Moonshot AI, Kimi K2.6 ile açık kaynak kodlama, uzun süreli yürütme ve ajan sürüleri konusunda çıtayı yükseltiyor. SWE-Bench Verified'da %80,2, AIME 2026'da %96,4, GPQA-Diamond'da %90,5 ve OSWorld-Verified'da %73,1 gibi güçlü benchmark sonuçlarıyla, kimi üzerindeki resmi duyuruya göre iddiasını net şekilde ortaya koyuyor.
Bu makalede, Kimi K2.6'nın teknik özelliklerini, Ajan Sürüsü mimarisinin nasıl çalıştığını, GPT-5.4 ve Claude 4.6'ya karşı benchmark sonuçlarını ve anında nasıl entegre edip test edebileceğinizi bulacaksınız.
💡Kimi K2.6'yı kendi API iş yüklerinize karşı test etmek ister misiniz? Apidog, Moonshot/Kimi OpenAI uyumlu uç noktasını görsel bir çalışma alanında önceden yapılandırır. Bir kez içe aktarın, Taşıyıcı jetonunuzu kaydedin ve tam geçmişle yayın akışı sohbeti, araç çağrıları ve görme isteklerini çalıştırın. Apidog'u ücretsiz indirin.
Özet (TL;DR)
- Sürüm: Nisan 2026, açık kaynak (Hugging Face'de ağırlıklar, platform.kimi.ai üzerinden API).
- Mimari: 1T parametreli MoE, jeton başına 32B aktif parametre, 262.144 jeton bağlam.
- Maksimum çıktı: 98.304 jetona kadar.
- Ajan Sürüsü: 300 alt ajan, 4.000+ koordineli adım.
- Benchmarklar: SWE-Bench Verified %80,2, Terminal-Bench 2.0 %66,7, AIME 2026 %96,4, HLE-Full (araçlı) %54,0, OSWorld-Verified %73,1.
- Kullanım Alanları: kimi.com sohbet, Kimi Uygulaması, Kimi Code, API, açık ağırlıklar.
Kimi K2.6 tek paragrafta
Kimi K2.6, Moonshot AI'ın kodlama, uzun yürütme ve ajan sürülerine odaklanmış açık kaynak modelidir. kimi.com, Kimi Uygulaması, Kimi Code ve platform.kimi.ai üzerinden erişebilirsiniz. K2.6, 300 alt ajan ve 4.000+ adımlık Ajan Sürüsü kapasitesiyle, günler süren otonom yürütme oturumları için tasarlandı. Qwen 3.6 (OpenRouter rehberi) ve Qwen3.5-Omni gibi API odaklı modellerle benzer şekilde entegre edilir, ancak Ajan Sürüsü ile çok daha gelişmiş bir ajan mimarisi sunar.
Moonshot, Kimi K2.6 duyurusunda tam benchmark tablosunu paylaştı:
Kodlama
| Benchmark | Kimi K2.6 |
|---|---|
| SWE-Bench Verified | %80,2 |
| SWE-Bench Multilingual | %76,7 |
| SWE-Bench Pro | %58,6 |
| Terminal-Bench 2.0 | %66,7 |
SWE-Bench Verified'da %80,2 ile Claude 4.6'yı yakalıyor ve açık ağırlıklarla kullanılabiliyor. Terminal-Bench 2.0'da %66,7 ile K2.5'e kıyasla +15,9 puanlık artış mevcut.
Ajan ve araç kullanımı
| Benchmark | Kimi K2.6 |
|---|---|
| HLE-Full (araçlarla) | %54,0 |
| BrowseComp | %83,2 (%86,3 Ajan Sürüsü ile) |
| DeepSearchQA (F1) | %92,5 |
| Toolathlon | %50,0 |
| Claw Eval (pass@3) | %80,9 |
| OSWorld-Verified | %73,1 |
HLE-Full'da %54,0 ile K2.6, GPT-5.4 (%52,1) ve Claude 4.6 (%53,0)'yı geçiyor. OSWorld-Verified'da %73,1 ile masaüstü görevlerinde iddialı.
