🎯 Kimi K2.6

Modèle open-weights natif multimodal et agentique développé par Moonshot AI. Spécialisé dans le codage longue durée (long-horizon coding), l'exécution autonome prolongée, le design piloté par code, et l'orchestration par essaims d'agents. Se positionne comme modèle de codage SOTA open-source, avec des scores de premier plan sur SWE-Bench.

Spécifications

Version	Paramètres	Contexte	Usage
Kimi K2.6	1T total / 32B actifs (MoE)	256K tokens	Codage, Agents, Multimodal

Architecture

Type : Mixture-of-Experts (MoE) — 384 experts, 8 sélectionnés par token, 1 expert partagé
Couches : 61 (dont 1 dense)
Dimension cachée : Attention 7168, MoE 2048 par expert
Têtes d'attention : 64
Mécanisme d'attention : MLA (Multi-head Latent Attention)
Activation : SwiGLU
Vocabulaire : 160K tokens
Encodeur vision : MoonViT (400M paramètres)
Quantification : Supporté en gguf et exl2
Inférence locale : Via ollama, llama-cpp, vLLM, SGLang

Performances

Benchmark	Score	Position
SWE-Bench Verified	80.2%	État de l'art open-source
SWE-Bench Pro	58.6%	Meilleur que GPT-5.4, Claude Opus 4.6
SWE-Bench Multilingual	76.7%	—
Terminal-Bench 2.0	66.7%	Compétitif avec les modèles fermés
LiveCodeBench v6	89.6%	Excellent
AIME 2026	96.4%	Raisonnement mathématique de haut niveau
GPQA-Diamond	90.5%	—
BrowseComp	83.2% (86.3% en essaim)	Navigation web agentique
OSWorld-Verified	73.1%	Usage ordinateur

Points forts

Essaims d'agents : Jusqu'à 300 sous-agents, 4 000 étapes coordonnées
Codage longue durée : >12h de travail autonome, >4 000 appels d'outils
Support multi-langage : Rust, Go, Python, front-end, DevOps

Licence & Disponibilité

Licence : MIT modifiée — utilisation libre ; attribution obligatoire si >100M MAU ou >20M$/mois de revenu
Poids : Ouverts sur Hugging Face (moonshotai/Kimi-K2.6)
API : Disponible via Kimi.com, Kimi Code, API Moonshot, NVIDIA NIM
Date de sortie : Mai 2026

2.6 KiB Raw Blame History