Перша open-weights модель, яка одночасно обігнала Claude Opus 4.6, GPT-5.4 і Gemini 3.1 Pro на Humanity Last Exam з інструментами (54.0) і SWE-Bench Pro (58.6). Впевнено можу сказати, що наразі, закриті гіганти програли відкритій моделі – Kimi K2.6Чому я так думаю і на які пункти варто звернути увагу: Toolathlon (tool decathlon) підскочив з 27.8 до 50.0 (+22 пункти за півроку). Зазвичай моделі ростуть на 3–5 пунктів за покоління. Це не просто «кращий tool-use» - це реальний стрибок у стабільності довгих агентних ланцюгів. Прям реально довгих. Модель не масштабує thinking, а масштабує parallel. Замість одного довгого ланцюжка – рій гетерогенних агентів (Parallel-Agent RL). Це архітектурна ставка, якої поки немає в OpenAI/Anthropic.Архітектура: 1T параметрів загалом, але лише 32B активних (MoE, 384 експерта, 8 на токен). 256K контексту. Тренували на мільйонах синтетичних мульти-тур траєкторій з реальними інструментами — тому модель не «забуває» план через 12 годин роботи.Ціна – просто вбиває топових конкурентів: input у 4–8 разів дешевше GPT-5.4/Claude Opus, output у 6–10 разів. + Локально можна запустити через GGUF (Unsloth вже готує)Тестити безкоштовно тут - ttps://www.kimi.comДоступ для агентів по API тут - https://platform.moonshot.ai/Скачати модель можна тут - https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6PS:Щоб запустити модель локально вам треба кластер з 8x NVIDIA L20 по 48gb VRAM (сумарно, ця найкраща в світі станом на зараз SOTA модель, потребує 384gb VRAM)Для AI інженерів і тих хто займається деплоєм LLM, ось вам гайд як її підняти локально - https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6/blob/main/docs/deploy_guidance.mdНу показуйте і розказуйте, діліться враженнями в коментарях як вам ця нова State Of The Art модель 👇🏻