• "L’IA est un miroir de l’intelligence humaine. Elle nous montre ce que nous savons, mais aussi ce que nous ignorons et comment nous prenons nos décisions." Dr. Fei-Fei Li, professeure en IA.*

• "L’intelligence artificielle n’a pas de valeurs propres. Elle hérite des valeurs des données que nous lui fournissons. Si nous ne faisons pas attention, nous risquons d’encoder et de perpétuer nos propres biais à une échelle sans précédent." Kate Crawford

Introduction

Le monde de l'IA a été obsédé ces dernières années par la vitesse et la fluidité.

Nous avons vu des modèles qui peuvent écrire de la poésie, répondre à des anecdotes et générer du code en un clin d'œil. Pourtant, pour toute leur intelligence, ces modèles ont une limitation de base : ils sont réflexifs.

Ce sont des sprinters brillants, mais ils ne peuvent pas courir un marathon.

Demandez-leur d'effectuer un projet complexe qui s'étend sur des jours et ils perdront leur concentration et oublieront l'objectif initial et dériveront dans l'incohérence.

C'est le défi central de l'IA aujourd'hui : la véritable frontière n'est pas de rendre l'IA plus intelligente, mais de lui donner de l'endurance.

Nous avons besoin de modèles avec une stabilité d'agent à long horizon - la capacité d'exécuter des tâches longues et complexes - et une continuité du raisonnement, un train de pensée ininterrompu. Le problème central a été que les modèles oublient pourquoi ils font quelque chose après quelques étapes. Ils n'ont pas de monologue interne persistant.

Il existe un nouveau modèle d'IA, un modèle qui est différent en philosophie : conçu non seulement pour répondre, mais aussi pour raisonner, planifier et exécuter des flux de travail complexes sur de longues périodes. Il représente un passage d'un simple répondeur à un véritable exécuteur cognitif, avec la première étape importante vers des systèmes d'IA stratégiques véritablement autonomes. Ce nouveau modèle d'IA s'appelle Kimi K2 Thinking.

À quoi pense Kimi K2 ?

Kimi K2 Thinking est une variante spécialisée de la série de modèles Kimi K2 qui est plus avancée que Kimi K2 Instruct. Le modèle Kimi K2 Instruct est un modèle plus rapide et réflexif ; la variante Thinking est conçue uniquement pour les tâches complexes et à période prolongée. Il est construit pour penser en tant qu'agent, traiter logiquement et raisonner étape par étape tout en maintenant un raisonnement stable et cohérent pour de longues procédures.

Principaux développements dans la pensée Kimi K2

La philosophie de conception unique de Kimi K2 Thinking offre un ensemble de capacités distinctes qui la rendent encore distincte de ses pairs.

• Intelligence stratégique vs intelligence réflexive
• Le modèle est explicitement conçu pour être un agent de réflexion qui raisonne, étape par étape. Dans un sens, ce modèle a été délibérément développé comme un planificateur à long terme par rapport à Kimi K2-Instruct qui sont des modèles plus rapides et réflexifs.
• Stabilité agentique inégalée 
• Il s'agit d'une capacité de signature du modèle, une dérive réduite conçue et une capacité de raisonnement cohérent et axé sur les objectifs pour un appel d'outils séquentiel inégalé, leader de l'industrie, 200 à 300, le tout sans intervention humaine.
• Décomposition autonome d'une tâche 
•  Le modèle est particulièrement capable de planifier à long terme en décomposant de manière autonome les objectifs complexes de haut niveau en ordres de sous-tâches séquentielles avant de procéder. Comme preuve de cette profondeur, il a terminé avec succès un problème de mathématiques de niveau doctorat, composé de 23 raisonnements entrelacés et d'appels d'outils.
• Vitesse quantitative de génération
•  En d'autres termes, l'une des caractéristiques pratiques du modèle Kimi est vraiment sans perte. Alors que les modèles actuels ont une perte d'efficacité dans la plupart des contextes, le modèle Kimi est optimisé architecturalement et formé pour fournir des résultats générationnels environ deux fois plus rapides, en utilisant beaucoup moins de mémoire, et donc, des capacités de raisonnement profonds viables.

