/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
70,5 млрд
Размер весов
290 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
K2-V2-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
8 янв 2026

K2-Think-V2

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Открытая 70-миллиардная модель для генерации текста и сложных рассуждений, особенно при решении конкурсных математических задач.

549скачиваний за 30 дней41лайквеса обновлены5 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

K2 Think V2 — открытая модель с 70,5 млрд параметров для рассуждений, разработанная командой IFM и основанная на дообученной модели K2-V2-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста и диалогов, с акцентом на сложные математические задачи и сильными результатами на конкурсных бенчмарках. Модель также показывает результаты на задачах программирования.

В README указана длина контекста 131 072 токена с расширением вдвое через YaRN; метаданные каталога указывают нативный контекст 262 144 токена. Шаблон чата унаследован от K2-V2-Instruct, по умолчанию задан высокий уровень рассуждений; режимы low и medium доступны, но не проверялись. Карточка сообщает о хороших агрегированных результатах оценки безопасности, однако отмечает потенциал улучшения в обработке чувствительных персональных данных. Лицензия Apache-2.0; условия использования запрещают незаконное и вредоносное применение и предоставляют модель без гарантий.

Сценарии применения

  • решение сложных математических задач и олимпиадных примеров
  • пошаговое рассуждение в диалоговом помощнике
  • помощь в научном программировании и задачах по коду

Ограничения

Режимы рассуждений low и medium не тестировались; модель может давать неточные, вводящие в заблуждение или предвзятые ответы. В карточке отмечена необходимость улучшить обработку чувствительных персональных данных.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

K2 Think V2: A Fully-Sovereign Reasoning Model

📚 Blog - 📝 Code - 🏢 Project Page

K2 Think V2 is a 70 billion parameter open-weights general reasoning model with strong performance in competitive mathematical problem solving built on-top of K2-V2-Instruct, comprising a fully sovereign reasoning model.

Quickstart

Serving configurations

We use the following serving configurations:

SettingValue
Temperature1.0
Top-p1.0
Top-k-1
Context Length131072
Context Length Extension2x using YaRN
Chat TemplateDefault provided in chat_template.jinja

The provided chat template sets the reasoning effort to high

Serving commands

To serve on VLLM:

vllm serve LLM360/K2-Think-V2 --tensor-parallel-size 8 --port 8000

Transformers

You can use K2 Think V2 with Transformers. If you use transformers.pipeline, it will apply the chat template automatically. If you use model.generate directly, you need to apply the chat template mannually.

The chat template is directly inherited from K2-V2-Instruct, with the default reasoning_effort set to "high". The other levels of reasoning effort ("low" and "medium") are still available but have not been tested or evaluated. As such, the model's behavior under such settings is not assured to maintain reported performance.

from transformers import pipeline
import torch

model_id =  "LLM360/K2-Think-V2"

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "what is the next prime number after 2600?"},
]

outputs = pipe(
    messages,
    max_new_tokens=131072,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

If you cannot use tokenizer.apply_chat_template, you may also pass in these arguments using extra_body and chat_template_kwargs:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="key"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="LLM360/K2-Think-V2",
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are K2-Think, a helpful assistant created by Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) Institute of Foundation Models (IFM)."},
        {"role": "user", "content": "Solve the 24 game [2, 3, 5, 6]"}
    ],
    extra_body={
        "chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "high"},
    },
)

Evaluation & Performance

A more complete summary of evaluation results are reported in our Blog

Benchmarks (pass@1, average over 16 runs)

DomainBenchmarkK2 Think V2
MathAIME 202590.42
MathHMMT 202584.79
CodeSciCode33.00
ScienceGPQA-Diamond72.98
ScienceHumanity's Last Exam9.5

Safety Evaluation

Aggregated across four safety dimensions (Safety-4):

K2 Think V2 establishes a robust safety baseline while effectively resolving the "alignment tax" of previous K2 Think releases. Despite strong overall safety performance, there are still opportunities to improve the model with regard to handling sensitive personal information.

Safety SurfaceMacro-AvgRisk Level
Content & Public Safety98.20Low
Truthfulness & Reliability97.98Low
Societal Alignment97.25Low
Data & Infrastructure83.00Critical

Terms of Use

We have employed various techniques to reduce bias, harmful outputs, and other risks in the model. While these efforts help improve safety and reliability, the model, like all Large Language Models, may still generate inaccurate, misleading, biased, or otherwise undesirable content. By downloading, using, or interacting with this model, you acknowledge these limitations and agree to the following:

  1. Prohibited Uses

    • You may not use this model for any illegal, unlawful, or harmful activities, including but not limited to fraud, abuse, harassment, privacy violations, or the creation/dissemination of malicious content.
  2. User Responsibility

    • You are solely responsible for how you use the model and for any outcomes that result from its use.
    • The authors and institutions involved in releasing this model do not accept liability for any consequences arising from its use.
  3. No Warranty

    • The model is provided “as is” without any warranties or guarantees.

Citation

If you use K2 Think V2 in your research, please use the following citation:

@misc{k2think2026k2think0126,
      title={K2 {T}hink {V}2: A {F}ully-{S}overeign {R}easoning {M}odel}, 
      author={K2 Think Team and Taylor W. Killian and Varad Pimpalkhute and Richard Fan and Haonan Li and Chengqian Gao and Ming Shan Hee and Xudong Han and John Maggs and Guowei He and Zhengzhong Liu and Eric P. Xing},
      year={2026},
      url={https://mbzuai.ac.ae/news/k2-think-v2-a-fully-sovereign-reasoning-model}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f86e5d1

0 моделей