- Moonshot vừa thả Kimi K2.6 — 1T params MoE, 256K context, swarm 300 sub-agent, đứng #1 open-weight và bám sát GPT-5.4 / Opus 4.6.
- Perplexity ship cho Pro và Max ngay, không cần API key.
TL;DR
- Kimi K2.6 ra mắt 20/04/2026: MoE 1T tổng / 32B active, context 256K, multimodal native (text + image + video input).
- Đứng #1 open-weight trên Artificial Analysis Intelligence Index (54), bám sát closed-source frontier (Anthropic / Google / OpenAI cùng 57).
- SWE-Bench Pro 58.6 vượt GPT-5.4 (57.7) và Opus 4.6 (53.4). HLE-Full với tools 54.0 dẫn đầu cả nhóm.
- Agent swarm 300 sub-agent × 4,000 step, demo coding liên tục 13 giờ.
- Perplexity vừa ship K2.6 cho Pro & Max — chọn từ model picker, không cần API key, không cần host vLLM.
What's new
Ngày 20/04/2026, Moonshot AI công bố Kimi K2.6 trên blog chính thức và Hugging Face dưới Modified MIT License. Đây là bản nâng cấp lớn của dòng K2: vẫn là Mixture-of-Experts 1T params nhưng số expert nâng lên 384 (8 routed + 1 shared), dùng MLA attention, hỗ trợ INT4 để chạy được trên hạ tầng nhỏ hơn.
Day-0 đã có mặt trên vLLM, OpenRouter, Cloudflare Workers AI, Baseten, Fireworks, Novita, Parasail, MLX và OpenCode. Ba ngày sau, Perplexity tweet xác nhận K2.6 mở cho subscriber Pro và Max — đây là cách dễ nhất để dùng thử mà không phải đụng API.
Why it matters
Lần đầu tiên một open-weight model bám sát top 3 closed (GPT-5.4, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro) trên benchmark tổng hợp và vượt mặt ở những bài coding/agentic quan trọng. Nghĩa là indie dev và team nhỏ có lựa chọn không lock-in: muốn rẻ thì tự host, muốn tiện thì bật trên Perplexity, muốn enterprise thì on-prem — cùng một model, cùng chất lượng.
Quan trọng không kém: tỷ lệ ảo giác giảm còn 39% (so với 65% ở K2.5). Vẫn cao hơn Claude Sonnet 4.6 (36%) nhưng đã đủ ngưỡng để giao việc dài hạn cho agent mà không cần babysitter.
Technical facts
| Property | Kimi K2.6 |
|---|---|
| Tổng params | 1T (MoE) |
| Active params/token | 32B |
| Experts | 384 (8 routed + 1 shared) |
| Attention | MLA |
| Context window | 256K tokens |
| Multimodal input | Text + Image + Video |
| Quantization | INT4 supported |
| Modes | Thinking + Non-thinking, Dialogue + Agent |
| License | Modified MIT |
Comparison
| Benchmark | K2.6 | GPT-5.4 | Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro | K2.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.6 | 57.7 | 53.4 | 54.2 | 50.7 |
| SWE-Bench Verified | 80.2 | — | — | — | — |
| Terminal-Bench 2.0 | 66.7 | 65.4 | 65.4 | 68.5 | — |
| HLE-Full (with tools) | 54.0 | 52.1 | 53.0 | 51.4 | — |
| DeepSearchQA (F1) | 92.5 | 78.6 | — | — | — |
| τ²-Bench Telecom | 96% | — | — | — | — |
K2.6 dùng ~160M reasoning tokens để chạy hết Intelligence Index — tiết kiệm hơn Claude Sonnet 4.6 (~190M) nhưng tốn hơn GPT-5.4 (~110M). Trade-off chấp nhận được cho một model open-weight bằng giá host.
Use cases
- Long-horizon coding: 4,000+ tool call, chạy liên tục 12+ giờ. Demo của Moonshot: agent tự tối ưu một financial engine trong 13 giờ, throughput tăng 185%.
- Motion-rich frontend: sinh code WebGL, GSAP, Framer Motion, Three.js từ mô tả tự nhiên — không chỉ static UI.
- Agent swarm 300 sub-agent: 100 sub-agent customize 100 CV song song; 300 sub-agent vừa research vừa viết báo cáo 40 trang với 20,000+ entry dataset.
- Document → Skill: PDF, slide, spreadsheet được convert thành Skill tái sử dụng, giữ nguyên cấu trúc và style cho các autonomous run sau.
- Deep research: 92.5 F1 trên DeepSearchQA — open-weight mạnh nhất hiện tại cho web research agent.
Limitations & pricing
- Output text-only. Multimodal là input-only — không sinh ảnh/video.
- Hallucination 39% — đã giảm mạnh nhưng vẫn cao hơn Claude Sonnet 4.6 (36%) và MiniMax-M2.7 (34%). Cần verifier khi giao việc critical.
- Pricing Moonshot platform chưa công bố chi tiết theo $/1M token, có promotional recharge bonus trên platform.moonshot.ai. Trên Perplexity Pro & Max thì đã bao gồm trong subscription — không tính riêng.
- License Modified MIT: dùng thương mại OK, cần attribution.
What's next
Tín hiệu roadmap: biến thể thinking-turbo để giảm chi phí reasoning, integration sâu hơn với Hermes Agent và OpenClaw, và áp lực buộc DeepSeek phải tung v4 sớm. Với Perplexity user, hành động đơn giản: mở model picker, chọn Kimi K2.6, giao một task coding dài hơi, xem nó tự xoay sở ra sao.
Nguồn: Moonshot blog, Artificial Analysis, Hugging Face, Perplexity.