Cas d'utilisation uniques de la pensée Kimi K2

Qu'est-ce qui est possible avec une IA qui observe une durée d'attention en 300 étapes et a une mémoire de 250 000 jetons ? Les applications possibles sont qualitativement différentes de tout ce qui a été vécu auparavant à n'importe quel niveau de qualité.

• Simulation scientifique tolérante aux pannes 
• Un utilisateur pourrait organiser une synthèse chimique de 72 heures, nécessitant 200 à 250 étapes de simulation, de paramétrage et de modification du code, ce qui n'était pas possible auparavant lorsqu'il s'agit du formalisme basé sur l'État dans les modèles conversationnels d'IA. En cas d'échec de l'IA ou de besoin de mettre fin à la course, allreasoning_content peut être « réinitié », à condition que toutes les approches précédentes de résolution et les hypothèses internes restent intactes et puissent potentiellement être utilisées avec une enquête continue non destructive sur la prémisse expérimentale initiale.
• Synthèses réglementaires à passage unique 
• Il existe un corpus de 220 à 250 000 jetons (par exemple, de nouvelles lois fiscales, des réglementations multijuridictionnelles, des politiques internes) qui peuvent être ingérés. Il peut produire une ligne rouge, une carte de conflit et un plan de remédiation en une seule demande, évitant ainsi essentiellement tous les artefacts liés au chunking et les violations de la cohérence du contexte entier qui sont des erreurs commises à l'aide de modèles de 128k contexte.
• Refactoring Monorepo autonome 
•  Kimi K2 Thinking pourrait recevoir une base de code monorepo massive, qui comprend plusieurs langues, pour découvrir de gros bogues complexes qu'une base de code d'entreprise a probablement. Après cela, il est en mesure de recevoir les instructions pour exécuter de manière autonome la nouvelle solution et de générer un nouveau candidat à la version sans la supervision d'une équipe de développement. Il peut exécuter plusieurs cycles d'édition/test/benchmark à un nombre remarquable, 300, pour effectuer une évaluation complète de la base de code sans code illimité pour lier les correctifs inclus. Les agents pensants K2 n'auraient même pas besoin d'être dans le pipeline DevOps et d'accomplir un tel travail.
• Coordination des jumeaux numériques 
• Un agent pourrait manipuler un jumeau numérique d'usine. Il pourrait utiliser son contexte de 256K pour passer en revue des mois de journaux de capteurs historiques tout en exécutant simultanément des centaines d'actions de contrôle séquentielles via des API. Le raisonnement_contenu laisserait une ou plusieurs pistes de raisonnement vérifiables de toute sa pensée.
• Gestion de l'étude clinique longitudinale
•  Le modèle pourrait gérer une étude clinique adaptative sur plusieurs mois et pourrait lire le protocole complet, les rapports de patients, les rapports de laboratoire, puis effectuer des itérations répétées de réanalyse statistique et de projets de modification du protocole tout en préservant une chaîne complète de justification pour les régulateurs.
• Remédiation de la chaîne d'approvisionnement mondiale 
• Après une perturbation, l'agent gérerait de manière autonome des centaines d'appels API entre les transporteurs, les douanes et les équipes juridiques pour trier le problème, détourner les expéditions et exécuter des stratégies de négociation, tout en maintenant un état commun tout au long de l'événement de plusieurs jours.

Comment fonctionne la pensée Kimi K2 ? - Architecture.

