MoonshotAI: Kimi K2 0905

MoonshotAI: Kimi K2 0905

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Kimi K2 0905 is the September update of [Kimi K2 0711](moonshotai/kimi-k2). It is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32...

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.60

Preço Output/1M

$2.50

Parâmetros

Velocidade

24 tok/s

Latência (TTFT)

1.5s

Max Output

262K tokens

Benchmarks

Resultados do MoonshotAI: Kimi K2 0905 nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard23.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench61.0100.0
SciCode31.0100.0
AA Coding Index25.9100.0

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro82.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR52.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Math Index57.3100.0
AIME 202557.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index30.9100.0

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond77.0100.0
IFBench42.0100.0
HLE6.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench73.0100.0

Informações

Lançamento
05 de setembro de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: MoonshotAI: Kimi K2 0905

O que é o MoonshotAI: Kimi K2 0905?

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela MoonshotAI, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do MoonshotAI: Kimi K2 0905 em reais fica em torno de R$ 3.70/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance sólida nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o MoonshotAI: Kimi K2 0905 compete diretamente com modelos de nível similar. A MoonshotAI compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O MoonshotAI: Kimi K2 0905 suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o MoonshotAI: Kimi K2 0905?

Kimi K2 0905 is the September update of [Kimi K2 0711](moonshotai/kimi-k2). It is a large-scale Mixture-of-Experts (MoE) language model developed by Moonshot AI, featuring 1 trillion total parameters with 32...

Quanto custa o MoonshotAI: Kimi K2 0905?

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 custa US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o MoonshotAI: Kimi K2 0905, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o MoonshotAI: Kimi K2 0905 se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o MoonshotAI: Kimi K2 0905 obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 23/100, LiveCodeBench: 61/100, SciCode: 31/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O MoonshotAI: Kimi K2 0905 é open source?

Sim, o MoonshotAI: Kimi K2 0905 é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →