Kimi K2.6
Kimi K2.6 是由 Moonshot AI 发布的 AI 模型，发布时间为 2026-04-20，定位为 推理大模型，参数规模约为 10000.0B，上下文长度为 256K，采用 Modified MIT 许可。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Kimi K2.6 当前已收录的代表性评测结果包括 HLE（7 / 149，得分 54）、LiveCodeBench（6 / 118，得分 89.60）、AIME 2026（1 / 14，得分 96.40）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
Kimi K2.6是由月之暗面（Moonshot AI）于2026年4月20日正式发布并开源的原生多模态Agent模型。该模型是K2系列的第三次重大迭代，继K2.5（2026年1月）之后推出的升级版本[reference:0][reference:1]。其核心演进方向已从单纯追求模型性能提升，转向构建具备任务接管、流程编排与多Agent协同能力的系统级架构，目标定位为Agent的操作系统（OS）[reference:2]。与上一代K2.5相比，K2.6在代码能力上提升约20%，Agent Swarm规模从100个子Agent/1500步扩展至300个子Agent/4000步[reference:3][reference:4]。
Kimi K2.6延续了K2.5的混合专家（MoE）架构，总参数量为1万亿（1T），每个token激活的参数量为320亿（32B）[reference:5][reference:6]。模型包含61层（其中1层为Dense层），共384个专家，每token激活8个专家，另含1个始终处于激活状态的共享专家[reference:7][reference:8]。注意力机制采用多头潜在注意力（MLA），激活函数为SwiGLU，注意力隐藏维度7168，MoE专家隐藏维度2048，注意力头数为64[reference:9][reference:10]。上下文窗口为256K tokens（从K2.5的128K升级而来），词表大小160K[reference:11][reference:12]。视觉方面，K2.6原生支持多模态，搭载MoonViT视觉编码器（参数量400M），原生支持图像和视频输入[reference:13][reference:14]。模型部署推荐使用vLLM、SGLang或KTransformers，需transformers版本≥4.57.1、<5.0.0[reference:15]。训练数据的具体构成官方未公开披露。
模态支持：Kimi K2.6是原生多模态模型，支持文本、图像、视频的输入理解，但不具备图像/视频的生成输出能力[reference:16][reference:17]。
长程编码（Long-Horizon Coding）：支持跨语言泛化（Rust、Go、Python等）和跨领域任务（前端开发、DevOps、性能优化）。在官方实测中，K2.6在Mac上使用Zig语言持续优化推理流程12小时、完成4000余次工具调用，吞吐量从约15 tokens/s提升至193 tokens/s；另一案例中自主重构8年历史的开源金融撮合引擎exchange-core，耗时13小时、修改超过4000行代码，中值吞吐提升185%[reference:18][reference:19]。
代码驱动设计（Coding-Driven Design）：支持从单条prompt生成带动效的前端界面、调用图像/视频生成工具输出视觉素材，以及覆盖登录、数据库等基础全栈功能[reference:20]。
Agent集群（Agent Swarm）：支持横向扩展到300个子Agent并行协同执行4000个协调步骤，K2.6负责全局调度与任务失败后的自动重分配[reference:21]。
主动式编排（Proactive Orchestration）：可驱动7×24小时后台运行的自主Agent，主动管理日程、执行代码、跨平台操作。月之暗面RL基础设施团队使用K2.6驱动的Agent已连续自主运行5天，负责监控、故障响应和系统运维[reference:22]。
在编程与Agent任务评测中，K2.6的表现如下：
在内部基准Kimi Code Bench上，K2.6较K2.5有显著提升[reference:28]。据CodeBuddy内测数据，工具调用成功率达96.60%；factory.ai独立评估显示K2.6整体较K2.5提升约15%[reference:29]。在纯数学和推理能力方面，K2.6相对闭源模型仍有一定差距：AIME 2026得分96.4%（GPT-5.4为99.2%），GPQA-Diamond得分落后Gemini 3.1 Pro约2—4分[reference:30]。
推荐用例：（1）复杂软件工程项目的长期编码与重构；（2）需要多Agent并行协作的批处理任务（如批量生成简历、网页）；（3）全栈应用开发与前端界面设计生成；（4）7×24小时自动化运维与系统监控；（5）需要视觉理解的多模态任务（如UI识别、代码驱动的视觉创作）。
已知局限：（1）纯数学推理任务（如AIME 2026）中与GPT-5.4等闭源模型仍有2—4分差距[reference:31]；（2）GPQA-Diamond等深度推理基准中落后于Gemini 3.1 Pro约2—4分[reference:32]；（3）Toolathlon（50.0）和MCPMark（55.9）等工具调用测试中低于GPT-5.4[reference:33]；（4）视觉理解能力整体落后于GPT-4.5[reference:34]。
Kimi K2.6已上线Kimi.com官网、最新版Kimi应用、Kimi API和Kimi Code编程助手，所有用户均可使用[reference:35]。模型权重已在Hugging Face开源，采用Modified MIT License（修改版MIT许可）——允许免费用于一般用途，但对于月活用户超过1亿或年收入超过2000万美元的企业，需在界面中明确标注“Kimi K2.6”[reference:36][reference:37]。
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