Apakah bobot terbuka dan bisakah saya menjalankan Kimi K2.6 secara lokal?

Ya, bobot terbuka dan tersedia di Hugging Face di moonshotai/Kimi-K2.6. Model ini memiliki total 1T parameter dengan 32B aktif melalui MoE, jadi deployment lokal membutuhkan perangkat keras besar; periksa panduan VRAM sebelum berkomitmen.

Berapa biaya Kimi K2.6 melalui API dan berapa batas konteksnya?

Moonshot AI menetapkan harga $0,65 per juta token input dan $3,41 per juta token output, dengan jendela konteks 256K token.

Apa bedanya K2.6 dengan K2.5?

K2.6 menambahkan input multimodal native melalui encoder visi MoonViT bawaan, memperluas swarm agen hingga 300 sub-agen, dan menunjukkan peningkatan benchmark yang berarti dibanding K2.5 pada pencarian agen, pengkodean, dan tugas visi.

Kimi K2.6

2103°

#llm #moonshotai #visi #penalaran #pemrograman #agen

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

MoonshotAI | konteks token 262.144 | $0,65/M input, $3,41/M output. Kimi K2.6 adalah model multimodal generasi berikutnya dari Moonshot AI, dirancang untuk pengkodean jangka panjang, generasi UI/UX yang digerakkan pengkodean, dan orkestrasi multi-agen. Menangani tugas pengkodean kompleks ujung-ke-ujung di Python, Rust, dan Go, serta dapat mengubah prompt dan input visual menjadi antarmuka siap produksi. Arsitektur kawanan agennya dapat diskalakan hingga ratusan sub-agen paralel untuk dekomposisi tugas otonom—menghasilkan dokumen, situs web, dan spreadsheet dalam satu proses tanpa pengawasan manusia.

Panduan untuk model ini

LLM lokal terbaik berdasarkan kasus penggunaan (Oktober 2026): model terbuka yang tepat untuk setiap pekerjaan

Berapa banyak VRAM yang sebenarnya saya butuhkan untuk AI lokal?

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Kimi K2.6 adalah model multimodal bobot terbuka dari Moonshot AI yang dibangun untuk pekerjaan pengkodean agen: tugas jangka panjang, pembuatan UI dari input visual, dan orkestrasi swarm yang dapat menjalankan hingga 300 sub-agen paralel. Dengan total 1T parameter dan 32B aktif melalui arsitektur MoE, model ini memberikan performa di atas biaya komputasinya. Cocok untuk pengembang dan tim yang membutuhkan pipeline otonom ujung-ke-ujung daripada asisten chat.

Dikenal untuk

Pengkodean ujung-ke-ujung di Python, Rust, dan Go termasuk front-end dan DevOps.
Mengonversi prompt dan gambar menjadi antarmuka siap produksi dengan animasi dan tata letak.
Swarm agen dapat mencapai 300 sub-agen dan 4.000 langkah terkoordinasi dalam satu kali jalan.
Jendela konteks 256K token untuk basis kode besar dan dokumen panjang.
Bobot terbuka dengan encoder visi 400M parameter (MoonViT) bawaan.

Waspadai

1T parameter total berarti deployment lokal membutuhkan perangkat keras serius; angka 32B aktif tidak menggambarkan keseluruhan kebutuhan VRAM.
Harga output $3,41/M cepat bertambah pada jalur agen panjang yang menghasilkan ribuan token secara otonom.
Ketentuan lisensi tidak rinci di halaman pembuat; periksa repositori Hugging Face sebelum penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Penglihatan

Konteks panjang

Jalankan secara lokal

Prompt untuk dicoba

Bangun UI full-stack

Anda memiliki tangkapan layar dashboard yang saya lampirkan. Buat ulang sebagai komponen React mandiri dengan Tailwind CSS. Tambahkan toggle mode gelap, buat grafik interaktif menggunakan Recharts, dan keluarkan satu file yang bisa saya masukkan ke proyek Vite.

Tugas repo otonom

Clone repo publik https://github.com/expressjs/express, identifikasi tiga fungsi dengan kompleksitas siklomatik tertinggi, tulis versi refaktornya dengan komentar inline yang menjelaskan perubahan, dan buat laporan markdown yang merangkum apa yang Anda ubah dan mengapa.

Port multi-bahasa

Berikut skrip Python yang mengurai CSV, mengagregasi baris berdasarkan kolom kunci, dan menulis ringkasan JSON. Porting secara setia ke Go idiomatik dan Rust idiomatik. Untuk setiap versi, catat perbedaan perilaku yang disebabkan oleh sistem tipe atau kendala penanganan error.

Bandingkan dengan

Kimi Latest
Model hanya API
konteks 1,048,576 token · $0.29/M input, $24.00/M output
Kimi K3
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.30/M input, $11.94/M output
Kimi K2 Thinking
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.60/M input, $2.50/M output
Kimi K2.7 Code
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.67/M input, $3.35/M output

Model teks lain dari moonshotai

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah bobot terbuka dan bisakah saya menjalankan Kimi K2.6 secara lokal?: Ya, bobot terbuka dan tersedia di Hugging Face di moonshotai/Kimi-K2.6. Model ini memiliki total 1T parameter dengan 32B aktif melalui MoE, jadi deployment lokal membutuhkan perangkat keras besar; periksa panduan VRAM sebelum berkomitmen.
Berapa biaya Kimi K2.6 melalui API dan berapa batas konteksnya?: Moonshot AI menetapkan harga $0,65 per juta token input dan $3,41 per juta token output, dengan jendela konteks 256K token.
Apa bedanya K2.6 dengan K2.5?: K2.6 menambahkan input multimodal native melalui encoder visi MoonViT bawaan, memperluas swarm agen hingga 300 sub-agen, dan menunjukkan peningkatan benchmark yang berarti dibanding K2.5 pada pencarian agen, pengkodean, dan tugas visi.

Putusan Kapten
Jika pekerjaan Anda adalah pipeline pengkodean otonom atau generasi UI dari visi, K2.6 adalah opsi bobot terbuka paling mumpuni di niche tersebut saat ini.

Kartu model di Hugging Face

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)

TEXT / LLM

GPT 3.5 Turbo

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Kimi K2.6 adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm moonshotai visi penalaran pemrograman agen konteks panjang lokal

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model