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ai/kimi-k2

Docker AI 官方镜像

Kimi K2 Thinking:具备深度推理能力的开源智能代理,支持稳定工具调用,采用快速***量化技术,拥有256k上下文窗口。

3 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:Docker AI 官方镜像仓库类型:镜像最近更新:7 个月前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Kimi K2

**提供的版本

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概述

Kimi K2 Thinking是最新、功能最强大的开源思考模型版本。从Kimi K2开始,我们将其构建为一个能够逐步推理并动态调用工具的思考代理。它通过显著提升多步骤推理深度,并在200–300次连续调用中保持稳定的工具使用能力,在Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking是原生***量化模型,拥有256k上下文窗口,实现了推理延迟和GPU内存使用的无损降低。

核心功能

  • 深度思考与工具编排:端到端训练以将思维链推理与函数调用交织进行,支持自主研究、编码和写作工作流,可持续数百步而不偏离目标。

  • 原生*量化**:在训练后阶段采用量化感知训练(QAT),在低延迟模式下实现无损2倍加速。

  • 稳定的长期任务执行能力:在多达200–300次连续工具调用中保持连贯的目标导向行为,超越了之前在30–50步后性能下降的模型。

领域数值
架构混合专家模型(MoE)
总参数量1T
激活参数量32B
层数(含密集层)61
密集层数1
注意力隐藏维度7168
MoE隐藏维度(每专家)2048
注意力头数64
专家数量384
每token选择专家数8
共享专家数量1
词汇量160K
上下文长度256K
注意力机制MLA
激活函数SwiGLU

使用方法

通过Docker模型运行器使用此AI模型:

bash
docker model run kimi-k2

基准测试

推理任务

基准测试设置K2 ThinkingGPT-5(High)Claude *** 4.5K2 0905(Thinking)DeepSeek-V3.2Grok-4
HLE无工具23.926.319.8*7.919.825.4
HLE有工具44.941.7*32.0*21.720.3*41.0
HLE复杂任务51.042.0---50.7
AIME25无工具94.594.687.051.089.391.7
AIME25使用Python99.199.6100.075.258.1*98.8
AIME25复杂任务100.0100.0---100.0
HMMT25无工具89.493.374.6*38.883.690.0
HMMT25使用Python95.196.788.8*70.449.5*93.9
HMMT25复杂任务97.5100.0---96.7
IMO-AnswerBench无工具78.676.0*65.9*45.876.0*73.1
GPQA无工具84.585.783.474.279.987.5

通用任务

基准测试设置K2 ThinkingGPT-5(High)Claude *** 4.5K2 0905(Thinking)DeepSeek-V3.2
MMLU-Pro无工具84.687.187.581.985.0
MMLU-Redux无工具94.495.395.692.793.7
长篇写作无工具73.871.479.862.872.5
HealthBench无工具58.067.244.243.846.9

智能体搜索任务

基准测试设置K2 ThinkingGPT-5(High)Claude *** 4.5K2 0905(Thinking)DeepSeek-V3.2
BrowseComp有工具60.254.924.17.440.1
BrowseComp-ZH有工具62.363.0*42.4*22.247.9
Seal-0有工具56.351.4*53.4*25.238.5*
FinSearchComp-T3有工具47.448.5*44.0*10.427.0*
Frames有工具87.086.0*85.0*58.180.2*

编码任务

基准测试设置K2 ThinkingGPT-5(High)Claude *** 4.5K2 0905(Thinking)DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified有工具71.374.977.269.267.8
SWE-bench Multilingual有工具61.155.3*68.055.957.9
Multi-SWE-bench有工具41.939.3*44.333.530.6
SciCode无工具44.842.944.730.737.7
LiveCodeBenchV6无工具83.187.0*64.0*56.1*74.1
OJ-Bench (cpp)无工具48.756.2*30.4*25.5*38.2*
Terminal-Bench使用模拟工具(JSON)47.143.851.044.537.7

链接

  • https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/thinking.html
  • https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking
  • https://huggingface.co/***/Kimi-K2-Thinking-***
  • https://docs.***.ai/basics/***-dynamic-2.0-***s

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 kimi-k2 镜像标签

docker model pull docker.xuanyuan.run/ai/kimi-k2:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker model pull ai/kimi-k2:<标签>

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账号

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