2026-10-15-dab025507f46. Prüfsumme der Quelldaten: dab025507f46c716dd8d145e90ec0a737d9c56219853f41e4b1cc3c5e8c222b4. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Testfamilie: TaxEval v2
Finanzen · Mittleres Rangperzentil der Familie: 23,7 / 100
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
- Vals AI
  Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
  Einzelmessung:
  vals-tax-eval-v2
  Gewicht der Messreihe innerhalb der Testfamilie:
  100 %
  Nominaler Beitrag zum Gesamtpanel:
  1,19 %
  Rohwert:
  70,196 %
  Messgröße:
  accuracy
  Version:
  2
  Teilnehmende Modelle:
  77
  Rangperzentil innerhalb der Kohorte:
  23,7 %
  Abgerufen:
  2026-10-15
  Vergleichskohorte:
  vals-tax-eval-v2:2:overall
  Dokumentierter Vergleichsaufbau
  Publikationskohorte:
  vals-tax-eval-v2:2:overall
  Datensatztyp:
  private
  Setup- und Modellparameter
  Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768
  Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 12.834. Standardfehler: 0.895. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001543. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-tax_eval_v2-2026-10-15-8b354a6ae848. Prüfsumme der Quelldaten: 8b354a6ae848f5bb25a2e8b061b5f576d5b9e0c11b941dc1e6bed078e6529cd6. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15

Benchmarkquellen im Überblick

Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.

Auswerter	Testreihen	Gesamtindizes	Erfasste aktive Messwerte
Artificial Analysis	1	1	8
Vals AI	11	0	62

Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.

Bei 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

AIME: AIME 2024 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 70
Bewertung: 70
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: math
Aufgabe: aime_2024
Aufgabenbezeichnung: AIME 2024
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-aime:1:aime_2024
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Temperatur: 0.6. Latenz in Sekunden: 110.392. Standardfehler: 1.543. Kosten je Aufgabe in USD: 0.011401. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-aime-2026-10-15-7d016210b39d. Prüfsumme der Quelldaten: 7d016210b39d24351bbb5d12be09a973decac461bb2486eb1f23724fed2b7e6c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6
Einordnung: Der Benchmark ist im Quelldatensatz als archiviert markiert. Der Wert bleibt als historische Evidenz sichtbar und ist nicht mit einer aktiven Rangliste gleichzusetzen.

AIME: AIME 2025 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 55.417
Bewertung: 55.417
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: math
Aufgabe: aime_2025
Aufgabenbezeichnung: AIME 2025
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-aime:1:aime_2025
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Temperatur: 0.6. Latenz in Sekunden: 138.944. Standardfehler: 1.883. Kosten je Aufgabe in USD: 0.01416. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-aime-2026-10-15-7d016210b39d. Prüfsumme der Quelldaten: 7d016210b39d24351bbb5d12be09a973decac461bb2486eb1f23724fed2b7e6c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6
Einordnung: Der Benchmark ist im Quelldatensatz als archiviert markiert. Der Wert bleibt als historische Evidenz sichtbar und ist nicht mit einer aktiven Rangliste gleichzusetzen.

AIME: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 62.708
Bewertung: 62.708
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: math
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-aime:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-04-16. Temperatur: 0.6. Latenz in Sekunden: 124.668. Standardfehler: 1.217. Kosten je Aufgabe in USD: 0.01278. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-aime-2026-10-15-7d016210b39d. Prüfsumme der Quelldaten: 7d016210b39d24351bbb5d12be09a973decac461bb2486eb1f23724fed2b7e6c. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6
Einordnung: Der Benchmark ist im Quelldatensatz als archiviert markiert. Der Wert bleibt als historische Evidenz sichtbar und ist nicht mit einer aktiven Rangliste gleichzusetzen.

