MoonshotAI
·Released on 4 сент. 2025 г.Kimi K2 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare Kimi K2 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков Kimi K2: поставщиков — 160, цены от $0.010/request. Бесплатный API Kimi K2 предлагают поставщики: 3. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Moonshot Kimi K2 is a trillion-parameter MoE model from Moonshot AI, built for long-context chat, agentic tool use, and high-quality Chinese-English bilingual generation.
Качество
#82of 111
50.0
Оценка LMSpeed
Скорость
29char/s
2.21 s
Стоимость
#94of 186
$0.010/ 1M · 8:1 in:out
$0.0016 in · $0.0084 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Математика53.6Оценка3/4 Измеренные измерения
80% интервал: 44.4–62.9
foundational math58.8
math_500 · math_500
competition math56.4
aime · aime
proof frontier45.7
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#2Рассуждение48.2РейтинговаяОбщий рейтинг #493/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.5–56.8
abstract logicТолько априорное
scientific causal46.6
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints53.6
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification44.3
lcr · lcr
#3Программирование45.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 31.8–59.7
code generation45.7
livecodebench · livecodebench / scicode · aa_sci_code
repository engineeringТолько априорное
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
#4Агенты45.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 29.1–61.1
planningТолько априорное
tool use45.1
tau · tau2_bench
environment executionТолько априорное
recovery reliabilityТолько априорное
#5Знания44.3Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 28.3–60.3
broad knowledge44.3
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#6Следование инструкциям43.9Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 27.9–59.9
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization43.9
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
131.1Ktokens
≈ 157.3 pages of text
OUTPUT
100.4Ktokens
8K128K1M4M
131.1K
Возможности
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score50.0#82 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$0.570/M#94 / 186Цена выходных данных$2.30/M#85 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#94
Оценка$0.570/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#85
Оценка$2.30/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка45.180% интервал29.1–61.11/4 Измеренные измеренияΤ²-bench results61.1#62 / 82
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментов45.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.76 · q 1.00
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#62
Оценка61.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка45.780% интервал31.8–59.71/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench55.6%#50 / 115AA-SciCode34.5#93 / 113
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Генерация кода45.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z 0.19 · q 1.00
scicode · aa_sci_code · z -0.91 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#50
Оценка55.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#93
Оценка34.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка48.2#4980% интервал39.5–56.83/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro82.4%#47 / 129GPQA76.6%#116 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение46.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.71 · q 1.00
gpqa · gpqa · z -0.07 · q 1.00
hle · hle · z -0.50 · q 1.00
Многошаговые ограничения53.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z 0.28 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств44.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -1.12 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#47
Оценка82.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#116
Оценка76.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#139
Оценка7.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#84
Оценка53.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка44.380% интервал28.3–60.31/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index19.6#85 / 117AA-GPQA Diamond76.6#82 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания44.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -0.84 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#85
Оценка19.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#61
Оценка27.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#47
Оценка76.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка53.680% интервал44.4–62.93/4 Измеренные измеренияAIME69.3%#21 / 68MATH-50097.1%#12 / 73
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Базовая математика58.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
math_500 · math_500 · z 1.21 · q 1.00
Олимпиадная математика56.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aime · aime · z 0.83 · q 1.00
Продвинутые доказательства45.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z -1.36 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z -0.08 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AIMEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#21
Оценка69.3%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
MATH-500Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#12
Оценка97.1%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#27
Оценка21.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияDesign Arena Website1061.0#69 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#69
Оценка1061.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка43.980% интервал27.9–59.91/4 Измеренные измеренияAA-IFBench41.5#65 / 84
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций43.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -1.10 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#65
Оценка41.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Эндпоинты OpenRouter
1 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Novita novita/fp8 | $0.570/M | $2.30/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare Kimi K2 API pricing across 157 providers. Prices range from $0.010/request to $75.00/M. 素墨API offers the lowest rate at $0.010/request. 3 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2 | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-250905 | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0905 | default | -4%$0.548/M | -5%$2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-250905 | default | -4%$0.548/M | -5%$2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | default | -4%$0.548/M | -5%$2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2 | default | $10.27/M | $10.27/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2 | azure03-0 | -96%$0.025/M | -96%$0.103/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | Self-Deployed-1 | -91%$0.053/M | -91%$0.214/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2 | Alibaba-1 | -84%$0.089/M | -85%$0.356/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-250905 | Alibaba-1 | -84%$0.089/M | -85%$0.356/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0905 | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-250905 | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2 | default | -52%$0.274/M | -52%$1.10/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | default | -4%$0.548/M Cache read$0.137/M | -5%$2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0905-preview | default | -4%$0.548/M Cache read$0.137/M | -5%$2.19/M | — | — | — | |
L1 100% | moonshotai/kimi-k2-0905 | default | -52%$0.274/M | -29%$1.64/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-250905 | default | $1.10/M | $4.38/M | — | — | — | |
L1 100% | kimi-k2-0711-preview | default | $1.10/M | $4.38/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 65.
Альтернативы и похожие модели
DeepSeek V3.2
deepseek-v3-2
DeepSeek V3.2 is an upgraded V3-series MoE model with stronger reasoning, coding, and math performance, widely available through OpenAI-compatible API relays.
105 общих провайдеров
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
103 общих провайдеров
GLM-5
glm-5
Zhipu GLM-5 is Zhipu flagship GLM series model with enhanced reasoning, agent capabilities, and strong performance on Chinese enterprise and coding scenarios.
99 общих провайдеров
GLM-4.7
glm-4-7
Zhipu GLM-4.7 is a flagship GLM release from Zhipu AI with advanced Chinese-English reasoning, coding, and agent features.
99 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
98 общих провайдеров
DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flash
DeepSeek V4 Flash is a fast, cost-efficient language model in the DeepSeek V4 family, optimized for low-latency chat, coding assistance, and high-throughput API workloads while retaining strong reasoning quality.
97 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does Kimi K2 include?
- LMSpeed shows Kimi K2 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 160 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API Kimi K2?
- Цены Kimi K2 у поставщиков (160): от $0.010/request до $75.00/M. Самая низкая указанная цена — у 素墨API.
- What does the Kimi K2 API pricing table include?
- The Kimi K2 API pricing table compares 160 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API Kimi K2?
- Сейчас самая низкая указанная цена Kimi K2 — $0.010/request у 素墨API. Сравниваются поставщики: 160.
- Can I compare Kimi K2 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows Kimi K2 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API Kimi K2 бесплатным?
- Да, Kimi K2 доступна бесплатно через 3 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, DeadlySignal API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get Kimi K2 free API access?
- LMSpeed currently lists 3 free API providerundefined other undefined} for Kimi K2: 兔子API, DeadlySignal API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.