Kimi K2, K2 Thinking ve K3 Ayrıntılı: Moonshot AI’nin Model Serisi Açıklandı

Moonshot AI’nin model serisiyle daha yakından ilgilenen herkes kısa sürede bir dizi adlandırmayla karşılaşır: Kimi K2, Kimi K2 Thinking, K2.5, K2.6, K2.7 Code ve son olarak K3. Model sürümlerini nadiren açıklayan pek çok Batılı sağlayıcının aksine, Moonshot AI her büyük sürüm için teknik raporlar ve model ağırlıklarının kendisini indirilebilir şekilde yayınlıyor. Emlak ve finans sektöründen ilgilenenler için daha yakından bakmak faydalıdır, çünkü sürüm numaralarının ardında bağlam penceresi, hesaplama yükü ve ajan yetenekleri açısından somut farklar bulunuyor – ve dolayısıyla bir modelin günlük iş akışında gerçekte ne için uygun olduğu sorusunda da.

Araştırma modelinden ağır sıklet modele: Kimi K2 serisi

Kimi K2: Teknik temel

Orijinal Kimi K2 sürümü Temmuz 2025’te tanıtıldı ve bir teknik raporda (“Kimi K2: Open Agentic Intelligence”) ayrıntılı olarak açıklandı. Teknik açıdan bu, sözde bir Mixture-of-Experts (MoE) modelidir: Sürekli aktif olan tek bir sinir ağı yerine, model çok sayıda uzmanlaşmış alt ağdan (“uzmanlardan”) oluşur ve her istekte bunların yalnızca küçük bir kısmı gerçekten etkinleşir. Moonshot AI’nin verdiği bilgilere göre Kimi K2’de toplam yaklaşık bir trilyon parametre bulunuyor, bunlardan her tek istekte yaklaşık 32 milyarı aktif olarak kullanılıyor. Model, 384 uzmana dağılıyor; her metin bölümü için bunlardan 8’i özel olarak seçiliyor ve buna sürekli aktif olan “paylaşılan” bir uzman ekleniyor.

Bu yapı, Kimi K2’nin devasa toplam büyüklüğüne rağmen nispeten ekonomik bir şekilde işletilebilmesinin nedenini açıklıyor: Her istek için trilyon parametrenin tamamının hesaplanması gerekmiyor, sadece küçük, seçilmiş bir kısmı yeterli oluyor. Moonshot AI’nin verdiği bilgilere göre model, bu kadar büyük MoE modellerinde eğitim kararlılığını artırması amaçlanan özel olarak geliştirilmiş bir optimizasyon yöntemiyle (MuonClip) eğitildi. Orijinal temel sürüm 128.000 token’lık bir bağlam penceresi sunarken, aynı dönemde yayınlanan Instruct sürümü (diyaloglar ve talimatlar için) 256.000 token’a genişletildi.

Kimi K2 Thinking: Bir modelde düşünme ve eyleme geçme

Kasım 2025’te tutarlı raporlara göre, 2025 sonbaharında Moonshot AI, asıl yanıttan önce kapsamlı, çok adımlı bir düşünme süreci ekleyen ve bu düşünme süreci esnasında bile araçlar (örneğin bir web araması veya bir hesap makinesi) çağırabilen “Kimi K2 Thinking” adlı bir varyantı tanıttı. Mevcut karşılaştırma verilerine göre model, bilinen “SWE-Bench Verified” programlama testinde yaklaşık %71’lik bir değere ulaştı ve test senaryolarında karmaşık, uzun süreli görevleri çözmek için birbirini takip eden yüzlerce araç çağrısını bağımsız olarak gerçekleştirebildi. Bu sayede Moonshot AI, kendini bilinçli olarak sadece yanıt vermekle kalmayıp çok adımlı görevleri bağımsız olarak planlayıp yürüten sözde ajan modelleri alanında konumlandırdı.

2026’daki gelişim: K2.5, K2.6 ve K3

2026 yılı boyunca Moonshot AI birkaç yeni geliştirme aşaması yayınladı. Tutarlı ancak her zaman birbiriyle tam örtüşmeyen kaynaklara göre K2.5 ve Nisan 2026’da 256.000 token’a genişletilmiş bağlam penceresi ve iyileştirilmiş programlama yetenekleriyle K2.6 çıktı, ardından programlama görevlerine özel bir varyant olan K2.7 Code geldi. Temmuz 2026’da ise, üretici bilgilerine göre yaklaşık 1 milyon token’a büyütülmüş bir bağlam penceresi ve doğal görsel işleme (Vision) özelliğiyle Kimi K3 geldi – Moonshot AI’nin verdiği bilgilere göre K2.6’nın bağlam penceresinin dört katı büyüklüğünde. K3’ün tam parametre büyüklüğüne dair farklı kaynaklarda farklı bilgiler dolaşmaktadır (bazıları yaklaşık iki ile üç trilyon toplam parametre aralığında); şu anda kesin bir doğrulukla tek, resmi ve nihai bir sayı teyit edilememektedir, bu nedenle burada bilinçli olarak kesin bir sayı yerine bir büyüklük mertebesinden bahsedilmektedir.

Kimi modellerini teknik ve stratejik açıdan özel kılan nedir?

Ticari koşullu açık ağırlıklar

Moonshot AI, K2 ve sonraki modellerin ağırlıklarını kendi formüle ettiği, değiştirilmiş bir MIT lisansı altında yayınlıyor. Bu, özünde ticari kullanıma da izin veren çok özgür bir açık kaynak lisansıdır. Bir özellik: Modeller temel alınarak ayda 100 milyondan fazla aktif kullanıcıya veya 20 milyon ABD Dolarından fazla aylık gelire sahip bir ürün veya hizmet işletenlerin, kendi arayüzlerinde görünür şekilde “Kimi K2” ibaresini göstermesi gerekiyor. Emlak sektöründen olanlar dahil çoğu küçük ve orta ölçekli kullanım senaryosu için bu madde pratikte devreye girmiyor, ancak Kimi’de “açık” kavramının tamamen koşulsuz anlamına gelmediğini gösteriyor.