Muhakeme ve bilgi
| Benchmark | Kimi K2.6 |
|---|---|
| AIME 2026 | %96,4 |
| HMMT 2026 (Şubat) | %92,7 |
| GPQA-Diamond | %90,5 |
| IMO-AnswerBench | %86,0 |
AIME 2026'da %96,4 ile üst düzey matematik/muhakeme performansı sunuyor.
Görüş (Vision)
| Benchmark | Kimi K2.6 |
|---|---|
| MathVision (Python ile) | %93,2 |
| V* (Python ile) | %96,9 |
| MMMU-Pro | %79,4 |
| CharXiv (RQ, Python ile) | %86,7 |
Python entegrasyonlu sonuçlar, görsel görevlerde kod zincirleme ile yüksek başarı oranı gösteriyor.
Ajan Sürüsü: Yapısal Sıçrama
Ajan Sürüsü, K2.6'nın temel mimari farkı. K2.6, 300 alt ajanı 4.000+ adımla koordine eder (K2.5'te bu sınır 100 ajandı). Pratikte bu, aşağıdaki üç modeli mümkün kılar:
- Heterojen görev ayrıştırması: Ajanlar, alt görevlere bölünüp en uygun uzmana yönlendirilir.
- Bileşik zeka: Çoklu alt ajanlar, paylaşılan durum üzerinden işbirliğiyle çıktı üretir.
- Belgeden beceriye dönüştürme: Tasarım dökümanları, doğrudan ajan bilgi tabanı olarak davranır.
Gerçek dünyadan çalıştırma örnekleri
- Mac'te Qwen3.5-0.8B çıkarım optimizasyonu: 12+ saat çalışma, 4.000+ araç çağrısı, performansta %20 artış.
- Borsa motoru ayarlama: 13 saat, 1.000+ araç çağrısı, 4.000+ satır kod değişikliği, %185 verim artışı.
- Otonom 5 günlük altyapı çalıştırması: Tam otomasyonla çok iş parçacıklı görevler.
Mimari Detaylar
Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts)
K2.6, 1T parametreli MoE modelidir; her jetonda 32B aktif parametre kullanır. Böylece yüksek kapasiteyi, verimli çıkarım maliyetiyle birleştirir. Bu yaklaşım, GLM-5V Turbo API gibi diğer MoE modellerine benzer şekilde çalışır.
Uzun Bağlam: 262.144 Jeton
K2.6'nın bağlam penceresi 262.144 jeton, üretim uzunluğu ise 98.304 jetona kadar çıkıyor. Bu, orta ölçekli kod tabanları, tam araştırma dökümanları ve çoklu gün süren ajan oturumları için yeterli.
Varsayılan Örnekleme
Varsayılan parametreler: temperature: 1.0, top-p: 1.0. Düşük sıcaklık değerlerine alışkınsanız, Kimi K2.6'da daha yüksek değerlerle çalışmanız önerilir.
Claw Grupları: Çoklu Ajan Katmanı
K2.6 ile gelen Claw Grupları, birden fazla ajan ve insanın cihazlar arasında aynı görevi paylaştığı çoklu ajan ekosistemidir. Özellikler:
- Dinamik görev eşleştirme ve otomatik yeniden atama
- Cihazlar arası dağıtım
- Sürekli insan kontrol noktaları
Claw Eval'da %80,9 (pass@3) başarısı ile K2.6, çoklu ajan senaryolarında güvenilirlik gösteriyor.
Tasarım Odaklı Geliştirme ve Proaktif Ajanlar
K2.6, tam yığın frontend üretimi, görsel ve video aracı entegrasyonu, kaydırma tetiklemeli animasyonlar gibi gelişmiş kod üretim yetenekleriyle öne çıkar. Proaktif ajanlar, OpenClaw ve Hermes üzerinden 7/24 çalışarak arka planda uygulama idaresi sağlar. Google Agent Smith ve kendi Claude Code'unuzu oluşturmak gibi kalıplar için uygundur.
