Kimi K2 : LLM Open Source Rivalise avec ChatGPT-5.1 & Claude 4.5 en Raisonnement

Auteur : Boxu Li

Que pense Kimi K2 ?

Kimi K2 Thinking est le dernier modèle de langage large (LLM) de Moonshot AI, conçu comme un « agent pensant » capable de raisonner étape par étape et d'appeler des outils externes de manière autonome. En essence, Kimi K2 est un modèle de raisonnement agentique open source qui repousse les limites du raisonnement profond et de l'exécution de tâches à long terme. Sorti fin 2025, il dispose d'une architecture massive de 1 trillion de paramètres mais fonctionne efficacement en activant seulement 32 milliards de paramètres par inférence grâce à la conception Mixture-of-Experts (MoE)[1]. Cela permet à K2 d'offrir des performances de premier ordre sur des tâches complexes sans nécessiter de matériel impraticable. En tant que modèle ouvert (publié sous une licence MIT modifiée), Kimi K2 est librement accessible à la communauté IA – un contraste notable avec les systèmes propriétaires comme la série GPT-5 d'OpenAI et le Claude d'Anthropic.

Principales Caractéristiques et Innovations

• Chaîne de pensée profonde et utilisation d'outils : Kimi K2 a été formé pour entrelacer le raisonnement en chaîne de pensée avec des appels d'outils dynamiques. Il peut invoquer de manière autonome des moteurs de recherche, des calculatrices, des interprètes de code et d'autres API en cours de réflexion. De manière impressionnante, il reste cohérent sur 200 à 300 appels d'outils séquentiels sans intervention humaine[2][3]. Les modèles précédents dérivaient ou oubliaient leurs objectifs après 30 à 50 appels, donc la concentration à long terme de K2 est une avancée pour les agents utilisant des outils. Cela permet des flux de travail complexes (recherche, codage, rédaction) qui s'étendent sur des centaines d'étapes tout en restant sur la bonne voie.
• Fenêtre de contexte massive : Avec une longueur de contexte de 256 000 tokens[4][5], Kimi K2 peut gérer des livres entiers ou des transcriptions de plusieurs heures en entrée. Il surpasse largement le contexte de la plupart des modèles actuels (à titre de comparaison, Claude 4.0 offrait 100K tokens, et même de nouveaux rivaux comme DeepSeek V4 et Google Gemini 3 atteignent seulement maintenant des contextes à 1M tokens[6][7]). Ce vaste contexte permet à K2 d'intégrer des connaissances à travers de longs documents ou dialogues sans avoir besoin de tronquer ou d'oublier des informations antérieures, améliorant ainsi la continuité de son raisonnement.
• Efficacité MoE à un billion de paramètres : Sous le capot, l'architecture Mixture-of-Experts de K2 utilise 384 sous-réseaux experts mais n'active qu'une fraction par requête[8]. Il fonctionne effectivement comme un modèle de 32 milliards de paramètres par token (en sélectionnant 8 experts par token)[1], lui donnant la puissance d'un modèle à un billion de paramètres avec une fraction du coût de fonctionnement. Cette approche de sélection parcimonieuse signifie que des "cerveaux" plus spécialisés gèrent différents aspects d'une tâche, améliorant le raisonnement multi-domaines sans nécessiter un superordinateur à chaque exécution. Les modèles à un billion de paramètres étaient autrefois purement théoriques – Kimi K2 démontre un design réalisable où échelle extrême et praticité se rencontrent.
• Quantification INT4 pour la vitesse : Uniquement, K2 a été post-entraîné avec la formation consciente de la quantification pour prendre en charge nativement les poids en 4 bits[9]. Cette quantification INT4 réduit de moitié la mémoire et la latence d'inférence sans perte de précision[10]. En pratique, cela signifie que K2 peut générer des réponses plus rapidement et sur moins de mémoire GPU que des modèles de taille similaire. Tous ses résultats de référence ont été rapportés à la précision INT4[10], démontrant que l'efficacité n'a pas à sacrifier la performance. Pour les développeurs, cela abaisse la barrière pour utiliser un si grand modèle sur du matériel modeste.
• Agence stable sur longue durée : Grâce à la modélisation de récompenses spécialisée et à un entraînement pour la cohérence, K2 affiche un comportement orienté vers les objectifs stable sur de très longues sessions. Il résiste à la dérive ou à la dégradation typique que montrent d'autres agents après de nombreuses interactions. Par exemple, les premiers testeurs ont constaté qu'il peut préserver le contexte et les objectifs même après 300 appels d'outils ou une session de raisonnement continu de 4 heures[11][3]. Cette fiabilité dans les tâches longues (comme la résolution de problèmes étape par étape ou les projets de codage multi-étapes) est un différenciateur clé.

