Moonshot AI представила Kimi K2.6 — открытую модель, заточенную под длинные задачи в программировании и агентные сценарии. В компании утверждают, что новая версия лучше справляется с многошаговой работой: может дольше удерживать контекст, чаще корректно вызывать инструменты и эффективнее координировать несколько субагентов.
Главный акцент в релизе сделан на long-horizon coding — случаях, когда модели нужно не просто сгенерировать кусок кода, а часами работать над проектом, вносить изменения и проверять результат. По данным Moonshot, K2.6 заметно прибавила по сравнению с K2.5 именно в таких сценариях.
В качестве примеров компания приводит оптимизацию инференса для Qwen3.5-0.8B на Mac и переработку open-source-движка exchange-core. В первом случае модель за 12 часов и тысячи вызовов инструментов увеличила скорость работы с 15 до 193 токенов в секунду. Во втором — за 13 часов изменила более 4000 строк кода и, по данным Moonshot, повысила производительность движка до 185%.
Отдельно в Moonshot заявляют, что K2.6 умеет координировать до 300 субагентов и до 4000 параллельных шагов, а также подходит для генерации интерфейсов, full-stack-приложений и длительной автономной работы через API и инструменты.
Русскоязычное сообщество про AI в разработке
Друзья! Эту новость подготовила команда ТГК «AI for Devs» — канала, где мы рассказываем про AI-агентов, плагины для IDE, делимся практическими кейсами и свежими новостями из мира ИИ. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе и ничего не упустить!
Автор: python_leader