Kimi K2.6 vs. Kapalı Rakipler
Resmi karşılaştırma tablosuna göre:
| Görev | K2.6 | GPT-5.4 | Claude 4.6 | Gemini 3.1 | K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| HLE-Full (araçlarla) | 54,0 | 52,1 | 53,0 | 51,4 | 50,2 |
| BrowseComp | 83,2 | 82,7 | 83,7 | 85,9 | 74,9 |
| Terminal-Bench 2.0 | 66,7 | 65,4 | 65,4 | 68,5 | 50,8 |
| SWE-Bench Pro | 58,6 | 57,7 | 53,4 | 54,2 | 50,7 |
- K2.6, dört görevin üçünde GPT-5.4'ü geçiyor veya başa baş.
- Gemini 3.1, BrowseComp ve Terminal-Bench'te önde.
- K2.6, açık ağırlıklı; kapalı rakipler ağırlık paylaşmaz.
Kimi K2.6 Nerede Kullanılır?
kimi.com (Sohbet)
Tüketici Kimi arayüzü ile giriş yapıp, model seçicide K2.6'yı seçerek sohbet, ajan modu, Ajan Sürüsü ve araç entegrasyonunu kullanabilirsiniz. Detaylar için Kimi K2.6 ücretsiz kullanım rehberi.
Kimi Uygulaması
Mobil uygulama (iOS, Android), uzun süreli ajan görevleri için sesli giriş ve bildirim desteğiyle kullanılabilir.
Kimi Code
Kimi Code, terminal tabanlı kodlama deneyimi sunar. Ajan Sürüsü ile yerel dosya, commit ve test süreçleri entegre. Claude Code iş akışları ve Cursor Composer 2 ile karşılaştırabilirsiniz.
API
OpenAI uyumlu. Temel URL: https://api.moonshot.ai/v1, model ID: kimi-k2.6 veya kimi-k2.6-thinking. Tüm detaylar için Kimi K2.6 API Kullanım Rehberi.
Hugging Face'de Açık Ağırlıklar
Ağırlıklar, moonshotai/Kimi-K2.6 üzerinde MIT lisansı ile mevcut. Niceleme destekli GGUF/unsloth yapıları büyük GPU'larda çalıştırılabilir.
K2.6 Nasıl Eğitildi? (Moonshot Açıklamaları)
- Uzun süreli kararlılık: K2.6, 12+ saatlik ajan çalıştırmalarında bozulmadan ilerleyebiliyor.
- Araç çağırma güvenilirliği: CodeBuddy'de %96,60 başarı, eğitimde sentetik veri kullanımını işaret ediyor.
- Bileşik sürü eğitimi: Farklı alt ajan rolleriyle eğitim.
- Görüş + kod zincirleme: "Python ile MathVision" gibi çok modlu + araç kullanımı.
Kimler Kimi K2.6 Kullanmalı?
Aşağıdaki Senaryolarda Tercih Edin:
- Uzun süreli kodlama ajanları: 4.000 adım ve 12 saatlik demo yürütmeleriyle test edin.
- Çoklu ajan sistemleri: Ajan Sürüsü ve Claw Grupları ile karmaşık mimariyi zahmetsiz kurun.
- Açık ağırlıklı üretim: Model üzerinde tam kontrol ve özelleştirme.
- Yüksek verimli API işleri: MoE ile düşük çıkarım maliyeti ve OpenAI uyumlu API entegrasyonu.
Kapalı Modelleri Tercih Edin:
- Katı güvenlik uyumu: Claude 4.6, güvenlik/politika açısından önde.
- Saniye altı gecikme: Ajan Sürüsü yürütmeleri birkaç saniyeden uzun sürebilir.