Architecture de Kimi K2 : MoE et le « Graphe de Raisonnement »

En dessous, l'architecture de Kimi K2 combine une base Transformer de pointe avec une couche MoE (Mixture-of-Experts) dans presque chaque bloc. Elle compte 61 couches avec un total de 384 experts, utilisant 64 têtes d'attention et la fonction d'activation SwiGLU[8]. Seuls 8 experts sont actifs par jeton, guidés par un réseau de routage qui dirige chaque requête vers les « experts » les plus pertinents. Ce design confère à K2 une forme de raisonnement modulaire : différents experts peuvent se spécialiser dans des sous-tâches (mathématiques, code, langage, etc.), et le modèle assemble dynamiquement un « graphe de raisonnement » de parcours experts au fur et à mesure du traitement des entrées. En essence, chaque requête complexe traverse un graphe de nœuds experts, permettant un raisonnement plus diversifié et précis qu'un modèle monolithique.

Cette idée s'aligne sur les recherches émergentes qui représentent les chaînes de pensée sous forme de graphes plutôt que de chemins linéaires, ce qui peut améliorer la compréhension et la robustesse du modèle. La formation de K2 a probablement encouragé ce comportement de ramification et de fusion dans sa chaîne de pensée, produisant un graphe de raisonnement implicite pour chaque requête. Le résultat est un LLM qui aborde les problèmes avec flexibilité, explorant plusieurs chemins de solution en interne avant de converger vers des réponses. Cela peut contribuer à ses scores élevés sur les benchmarks de raisonnement. Malgré sa sophistication, K2 reste utilisable : les testeurs rapportent qu'il fonctionne à environ 15 tokens/sec sur une configuration double M3-Ultra (le SOC d'Apple), et un modèle complet de 1T tient dans ~600 Go de VRAM avec compression[12][13]. Pour un modèle communautaire open-source, c'est remarquablement accessible compte tenu de l'échelle.

Performance des Benchmarks : Kimi K2 vs. GPT-5.1, Claude 4.5 et DeepSeek

Le Kimi K2 de Moonshot a été mis à l'épreuve face aux meilleurs modèles de 2025. Sur de nombreux benchmarks AI 2025, les résultats du K2 font sensation. Il établit de nouveaux records sur plusieurs défis de raisonnement, souvent surpassant ses homologues propriétaires[2][14]. Voici un aperçu des principales comparaisons de benchmarks (plus élevé = meilleure performance) :

Table: Kimi K2 Thinking vs. top models – On complex reasoning (HLE) and web research tasks, K2 leads the pack, even edging out GPT-5.1. It excels at agentic tool-augmented benchmarks like BrowseComp, vastly outperforming Claude 4.5 (which struggled with tool use)[15]. GPQA shows K2 matching GPT-5.1 on difficult Q&A, and on coding benchmarks (SWE-Bench), K2 is at the frontier for open models[11][20]. K2’s only category of modest performance is in certain knowledge-heavy tasks where GPT-5.1 or Claude still hold a slight edge[14] – for instance, GPT-5.1 scored a bit higher on some advanced language tasks, and Claude 4.5 reportedly retains an advantage on a few high-level creative writing evaluations. Nonetheless, Kimi K2 has narrowed the gap dramatically. It’s the closest an open model has ever come to the closed “frontier” models in overall capability[22].

Notamment, Humanity’s Last Exam (HLE) – un test brutal et complet couvrant de nombreux domaines – a été une vitrine pour K2. Avec les outils activés, Kimi K2 a obtenu un score de 44,9 %, dépassant les 41,7 % de GPT-5.1 [18]. C'est un gros coup : le HLE est essentiellement un parcours d'obstacles de connaissances et de raisonnement semblable à un test de Turing, donc voir un modèle ouvert surpasser un modèle phare d'OpenAI est remarquable. Sur BrowseComp, un benchmark de recherche web difficile, K2 a atteint 60,2 % contre 54,9 % pour GPT-5.1, tandis que Claude 4.5 était loin derrière avec 24 % [15]. Cela souligne comment les modèles d'« agents » utilisant des outils comme Kimi K2 peuvent dominer les tâches nécessitant une récupération active et un raisonnement en plusieurs étapes. Claude d'Anthropic, même en mode de raisonnement « Sonnet 4.5 », n'était pas optimisé pour ces tâches interactives, alors que K2 a été conçu pour cela.