L'architecture est une architecture MoE, avec un total de 1 billion de paramètres et 32 milliards activés sur chaque passe d'inférence. Au moment de l'inférence, le modèle entrelace le raisonnement en chaîne de pensée avec des invocations d'outils, telles que la recherche, le navigateur et le code. Il stocke le raisonnement intermédiaire dans un champ appelé reasoning_content, qui doit être reporté dans des flux de travail multitours pour maintenir la continuité. Le système prend en charge une fenêtre de contexte de 256 000 jetons, ce qui permet une planification à long horizon pour des périodes soutenues. La pile de quantification INT4 native plus la quantification-Aware Training garantit que cet énorme modèle reste efficace en termes d'inférence dans le monde réel.

Évaluation des performances par rapport à d'autres modèles

Le premier élément à souligner est les caractéristiques de performance associées aux repères du raisonnement agentique. En ce qui concerne HLE, la plus grande référence du raisonnement d'experts multidomaines avec des outils, K2 Thinking a reçu un score de 44,9 %. Cela double presque le score précédent de K2 0905 de 21,7 %. Les scores pour BrowseComp, une référence de recherche et de récupération agentique, étaient encore plus impressionnants - 60,2 %, en fait, ce qui est comparable à un bond significatif par rapport au score de la génération précédente, 7,4 %. Les résultats soutiennent les avantages de précision de son raisonnement profondément structuré sur une génération réflexive.

Le deuxième élément à résumer est les caractéristiques de performance liées au codage agentique. Kimi K2 Thinking a reçu un score de 71,3 % sur la référence SWE-Bench Verified, ce qui est nettement meilleur que les scores des autres meilleurs modèles du MoE. Il s'agit de la meilleure performance dans les modèles de raisonnement MoE ouverts et réaffirme la spécialisation dans les flux de travail de raisonnement logiciel autonome en plusieurs étapes.

Enfin, un résumé des autres scores de performance réaffirme un profil spécialisé et puissant. Kimi K2 Thinking a reçu un score impressionnant de 83,1 % sur LiveCodeBenchV6 (pas d'outils) et de 61,1 % sur SWE-Bench Multilingual. La force de Kimi K2 Thinking n'est tout simplement pas vue dans d'autres modèles prédécesseurs, en particulier en ce qui concerne les résultats d'avantages stables (par rapport aux autres modèles) sur le raisonnement appliqué en plusieurs étapes et les flux de travail complexes à l'aide d'outils. K1, K2 et K3 sont également compétents pour démontrer un comportement axé sur les objectifs sur 200, 250 et 300 applications d'outils respectivement sans changement de comportement.

Kimi K2 pensée contre DeepSeek-R1/V3 et Qwen3

Kimi K2 Thinking, DeepSeek-R1/V3 et Qwen3 sont les derniers produits du cadre Mixture-of-Experts (MoE) axé sur le raisonnement de type humain. Tous les modèles se caractérisent par une architecture MoE clairsemée, des paramètres massivement mis à l'échelle (20B-40B actifs) et de longues fenêtres de contexte au-delà de 128 000 jetons. Les objectifs de tous les modèles sont de tirer parti du raisonnement de type humain avec une efficacité de calcul grâce au renforcement ou au réglage fin basé sur la continuation pour soutenir la logique en plusieurs étapes. Qu'il suffise de dire que tous partagent la même famille d'ingénierie, mais explorent diverses idées de cognition.

Ces différences donnent à chaque modèle son avantage inhérent : la pensée Kimi K2 est la meilleure pour la longue pensée difficile, la pensée dépendante des outils ou procédurale qui nécessite un raisonnement ininterrompu (par exemple, l'orchestration de la simulation scientifique, le refactorisation et/ou les réécritures de logiciels). DeepSeek-R1/V3 est le meilleur pour le raisonnement analytique directionnel - mathématiques, les preuves et le codage déterministe. Qwen3 est le meilleur dans les conversations ou les environnements multimodaux, où votre pensée doit répondre et s'adapter librement. En sommant ces distinctions, ils définissent trois branches de la pensée avancée : Kimi K2 Thinking servant de planificateur stratégique, DeepSeek servant de penseur analytique (exécutif) rigoureux, et Qwen3 servant de penseur conversationnel (exécutif) linguistique adaptatif. Tous les modèles jusqu'à présent servent de puissants modèles de cognition, mais seule la pensée K2 offre une réflexion pour des périodes multiples et une véritable agence autonome.