- SLA gereksinimi: Regüle sektörlerde laboratuvar destekli modeller daha uygun olabilir.
Kimi K2.6'yı Apidog ile 5 Dakikada Test Edin
Bir Moonshot/Kimi API anahtarınız varsa, Apidog ile anında test ortamı kurabilirsiniz:
- Ortam oluşturun:
BASE_URL = https://api.moonshot.ai/v1
KIMI_API_KEY = sk-...
- Yeni istek ekleyin:
POST {{BASE_URL}}/chat/completions
- Header ayarları:
Authorization: Bearer {{KIMI_API_KEY}}
Content-Type: application/json
- Body örneği:
{
"model": "kimi-k2.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "Kimi K2.6 duyurusunu özetle."}],
"stream": true
}
- "Gönder"e tıklayın ve jeton akışını canlı izleyin.
Apidog ile ayrıca:
- İstek geçmişini (ör. başarısız araç çağrıları) tekrar oynatabilirsiniz.
- OpenAI şeması ile karşılaştırmalı validasyon yapabilirsiniz.
- Ekip bazlı anahtarlarla paylaşım ve VS Code entegrasyonu sağlayabilirsiniz.
- Postman'dan geçiş için 2026'da Postman olmadan API testi rehberi adım adım yardımcı olur.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kimi K2.6 açık kaynak mı?
Ağırlıklar, MIT lisansı ile moonshotai/Kimi-K2.6 altında açık. Eğitim verileri ve kodu açık değil, yani "açık ağırlıklı".
Kimi K2.6, K2.5'e göre nasıl?
Resmi benchmarklara göre HLE-Full'da +3,8 puan, BrowseComp'ta +8,3, Terminal-Bench 2.0'da +15,9, SWE-Bench Pro'da +7,9, Claw Eval'da +20,5 artış ve Ajan Sürüsü'nde 3 kat kapasite var.
Bağlam penceresi nedir?
262.144 jeton. Maksimum üretim: 98.304 jeton.
Yerelde çalıştırabilir miyim?
Evet, ama büyük donanım ister. 1T MoE tam yük için çoklu H100 GPU gerekir. Ücretsiz erişim rehberi niceleme seçeneklerini anlatır.
Araç çağırmayı destekliyor mu?
Evet, OpenAI araç çağırma formatı ile uyumlu. Ajan Sürüsü paralel çağrıları işler.
Kimi K2.6 ile K2.6 Thinking farkı nedir?
K2.6 hızlı ajan, K2.6 Thinking ise görünür düşünce zinciriyle cevap üretir.
Ücretsiz nasıl erişirim?
kimi.com web sohbetinde günlük kota ile ücretsiz, Cloudflare Workers AI'da ücretsiz katman var. Hugging Face ağırlıkları kendi donanımınızda sıfır jeton maliyetiyle kullanılabilir. Detaylı rehber.
Diğer açık ağırlıklı modellerle farkı nedir?
Qwen 3.6 ve Qwen3.5-Omni'ye kıyasla kodlama ve ajan benchmarklarında önde; Qwen çoklu dil ve küçük varyantlarda güçlü. DeepSeek V3.x'e karşı K2.6'nın ajan orkestrasyonu avantajı var.
Özet
Kimi K2.6, ajan tabanlı kodlama ve uzun yürütme için üretime hazır en güçlü açık ağırlıklı modeldir. 300 ajanlı sürü, 4.000 adımlık yürütme, 262K bağlam ve açık ağırlık desteği ile öne çıkar. Moonshot'un duyurusu ve kamuya açık benchmarklar bu konumunu doğruluyor.
Kodlama ajanı, uzun süreli araştırma asistanı veya çoklu ajan sistemi için model arıyorsanız, Kimi K2.6'yı mutlaka test edin. platform.kimi.ai üzerinden API anahtarınızı alın, Apidog ile ilk isteğinizi gönderin ve ardından API ve ücretsiz erişim rehberlerini uygulayın.
Top comments (0)