Kimi K2 Thinking
In dieser Runde nicht verfügbar
Moonshot AI
Das Besondere an Kimi K2 Thinking ist der eigenständige Thinking-Checkpoint statt einer bloßen Antwortvariante von Kimi K2. Moonshot nennt 1 Billion Gesamtparameter, 32 Milliarden aktive Parameter und 262.144 Token Kontext.
Der offizielle Kimi-API-Katalog markiert kimi-k2-thinking seit dem 25. Mai 2026 als eingestellt. Die offenen Gewichte können lokal oder über Drittanbieter weiter genutzt werden, bestätigen aber keine aktuelle Verfügbarkeit der Anbieter-API.
Der Auswahlindex des LLM-Vergleichshubs mittelt Rangperzentile aus 65 dokumentierten Vergleichskohorten. Die Benchmark-Meta-Scores stehen im Benchmarkbereich.
Benchmark-Metaanalyse
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 - 2026-10-19
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
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 IndikatorenAlle 12 Testfamilien und 12 von 12 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 17 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,08 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,78 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,89 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
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 | 2 | 0 | 9 |
| Vals AI | 13 | 0 | 68 |
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.
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| Teilaufgabe | Kimi K2 Thinking (Dieses Modell) | GLM-5 | GLM-5.2 | GLM-5.1 | Gemini 3.1 Flash-Lite | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Biology | 90,24 % | 94,28 % (bester Wert dieser Zeile) | 94 % | 93,72 % | 93,17 % | 91,21 % |
| Business | 86,57 % | 90,75 % | 91,89 % (bester Wert dieser Zeile) | 91,13 % | 91,38 % | 86,69 % |
| Chemistry | 86,31 % | 90,81 % | 91,61 % | 91,84 % (bester Wert dieser Zeile) | 90,99 % | 87,19 % |
| Computer Science | 83,9 % | 87,56 % | 90,24 % (bester Wert dieser Zeile) | 89,49 % | 89,02 % | 85,61 % |
| Economics | 85,07 % | 87,92 % | 90,4 % (bester Wert dieser Zeile) | 88,98 % | 89,34 % | 86,73 % |
| Engineering | 69,35 % | 83,18 % | 83,39 % | 84,03 % (bester Wert dieser Zeile) | 83,7 % | 77,61 % |
| Health | 76,77 % | 80,2 % | 81,42 % | 81,52 % (bester Wert dieser Zeile) | 80,32 % | 78,85 % |
| History | 72,18 % | 77,43 % | 76,9 % | 78,42 % (bester Wert dieser Zeile) | 78,22 % | 75,33 % |
| Law | 63,31 % | 72,84 % | 72,03 % | 74 % | 75,02 % (bester Wert dieser Zeile) | 68,21 % |
| Math | 91,64 % | 94,82 % | 95,86 % (bester Wert dieser Zeile) | 95,49 % | 94,82 % | 91,71 % |
| Others | 80,41 % | 84,2 % | 83,66 % | 84,52 % (bester Wert dieser Zeile) | 81,93 % | 81,6 % |
| Overall | 81,07 % | 86,03 % | 86,71 % | 86,9 % (bester Wert dieser Zeile) | 86,24 % | 83,06 % |
| Philosophy | 79,56 % | 83,17 % | 84,17 % (bester Wert dieser Zeile) | 83,94 % | 81,76 % | 79,16 % |
| Physics | 86,45 % | 91,69 % | 92,23 % | 92,3 % (bester Wert dieser Zeile) | 91,99 % | 88,3 % |
| Psychology | 83,21 % | 85,59 % | 86,22 % | 87,22 % (bester Wert dieser Zeile) | 85,71 % | 84,59 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Seite 1 von 9
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
In dieser Runde nicht verfügbar
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Kimi K2 Thinking
In diesem Testlauf war kein API-Zugang verfügbar. Das Modell wurde nicht bewertet.
Reasoning (angefragt): high
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)20,6 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 1 BillionenQuelle |
| Aktive Parameter | 32 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Lizenz | modified MITQuelle |
| Parameter | 1.000 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 32 Mrd.Quelle |
| Architektur | MoE with MLA and MoonViTQuelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | JaQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Verfügbarkeit | First-party Kimi API 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 |
| 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. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | release-date Originalwortlaut No normalized release-date field in card. |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. 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 | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. 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 |