Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić Kimi K2.6 lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod moonshotai/Kimi-K2.6. Model ma 1 bilion parametrów łącznie i 32 miliardy aktywnych w MoE, więc lokalne wdrożenie wymaga potężnego sprzętu; sprawdź przewodniki VRAM przed podjęciem decyzji.

Ile kosztuje Kimi K2.6 przez API i jaki ma limit kontekstu?

Moonshot AI wycenia go na 0,65 USD za milion tokenów wejściowych i 3,41 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 256K tokenów.

Czym K2.6 różni się od K2.5?

K2.6 dodaje natywne multimodalne wejście przez wbudowany enkoder wizji MoonViT, rozszerza rój agentów do 300 podagentów i pokazuje znaczące wzrosty na benchmarkach w zadaniach agentowego wyszukiwania, kodowania i wizji w porównaniu do K2.5.

Kimi K2.6

2103°

#llm #moonshotai #wizja #rozumowanie #kodowanie #agenci

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

MoonshotAI | 262,144 tokenów kontekstu | $0.65/M wejście, $3.41/M wyjście. Kimi K2.6 to multimodalny model nowej generacji Moonshot AI, zaprojektowany do długoterminowego kodowania, generowania UI/UX sterowanego kodowaniem oraz orkiestracji wieloagentowej. Obsługuje złożone zadania kodowania end-to-end w Pythonie, Rust i Go oraz potrafi przekształcać prompt i dane wizualne w gotowe do produkcji interfejsy. Jego architektura rojowa agentów skaluje się do setek równoległych podagentów do autonomicznego rozkładania zadań — dostarczając dokumenty, strony internetowe i arkusze kalkulacyjne w jednym przebiegu bez nadzoru człowieka.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Kimi K2.6 to multimodalny model open-weight od Moonshot AI, skoncentrowany na agentowym kodowaniu: zadaniach na długi horyzont, generowaniu UI z wizualnych wejść oraz orkiestracji rojowej, która może uruchomić do 300 równoległych podagentów. Przy 1 bilionie parametrów łącznie i 32 miliardach aktywnych w architekturze MoE, oferuje wydajność przewyższającą koszty obliczeniowe. Pasuje do deweloperów i zespołów potrzebujących autonomicznych pipeline’ów end-to-end, a nie asystenta czatu.

Znany z

Kompleksowe kodowanie w Python, Rust i Go, w tym front-end i DevOps.
Konwersja promptów i obrazów na gotowe do produkcji interfejsy z animacjami i układami.
Rój agentów skaluje się do 300 podagentów i 4000 skoordynowanych kroków w jednym przebiegu.
Okno kontekstowe 256K tokenów do dużych baz kodu i długich dokumentów.
Otwarte wagi z wbudowanym enkoderem wizji 400M parametrów (MoonViT).

Uważaj na

1 bilion parametrów łącznie oznacza poważne wymagania sprzętowe do lokalnego wdrożenia; 32 miliardy aktywnych nie oddają pełnego zapotrzebowania na VRAM.
Koszt tokenów wyjściowych 3,41 USD za milion szybko rośnie przy długich autonomicznych przebiegach agentów generujących tysiące tokenów.
Warunki licencji nie są szczegółowo opisane na stronie producenta; sprawdź repozytorium Hugging Face przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Wizja

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Budowa pełnego UI full-stack

Masz załączony zrzut ekranu dashboardu. Odtwórz go jako samodzielny komponent React z Tailwind CSS. Dodaj przełącznik trybu ciemnego, spraw, by wykres był interaktywny za pomocą Recharts i wygeneruj pojedynczy plik, który można wrzucić do projektu Vite.

Autonomiczne zadanie na repozytorium

Sklonuj publiczne repozytorium https://github.com/expressjs/express, zidentyfikuj trzy funkcje o najwyższej złożoności cyklomatycznej, napisz ich zrefaktoryzowane wersje z komentarzami inline wyjaśniającymi zmiany i przygotuj raport w markdown podsumowujący, co zmieniłeś i dlaczego.

Port wielojęzyczny

Oto skrypt w Pythonie, który parsuje CSV, agreguje wiersze według klucza i zapisuje podsumowanie w JSON. Przenieś go wiernie do idiomatycznego Go i idiomatycznego Rust. Dla każdej wersji zanotuj różnice w zachowaniu spowodowane systemem typów lub obsługą błędów.

Porównaj z

Kimi Latest
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.29/M wejście, $24.00/M wyjście
Kimi K3
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.30/M wejście, $11.94/M wyjście
Kimi K2 Thinking
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.60/M wejście, $2.50/M wyjście
Kimi K2.7 Code
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.67/M wejście, $3.35/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od moonshotai

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi są otwarte i czy mogę uruchomić Kimi K2.6 lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod moonshotai/Kimi-K2.6. Model ma 1 bilion parametrów łącznie i 32 miliardy aktywnych w MoE, więc lokalne wdrożenie wymaga potężnego sprzętu; sprawdź przewodniki VRAM przed podjęciem decyzji.
Ile kosztuje Kimi K2.6 przez API i jaki ma limit kontekstu?: Moonshot AI wycenia go na 0,65 USD za milion tokenów wejściowych i 3,41 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 256K tokenów.
Czym K2.6 różni się od K2.5?: K2.6 dodaje natywne multimodalne wejście przez wbudowany enkoder wizji MoonViT, rozszerza rój agentów do 300 podagentów i pokazuje znaczące wzrosty na benchmarkach w zadaniach agentowego wyszukiwania, kodowania i wizji w porównaniu do K2.5.

Wyrok kapitana
Jeśli Twoja praca to autonomiczne pipeline’y kodowania lub generowanie UI z wizji, K2.6 jest obecnie najbardziej zdolną opcją open-weight w tej niszy.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Claude Sonnet Latest

TEXT / LLM

Llama 3.3 70B Instruct

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Kimi K2.6 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm moonshotai wizja rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli