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Kimi K2 0711OPEN
Kimi K2 0711 (Moonshot AI): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Kimi K2 0711, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, Kimi K2 0711 offre 3.2 fois plus de capacité. Les poids ouverts signifient également que vous pouvez l'héberger vous-même et ne rien payer par jeton.
À propos de ce modèle
Kimi K2 0711 est un modèle d'IA à poids ouvert de Moonshot AI. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis à l'heure, pour lorsque vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Kimi K2 0711 ?
Kimi K2 0711 est un modèle de langage IA de Moonshot AI. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 19.4 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Kimi K2 0711 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez héberger Kimi K2 0711 vous-même et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,57 $ par million de jetons d'entrée et de 2,3 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert Kimi K2 0711 ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 76.6%, MMLU-Pro 82.4%, Humanity's Last Exam 7%, Long Context Reasoning 51%, LiveCodeBench 55.6%, SciCode 34.5%, MATH-500 97.1%, AIME 69.3%, AIME 2025 57%, IFBench 41.5%, τ²-Bench 61.1%, Terminal-Bench Hard 15.9%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je héberger Kimi K2 0711 moi-même ?
Oui. Kimi K2 0711 a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Alternatives open-source
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.