CorpFin v2: Exact Pages (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 49.417
Bewertung: 49.417
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: exact_pages
Aufgabenbezeichnung: Exact Pages
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-corp-fin-v2:2:exact_pages
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 46.214. Standardfehler: 1.707. Kosten je Aufgabe in USD: 0.111403. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-10-15-7cf2217ab372. Prüfsumme der Quelldaten: 7cf2217ab3728d5a84bffce82aab9fc52d7f810b0cbe8c65b387df47f3d31c9b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384

CorpFin v2: Max Fitting Context (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 53.03
Bewertung: 53.03
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: max_fitting_context
Aufgabenbezeichnung: Max Fitting Context
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-corp-fin-v2:2:max_fitting_context
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 33.801. Standardfehler: 1.704. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001714. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-10-15-7cf2217ab372. Prüfsumme der Quelldaten: 7cf2217ab3728d5a84bffce82aab9fc52d7f810b0cbe8c65b387df47f3d31c9b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384

CorpFin v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 50.388
Bewertung: 50.388
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-corp-fin-v2:2:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 40.894. Standardfehler: 0.985. Kosten je Aufgabe in USD: 0.059336. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-10-15-7cf2217ab372. Prüfsumme der Quelldaten: 7cf2217ab3728d5a84bffce82aab9fc52d7f810b0cbe8c65b387df47f3d31c9b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384

CorpFin v2: Shared Max Context (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 48.718
Bewertung: 48.718
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 2
Kategorie: finance
Aufgabe: shared_max_context
Aufgabenbezeichnung: Shared Max Context
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-corp-fin-v2:2:shared_max_context
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384. Latenz in Sekunden: 42.666. Standardfehler: 1.706. Kosten je Aufgabe in USD: 0.064891. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-10-15-7cf2217ab372. Prüfsumme der Quelldaten: 7cf2217ab3728d5a84bffce82aab9fc52d7f810b0cbe8c65b387df47f3d31c9b. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.3. Maximale Ausgabetoken: 16384

GPQA Diamond: Few-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 69.192
Bewertung: 69.192
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: reasoning
Aufgabe: diamond_few_shot_cot
Aufgabenbezeichnung: Few-Shot CoT
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-gpqa:1:diamond_few_shot_cot
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 30.413. Standardfehler: 3.281. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004435. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768

GPQA Diamond: Zero-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 73.737
Bewertung: 73.737
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: reasoning
Aufgabe: diamond_zero_shot_cot
Aufgabenbezeichnung: Zero-Shot CoT
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-gpqa:1:diamond_zero_shot_cot
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 52.454. Standardfehler: 3.127. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004527. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768

GPQA Diamond: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 71.464
Bewertung: 71.464
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: reasoning
Aufgabe: overall
Aufgabenbezeichnung: Overall
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-gpqa:1:overall
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 41.434. Standardfehler: 2.266. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004481. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768

LiveCodeBench v6: Easy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 97.205
Bewertung: 97.205
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: coding
Aufgabe: easy
Aufgabenbezeichnung: Easy
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-lcb:1:easy
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 17.242. Standardfehler: 0.919. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002214. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768

LiveCodeBench v6: Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 36.857
Bewertung: 36.857
Messgröße: accuracy
Einheit: %
Benchmark-Version: 1
Kategorie: coding
Aufgabe: hard
Aufgabenbezeichnung: Hard
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: vals-lcb:1:hard
Quellentyp: independent-evaluator
Auswertung: Vals AI
Status: active
Abrufdatum: 2026-10-15
Methodik: Kennung des Quellmodells: together/moonshotai/Kimi-K2-Instruct. Name des Quellmodells: Kimi K2 0711. Anbieter laut Quelle: Together AI. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768. Latenz in Sekunden: 126.698. Standardfehler: 2.579. Kosten je Aufgabe in USD: 0.012321. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
Vergleichsmethodik: Temperatur: 0.6. Maximale Ausgabetoken: 32768

Seite 1 von 7

Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand

Art	Nachweis und Datenstand
Geschwindigkeit	Median der bereitstellenden Anbieter. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Artificial Analysis · Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)Messmethode der Geschwindigkeit
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · API-Preise
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Kimi K2 Instruct model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Kimi K2 Instruct model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Recherchestand	Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Ungeklärt	release-date Originalwortlaut No normalized release-date field in checked cards.
Ungeklärt	benchmark-provenance Originalwortlaut The exact K2-0711 column is published in the later 0905 card rather than a dedicated 0711 card table.
Weitere Quelle	Modellmetadaten
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026)
Weitere Quelle	Kimi K2 Instruct-0905 model card (abgerufen 8. September 2026) · Kimi K2 0905 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Kimi API model list · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex
Weitere Quelle	Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex
Weitere Quelle	Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA
Weitere Quelle	Creative Commons Attribution 4.0
Weitere Quelle	Moonshot AI, Kimi-K2-Instruct-0905 model card (Hugging Face) (2026-09-19)