Ces caractéristiques définissent l'avantage unique de chaque modèle. Kimi K2 Thinking excelle dans les tâches longues, lourdes d'outils ou procédurales qui nécessitent une cognition et un raisonnement logique de type humain, essentiellement des tâches qui nécessitent un raisonnement soutenu, telles que l'orchestration de simulations scientifiques ou un logiciel de refactoring. DeepSeek-R1/V3 excelle dans la rigueur analytique où les mathématiques de précision, les épreuves, la logique et le codage déterministe (avec la rigueur informatisée) sont des disciplines précieuses. Qwen3 excelle dans les tâches de communication ou les cas d'utilisation multimodales lorsque la flexibilité et la réactivité sont les caractéristiques les plus précieuses. Ensemble, ils forment trois branches de la perspicacité cognitive - Kimi K2 Thinking en tant que planificateur stratégique, DeepSeek en tant qu'analyste rigoureux et Qwen3 en tant que communicateur adaptatif - chacune puissante, mais seule K2 Thinking a l'endurance pour maintenir une agence véritablement autonome.

Comment accéder et utiliser la pensée Kimi K2

Le modèle Kimi K2 Thinking est disponible via l'API Moonshot AI sous une forme compatible OpenAI/Anthropic. Les poids du modèle sont accessibles publiquement sur Hugging Face au référentiel moonshotai/Kimi-K2-Thinking. L'utilisation de Kimi K2 Thinking est soumise à une licence MIT modifiée (l'utilisation commerciale est autorisée, mais dépend de la taille du déploiement). Le mode chat en direct est accessible sur kimi.com, mais a un ensemble d'outils limité et moins d'étapes pour accéder aux outils ; le mode agent complet devrait être publié dans un proche avenir.

Limitations et/ou travail futur

Malgré les progrès qu'il a réalisés, le modèle comporte certaines obligations ; les jetons de contenu de raisonnement sont pris en compte pour le quota d'entrée/sortie (ce qui a conduit à des budgets de jetons importants pour des flux de travail étendus ; à un moment donné, d'autres opérations seront limitées). Le déploiement du chat en direct utilise un ensemble d'outils plus limité et moins d'étapes que le mode de référence (l'accès à toutes les fonctions qu'il peut fournir [200-300 outils], peut ne pas être disponible dans l'interface utilisateur publique).

Conclusion

Kimi K2 Thinking n'est pas seulement un modèle plus rapide ; il est plus intelligent, plus stable et plus stratégique. Nous allons au-delà du modèle Oracle d'une entité omnisciente fournissant une réponse rapide au modèle d'agent : un collègue persistant et axé sur les objectifs capable d'assumer d'un projet, de superviser sa complexité et de le mener à bien. Pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises, cela signifie la différence entre une IA qui peut vous aider à coder et une IA capable de refactoriser indépendamment l'ensemble de votre base de code pendant que vous dormez.

Sources :
Blog : https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/thinking.html
Dépôt GitHub : https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
Poids du visage en étrein : https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking
Document de guide : https://platform.moonshot.ai/docs/guide/use-kimi-k2-thinking-model

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Publié à l'origine sur https://socialviews81.blogspot.com.

Commentaire

On entre "dans le dur", assez loin de nos besoins en médecine. Mais cet exemple est très révélateur du développement rapide de l'IA. Rien ne peut l'arrêter !

MAIS : 

" C'est le temps HUMAIN qui reste la solution pour réfléchir sur les questions et les biais induits par l'utilisation de l'IA. Avec  l'IA, il  nous faut plus d'humains pour rester ouvert et critique. L'humain pour l'humain, toujours l'humain."
Rev Med Suisse 2025 : 2019-20, B Touilloux et Coll