Moonshot AI · modèle de langage
Kimi K2 Thinking : prix, contexte et benchmarks
Kimi K2 Thinking est le modèle de Moonshot AI sorti le 6 novembre 2025. Il coûte 0,6 $US par million de tokens en entrée et 2,5 $US en sortie, avec un contexte de 262,1 k tokens. Epoch AI le classe 79e sur 125 modèles notés.
| Performance (ECI) | 15/40 | |
|---|---|---|
| Prix | 12/30 | |
| Contexte | 9/15 | |
| Fonctions | 15/15 |
Ce qu'il faut savoir sur Kimi K2 Thinking
C'est Moonshot AI, éditeur basé en Chine, qui a mis Kimi K2 Thinking en ligne le 6 novembre 2025. Il accepte du texte en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, plus que 58 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 98 304 tokens d'une traite.
Il est disponible depuis environ 12 mois, assez pour que ses prix et ses scores soient stabilisés.
Prix de Kimi K2 Thinking
Sur OpenRouter, Kimi K2 Thinking coûte 0,6 $US par million de tokens en entrée et 2,5 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 1,075 $US par million, plus cher que 60 % des modèles payants (1,4 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0025 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 73 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,15 $US par million.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Kimi K2 Thinking un score de 145,8 (intervalle de 143,2 à 147,5). Il se place ainsi au 79e rang sur 125 modèles notés.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench | tâches réelles dans un terminal | 35,7 % | 6 nov. 2025 |
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna et GPT-5.6 Luna coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- C'est un modèle de raisonnement : il « réfléchit » avant de répondre, ce qui améliore les tâches difficiles mais consomme plus de tokens de sortie.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face (licence other) : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers. Avec 1 026 408 240 256 milliards de paramètres, il demande environ 573 550 298 953 Go de mémoire en quantification 4 bits. Vérifier avec le calculateur VRAM. Il a été téléchargé 47 717 fois sur Hugging Face le mois dernier.
Les autres modèles de Moonshot AI
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 23 oct. 2026 | 4 $US | — |
| Kimi K3 | 16 juil. 2026 | 2,88 $US | 157,9 |
| Kimi K2.7 Code | 12 juin 2026 | 1,28 $US | 150,1 |
| Kimi K2.6 | 20 avr. 2026 | 1,34 $US | 150,9 |
| Kimi K2.5 | 27 janv. 2026 | 1 $US | 148,1 |
| Kimi K2 0905 | 4 sept. 2025 | 1,08 $US | — |
| Kimi K2 0711 | 11 juil. 2025 | 1 $US | — |
Verdict
Note calculée : 51/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).
Points forts
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
Limites
- Texte seulement : ne lit ni images ni fichiers.
À éviter si…
- vous avez surtout des tâches simples : un modèle sans raisonnement coûtera moins cher ;
- vous voulez l'héberger sur un seul ordinateur grand public (≈ 573 550 298 953 Go requis en 4 bits).
Alternatives
- Nemotron 3 Ultra1,05 $US
- Qwen3.5 397B A17B1,28 $US
- Qwen3.6 27B0,69 $US
- GLM 51,55 $US
- GPT-5 Mini0,69 $US
- GPT-5.4 Nano0,46 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Kimi K2 Thinking ?
0,6 $US par million de tokens en entrée et 2,5 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0025 $US.
Quelle est la taille du contexte de Kimi K2 Thinking ?
262 144 tokens, soit environ 197 000 mots, avec 98 304 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Kimi K2 Thinking en local ?
Oui, ses poids sont publiés sous licence other. Comptez environ 573 550 298 953 Go de mémoire en 4 bits.
Kimi K2 Thinking convient-il pour un agent IA ?
Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.
Kimi K2 Thinking est-il performant ?
Epoch AI le classe 79e sur 125 modèles notés (ECI 145,8). Sur Terminal-Bench, il obtient 35,7 %.
Quelles alternatives à Kimi K2 Thinking ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Nemotron 3 Ultra, Qwen3.5 397B A17B et Qwen3.6 27B.
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