Il convient de noter que chaque score n'est pas une victoire pour K2. Il existe encore des domaines (certains quizz de culture générale et tâches créatives) où GPT-5.1 ou Claude 4.5 prennent le dessus. Par exemple, GPT-5.1 est légèrement en avance sur certains critères académiques de haut niveau et le réglage fin de Claude contribue parfois à une qualité conversationnelle nuancée. Cependant, les écarts sont minimes, et K2 gagne ou fait match nul dans la marge. Cela représente un énorme bond pour les LLM open-source, étant donné qu'il y a un an à peine, les meilleurs modèles open-source étaient loin derrière des modèles tels que GPT-4.

Kimi K2 vs. GPT-5.1 Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max d'OpenAI est une version spécialisée de GPT-5.1 destinée aux tâches de codage longue durée et agentiques. C'est un modèle fermé, mais d'après les informations disponibles, GPT-5.1 utilise une architecture dense (entièrement activée) probablement dans les quelques centaines de milliards de paramètres (OpenAI n'a pas divulgué la taille exacte). En comparaison, Kimi K2 se mesure bien à GPT-5.1. Sur des benchmarks de raisonnement comme HLE, K2 a même légèrement surpassé GPT-5.1 avec des outils[18], et a presque égalé ses performances sur des QCM complexes (85,7% pour K2 contre 84,5% pour GPT-5.1 sur un ensemble de QCM difficiles)[15]. GPT-5.1 conserve tout de même un léger avantage dans certains domaines – par exemple, l'entraînement de GPT-5.1 sur le codage multi-étapes et les mathématiques lui permet d'obtenir des scores quasi parfaits sur certains tests de mathématiques/codage (OpenAI a rapporté que GPT-5.1 atteint 99,6% sur AIME en mathématiques avec des outils, juste au-dessus des 99,1% de K2[23]). Mais ces différences sont marginales.

Un grand contraste réside dans la gestion du contexte : Kimi K2 a une fenêtre de tokens fixe de 256K, tandis que GPT-5.1 Codex-Max utilise une stratégie de « multi-contexte » appelée compaction**. Le modèle d'OpenAI peut travailler sur plusieurs fenêtres de contexte, gérant efficacement des millions de tokens dans une seule tâche étendue[21]. Plutôt que d'avoir une fenêtre gigantesque, il partitionne et compacte le contexte selon les besoins. Cela donne à GPT-5.1 une sorte d'espace de travail infini pour, par exemple, lire une base de code entière. K2 ne peut pas jongler nativement avec des millions de tokens à la fois – il est limité à 256K à la fois – mais il peut quand même traiter de gros documents d'un seul coup. Donc, pour des tâches comme la refactorisation massive de code, GPT-5.1 pourrait avoir un avantage avec sa gestion ingénieuse du contexte. À l'inverse, **l'avantage de Kimi K2 est son accessibility: il est open-source et peut être auto-hébergé, tandis que GPT-5.1 est un service propriétaire. Les développeurs peuvent intégrer K2 via des API compatibles OpenAI ou l'exécuter sur leur propre matériel[24], évitant ainsi l'enfermement fournisseur. En résumé, Kimi K2 et GPT-5.1 sont au coude à coude sur les critères de raisonnement, mais diffèrent par leur philosophie – l'un est le triomphe de l'échelle de la communauté ouverte, l'autre un modèle fermé avec des astuces propriétaires de pointe.

Claude 4.5 (« Sonnet ») vs. Kimi K2

Le Claude 4.5 d'Anthropic, dont le nom de code est « Claude Sonnet 4.5 », était une mise à jour mettant l'accent sur des chaînes de raisonnement plus longues et un style de « pensée conversationnelle ». Claude 4.5 a introduit des jetons de pensée intercalés – essentiellement, Claude se parle parfois à lui-même pour résoudre un problème, une méthode qui était unique à Anthropic[25]. Fait intéressant, cela est similaire à la façon dont Kimi K2 et d'autres modèles agissent pour exécuter une chaîne de pensées, bien que Claude l'ait historiquement fait sans utiliser d'outils. En comparaison directe, Kimi K2 surpasse largement Claude 4.5 dans la plupart des tâches augmentées par des outils. Comme indiqué ci-dessus, sur BrowseComp (défi de navigation/recherche sur le web), K2 a atteint 60 % tandis que Claude 4.5 n'a réussi que 24%[15]. Cela suggère que le raisonnement de Claude faiblit lorsque l'utilisation active d'outils ou l'interaction avec le web est requise - probablement parce que Claude n'a pas été explicitement conçu pour appeler des outils de manière autonome. Claude 4.5 est resté compétitif sur les tests de connaissances pures. Par exemple, sur un test de connaissances MMLU élargi, les scores de Claude étaient dans les 80 % élevés, à peu près au même niveau que K2[26].

