Kimi K2.6
2103°
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
MoonshotAI | contexto de 262,144 tokens | $0.65/M entrada, $3.41/M salida. Kimi K2.6 es el modelo multimodal de próxima generación de Moonshot AI, diseñado para codificación a largo plazo, generación de UI/UX impulsada por codificación y orquestación multi-agente. Maneja tareas complejas de codificación de extremo a extremo en Python, Rust y Go, y puede convertir prompts e inputs visuales en interfaces listas para producción. Su arquitectura de enjambre de agentes escala a cientos de subagentes paralelos para descomposición autónoma de tareas, entregando documentos, sitios web y hojas de cálculo en una sola ejecución sin supervisión humana.
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Kimi K2.6 es el modelo multimodal de pesos abiertos de Moonshot AI, construido alrededor del trabajo de codificación agente: tareas de largo alcance, generación de interfaces de usuario a partir de entradas visuales y orquestación basada en enjambres que puede desplegar hasta 300 subagentes en paralelo. Con 1T de parámetros totales y 32B activos mediante una arquitectura MoE, ofrece un rendimiento superior a su coste computacional. Es ideal para desarrolladores y equipos que necesitan pipelines autónomos de extremo a extremo en lugar de un asistente de chat.
Conocido por
- Codificación de extremo a extremo en Python, Rust y Go, incluyendo trabajo de front-end y DevOps.
- Convierte indicaciones e imágenes en interfaces listas para producción con animaciones y diseños.
- El enjambre de agentes escala hasta 300 subagentes y 4,000 pasos coordinados en una sola ejecución.
- Ventana de contexto de 256K tokens para bases de código grandes y documentos extensos.
- Pesos abiertos con un codificador visual MoonViT de 400M parámetros integrado.
Cuidado con
- 1T de parámetros totales significa que el despliegue local requiere hardware serio; los 32B activos no cuentan toda la historia del VRAM.
- El precio de salida a $3.41/M se acumula rápido en ejecuciones largas y autónomas que generan miles de tokens.
- Los términos de licencia no están detallados en la página del fabricante; revisa el repositorio de Hugging Face antes de cualquier uso comercial.
Prompts para probar
Construir una interfaz full-stack
Tienes una captura de pantalla de un panel que adjunto. Recréalo como un componente React autónomo con Tailwind CSS. Añade un interruptor para modo oscuro, haz que el gráfico sea interactivo usando Recharts y genera un único archivo que pueda insertar en un proyecto Vite.
Tarea autónoma en repositorio
Clona el repositorio público https://github.com/expressjs/express, identifica las tres funciones con mayor complejidad ciclomática, escribe una versión refactorizada de cada una con comentarios en línea explicando los cambios y produce un informe en markdown resumiendo qué cambiaste y por qué.
Port multi-idioma
Aquí tienes un script en Python que analiza un CSV, agrega filas por una columna clave y escribe un JSON resumen. Pásalo fielmente a Go idiomático y Rust idiomático. Para cada versión, señala cualquier diferencia de comportamiento causada por el sistema de tipos o restricciones en el manejo de errores.
Comparar con
- Kimi LatestModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.29/M entrada, $24.00/M salida
- Kimi K3Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.30/M entrada, $11.94/M salida
- Kimi K2 ThinkingModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.60/M entrada, $2.50/M salida
- Kimi K2.7 CodeModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.67/M entrada, $3.35/M salida
Más modelos de texto de moonshotai
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos son abiertos y puedo ejecutar Kimi K2.6 localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face en moonshotai/Kimi-K2.6. El modelo tiene 1T de parámetros totales con 32B activos vía MoE, por lo que el despliegue local requiere hardware sustancial; revisa las guías de VRAM antes de comprometerte.
- ¿Cuánto cuesta Kimi K2.6 vía API y cuál es el límite de contexto?
- Moonshot AI lo cobra a $0.65 por millón de tokens de entrada y $3.41 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 256K tokens.
- ¿En qué se diferencia K2.6 de K2.5?
- K2.6 añade entrada multimodal nativa mediante un codificador visual MoonViT integrado, expande el enjambre de agentes a 300 subagentes y muestra ganancias significativas en benchmarks sobre K2.5 en tareas de búsqueda agente, codificación y visión.
Veredicto del capitánSi tu trabajo son pipelines autónomos de codificación o generación de UI desde visión, K2.6 es la opción de pesos abiertos más capaz en ese nicho actualmente.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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.
Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Kimi K2.6 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllmmoonshotaivisiónrazonamientoprogramaciónagentescontexto largolocal
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153