Ajan yetenekleri ve büyük bağlam penceresi

Kimi modellerinin stratejik odak noktası açıkça sözde ajan yeteneklerinde yatıyor: sadece tekil soruları yanıtlamak yerine, araç kullanımı, web erişimi ve kod çalıştırma ile çok adımlı görevleri bağımsız olarak işleme olanağı. Çok büyük bir bağlam penceresiyle – K3’te yaklaşık bir milyon token – birleştiğinde, bu sayede çok kapsamlı belge koleksiyonları bir seferde işlenebiliyor; örneğin birkaç yüz sayfalık sözleşme belgeleri veya daha büyük bir mülk belgesi koleksiyonu.

Not: Büyük bağlam penceresi çok fazla belgenin aynı anda okunmasına izin verir – ancak bu, çıktının dikkatli bir şekilde kontrol edilmesinin yerini tutmaz, çünkü büyük bir bağlam penceresi de sonuçtaki hatalara veya eksikliklere karşı koruma sağlamaz.

Pratikten uygulama örnekleri

1. Büyük dosya stoklarının otomatik özetlenmesi

Bir site yönetimindeki bir çalışan, API üzerinden birkaç yüz yan gider hesabını veya kat mülkiyeti toplantı tutanaklarını tek bir işlemde okutup, örneğin olağandışı yüksek gider kalemleri gibi dikkat çekici noktaları otomatik olarak işaretletebilir. K2.6 veya K3’ün büyük bağlam penceresi, belgeleri önceden birçok küçük parçaya bölmeye gerek kalmadan bunu teknik olarak mümkün kılıyor.

2. Bir sunumun taslağı ve düzeni

Ajan modunda bir emlakçı, basit bir web görünümü de içeren, çok sayfalı ilk bir taslak sunum hazırlatabilir; bu taslak daha sonra elle editoryal olarak kontrol edilir ve gerçek, hukuki açıdan bağlayıcı mülk verileriyle karşılaştırılır.

3. Dahili araçlar için programlama desteği

Kimi modelleri programlama görevlerindeki karşılaştırmalarda özellikle güçlü performans gösterdiğinden, bazı emlak şirketlerinin BT departmanları, örneğin iki yazılım sistemi arasındaki kira listelerinin karşılaştırılması gibi küçük dahili otomasyon betiklerinin oluşturulmasında destek için Kimi kullanmaktadır.

4. Araştırma ve pazar gözlemi

Ajan modunun web tarama özelliği üzerinden bir model, kamuya açık pazar verilerinin sürekli takibi için kullanılabilir; örneğin faiz oranı gelişmelerinin veya genel olarak erişilebilir emlak pazarı raporlarının özetlenmesi için – burada önemli olan, yalnızca kamuya açık, kişisel veri içermeyen kaynaklarla çalışmaktır.

5. Çok dilli iletişim

Uluslararası emlak portföylerinde bir finans çalışanı, standart mektupları veya özetleri birden fazla dil arasında aktarmak için Kimi’yi kullanabilir – ancak burada da kişisel içerikler için daha önce belirtilen kısıtlama geçerlidir.

Not: Bir modelin tek bir işlemde işlediği veri miktarı ne kadar büyükse, bu verilerin işleme sırasında tam olarak nerede tutulduğu sorusu o kadar önemli hale gelir – performans ve veri koruma, her ikisi de yanıtlanması gereken iki ayrı sorudur.

Kimi modelleri hakkında SSS

Kimi K2 ile Kimi K2 Thinking arasındaki fark nedir?

Kimi K2, orijinal temel modeldir; Kimi K2 Thinking ise Kasım 2025’te tanıtılan ve yanıttan önce araç kullanımıyla daha kapsamlı, çok adımlı bir düşünme süreci ekleyen, bu sayede karmaşık görevlerde daha güçlü performans gösteren bir varyanttır.

Güncel modellerin bağlam penceresi ne büyüklükte?

K2 serisindeki modeller genellikle 256.000 token bağlam sunar; Temmuz 2026’da tanıtılan Kimi K3 ise yaklaşık bir milyon token olarak belirtilmektedir.

Kimi modelleri gerçekten açık kaynak mı?

Model ağırlıkları açık olarak erişilebilir ve değiştirilmiş, çok özgür bir MIT lisansı altında yayınlanmıştır. Bir özellik, çok büyük ticari uygulamalar için (100 milyondan fazla kullanıcı veya 20 milyon ABD Doları aylık gelir) atıf yükümlülüğüdür.

Modeller programlama görevleri için uygun mu?

Evet, Kimi K2 serisi ve özellikle uzmanlaşmış K2.7 Code varyantı, kamuya açık programlama karşılaştırmalarında nispeten güçlü performans göstermekte ve sık sık programlama ajanları için kullanılmaktadır.

Kimi web sitesini kullanmak yerine modelleri kendim çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar açık olarak yayınlandığından, çeşitli bulut sağlayıcıları üzerinden veya kendi donanımınızda çalıştırılabilir. Ancak bu, teknik uzmanlık ve yeterli hesaplama kapasitesi gerektirir, çünkü çok büyük modellerden bahsediyoruz.

Moonshot AI şirketi, fiyatlar ve veri koruma hakkında temel bilgileri sağlayıcı sayfamızda bulabilirsiniz. Kümedeki on yapay zeka sağlayıcısının tamamının karşılaştırmasını genel bakış sayfasında bulabilirsiniz.