مرجع انتخاب مدلهای Kimi و Moonshot است: از مدل multimodal تا نسخههای reasoning و API سادهتر.
اکوسیستم Moonshot AI / Kimi
Models
این صفحه خانواده مدلهای Kimi را بهصورت عملی توضیح میدهد. اگر میخواهی بین مدل عمومی، reasoning عمیق، vision یا API ساده انتخاب کنی، اینجا نقطه تصمیم است.
انتخاب مدل Kimi برای long-context، reasoning و agent workflow
خلاصه عملی
تعریف و شروع
شروع سریع
یک task واقعی را روی همین component تست کن و بعد تصمیم بگیر که باید به API، مدل دیگر یا workflow دیگر بروی یا نه.
جدول انتخاب
کدام مدل را انتخاب کنیم؟
انتخاب را با نوع task انجام بده: agent عمومی، reasoning عمیق، متن ساده یا vision.
| مدل | بهترین برای | نکته | انتخاب وقتی |
|---|---|---|---|
| kimi-k2.6 | agent عمومی، multimodal و taskهای dialog / tool-aware | پیشنهاد اول | وقتی یک مدل همهکاره میخواهی که متن، تصویر و workflow را با هم پوشش بدهد |
| kimi-k2-thinking / turbo | deep reasoning و multi-step tool use | تحلیلی | وقتی task طولانی، مرحلهبهمرحله و tool-heavy است |
| moonshot-v1 | taskهای متنی سادهتر و API workloadهای عمومی | سادهتر | وقتی قابلیتهای پایه کافی است و latency / cost مهم است |
| Vision preview | image understanding و تحلیل ورودی بصری | vision | وقتی ورودی تصویر، سند یا اسکرینشات داری |
انتخاب عملی
نکتههای مهم
قبل از انتخاب نهایی، این موارد را روی task واقعی بررسی کن.
- بسته به مدل، thinking و tool support فرق میکند.
- برای استفاده production، quota و latency را روی payload واقعی تست کن.
- اگر به vision نیاز داری، مدل را جدا از text-only mode اعتبارسنجی کن.
- context window بزرگ مفید است، اما طراحی prompt هنوز تعیینکننده است.
قابلیتها
قابلیتهای اصلی
kimi-k2.6
مدل multimodal برای text / image / video، با thinking و non-thinking mode و taskهای agentic.
kimi-k2-thinking / turbo
برای reasoning عمیق، multi-step tool call و context بزرگتر.
moonshot-v1
مدلهای سادهتر و عمومیتر برای API و taskهای متنی با context sizeهای متفاوت.
Vision preview
برای image understanding و taskهایی که ورودی بصری دارند.
شروع
نصب و شروع عملی
با یک task واقعی شروع کن
این صفحه خانواده مدلهای Kimi را بهصورت عملی توضیح میدهد. اگر میخواهی بین مدل عمومی، reasoning عمیق، vision یا API ساده انتخاب کنی، اینجا نقطه تصمیم است.
- مدل را بر اساس نوع task انتخاب کن: k2.6 برای شروع عمومی، k2-thinking برای reasoning سنگین.
- یک prompt و یک dataset یا document واقعی برای تست آماده کن.
- thinking و tool use را فقط وقتی لازم است فعال کن.
مدل را بر اساس نوع task انتخاب کن: k2.6 برای شروع عمومی، k2-thinking برای reasoning سنگین.
مثال
مثال واقعی
Models
انتخاب مدل Kimi برای long-context، reasoning و agent workflow
- وقتی task تو چندمرحلهای یا multimodal است.
- وقتی میخواهی reasoning عمیق را با tool use تست کنی.
- وقتی به context بزرگ برای سند، کد یا research نیاز داری.
این صفحه خانواده مدلهای Kimi را بهصورت عملی توضیح میدهد. اگر میخواهی بین مدل عمومی، reasoning عمیق، vision یا API ساده انتخاب کنی، اینجا نقطه تصمیم است.
خطاهای رایج
اشتباهات رایج
مرز محصول و API را روشن نگه دار
این component یک لایه مشخص در اکوسیستم است، نه کل اکوسیستم.
اول یک workflow کوچک بساز
بهجای مسیرهای پیچیده، با یک task کوچک و واقعی شروع کن.
لینک رسمی را جایگزین implementation نکن
docs مرجع هستند، اما باید در محصول خودت هم تست شوند.
رسمی
لینکهای رسمی
اکوسیستم