/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
37,9 млрд
Размер весов
658 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
kimi_k2 · dense
Базовая модель
Kimi-K2-Thinking
Библиотека
mlx
Опубликована
7 ноя 2025

Kimi-K2-Thinking

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

MLX-версия модели Kimi-K2-Thinking, разработанная сообществом mlx-community на основе модели moonshotai/Kimi-K2-Thinking.

1 259скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены7 ноя 2025

Бенчмарки

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

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

Модель предназначена для генерации текста и запуска в экосистеме MLX с использованием библиотеки mlx-lm, включая сценарии диалогового взаимодействия через chat template.

Известно, что модель имеет формат MLX и была преобразована с помощью mlx-lm версии 0.28.4. В карточке указано назначение text-generation, однако сведения об архитектуре, размере, объёме контекста, поддерживаемых языках и модальностях отсутствуют. Для работы требуется библиотека mlx-lm; в примере используется загрузка модели через mlx_lm.load и генерация ответа через mlx_lm.generate.

Лицензия обозначена как modified-MIT с типом other. Подробные условия лицензии, а также ограничения и результаты оценки качества в карточке не приведены.

Для каких профессий подходит10

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

mlx-community/Kimi-K2-Thinking

This model mlx-community/Kimi-K2-Thinking was converted to MLX format from moonshotai/Kimi-K2-Thinking using mlx-lm version 0.28.4.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Kimi-K2-Thinking")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
DeepseekV3ForCausalLM
Ревизия весов
035a0cd

0 моделей