+185% за 13 часов: как Kimi K2.6 переписала 8-летний движок

Китайская Moonshot AI выпустила Kimi K2.6 — open-source мультимодальную модель с фокусом на "долгие" задачи кодинга и автономных агентов. Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Modified MIT, API совместим с форматами OpenAI и Anthropic.

В техническом блоге компания похвасталась, как за 13 часов непрерывной работы и более 1000 вызовов инструментов K2.6 самостоятельно переработала exchange-core — восьмилетний open-source движок биржевого матчинга. Модель проанализировала CPU и allocation flame graphs, перебрала 12 стратегий оптимизации, изменила свыше 4000 строк кода и переконфигурировала топологию ядерных потоков. Итог — +185% к медианной пропускной способности (с 0,43 до 1,24 MT/s) и +133% к пиковой (с 1,23 до 2,86 MT/s).

Похожие кейсы Moonshot приводит и для других сценариев. На Mac K2.6 скачала и развернула Qwen3.5-0.8B, реализовала инференс на Zig — нишевом системном языке, который явно не доминирует в обучающих выборках. За 12 часов, 4000+ вызовов инструментов и 14 итераций скорость генерации выросла с примерно 15 до 193 токенов в секунду — на 20% быстрее, чем LM Studio. Внутренний DevOps-агент Moonshot, построенный на K2.6, отработал автономно 5 суток, занимаясь мониторингом, реагированием на инциденты и операциями над инфраструктурой.

Партнеры по бета-тестам публикуют конкретные цифры. Vercel сообщает о росте больше 50% на собственном Next.js-бенчмарке относительно K2.5. Factory.ai фиксирует +15% по своим метрикам. CodeBuddy в внутренних тестах получила +12% к точности генерации кода, +18% к стабильности на длинном контексте и 96,6% успешных вызовов инструментов. Kilo.ai отдельно отмечает SOTA-уровень при заметно меньшей стоимости.

В агентских и поисковых бенчмарках K2.6 обходит флагманы прошлого поколения. На