En termes d'écriture créative et de « vibe », Claude est connu pour son style amical et moins déterministe. Les premiers utilisateurs ont noté que Kimi K2 préservait une qualité d'écriture distinctive de ses modèles prédécesseurs, ce qui lui permet également de produire des réponses engageantes et proches de celles des humains. Claude et K2 offrent tous deux un support contextuel de plus de 100K (Claude jusqu'à 100K, K2 bien au-delà), ce qui signifie qu'ils gèrent bien les longues conversations ou documents. Là où K2 prend l'avantage, c'est dans les tâches déterministes et orientées vers un objectif – il reste sur la bonne voie et ne perd pas le fil sur des centaines d'étapes, tandis que les utilisateurs rapportent parfois que Claude peut divaguer ou nécessiter des conseils pour les requêtes très complexes.

Un autre facteur est l'ouverture : Claude 4.5 est propriétaire et accessible via API (avec des coûts et des garde-fous), tandis que K2 est ouvert. Si un développeur ou un chercheur doit inspecter ou affiner le modèle, K2 offre cette flexibilité. En résumé, si la force de Claude 4.5 dans l'IA conversationnelle naturelle est reconnue, Kimi K2 s'avère plus robuste dans le raisonnement structuré et les scénarios d'utilisation d'outils, ce qui en fait sans doute l'agent de « réflexion » le plus puissant des deux.

DeepSeek V4 et Gemini 3 : Les Nouveaux Challengers

Le paysage de l'IA évolue rapidement, et deux noms souvent mentionnés aux côtés de Kimi K2 sont DeepSeek et Gemini. DeepSeek V4 (prévu pour fin 2025) est le prochain fleuron du laboratoire DeepSeek basé en Chine, connu pour repousser agressivement les limites de contexte et d'efficacité. Un aperçu laisse entendre que DeepSeek V4 supportera une fenêtre de contexte d'un million de tokens – suffisamment pour contenir Guerre et Paix deux fois[6]. Cela surpasse même le contexte de K2 et suggère un accent sur l'ingestion de vastes données (comme des bases de code ou des bibliothèques entières) en une seule fois. Les premiers testeurs de V4 rapportent également une amélioration de 40 % dans la résolution de problèmes étape par étape par rapport à V3 avec beaucoup moins d'erreurs de raisonnement[27]. Si ces chiffres se confirment, DeepSeek V4 pourrait défier Kimi K2 sur des tâches de raisonnement systématique. Cependant, les modèles DeepSeek se concentrent historiquement sur le « benchmaxing » – dominer les scores de référence – parfois au détriment de la finesse dans le monde réel[28]. Il reste à voir si V4 peut égaler le comportement agentique bien équilibré de K2. Kimi K2, avec sa formation MoE et son utilisation d'outils, est un agent plus holistique dès le départ, tandis que DeepSeek pourrait nécessiter des plugins d'outils supplémentaires ou des incitations pour en faire de même.

D'un autre côté, le Gemini 3 Pro de Google est la réponse du géant de la technologie à l'IA de nouvelle génération. Gemini 3 Pro est décrit comme un modèle multimodal « axé sur le raisonnement » avec des capacités agentiques avancées, et il dispose également d'une fenêtre de contexte de 1 million de tokens[7]. Il est conçu pour exceller dans la résolution de problèmes complexes et gère même les images et d'autres modalités, reflétant un accent légèrement différent de celui de Kimi K2, qui est uniquement textuel. Dans les benchmarks internes, Gemini 3 est réputé surpasser les modèles précédents en matière de raisonnement, de codage et de tâches multimodales[29][30]. En tant que modèle fermé, Gemini sera accessible via les services de Google (par exemple, Vertex AI) plutôt que par des poids téléchargeables. La rumeur suggère que Gemini 3 pourrait dépasser certains scores de K2, mais tant qu'il n'est pas publiquement évalué, Kimi K2 reste en tête parmi les modèles agentiques LLM publiquement rapportés.

Il est révélateur que l'écart entre les modèles ouverts et fermés se réduit rapidement. Nathan Lambert observe que Kimi K2 est « le plus proche que les modèles ouverts aient jamais été de la frontière fermée de la performance »[22]. Les modèles ouverts comme DeepSeek et Kimi atteignent désormais le niveau que seuls les modèles propriétaires détenaient un an auparavant. Pour les praticiens de l'IA, cela signifie plus de choix et des progrès plus rapides. On peut utiliser Kimi K2 via Hugging Face ou l'API Moonshot dès aujourd'hui, profitant de résultats comparables à un GPT-5.1 dans de nombreux cas, sans les restrictions d'un écosystème fermé. De même, la concurrence de DeepSeek V4, Gemini 3 et d'autres stimulera probablement davantage l'innovation chez OpenAI et Anthropic (qui « devront transpirer », comme le dit la communauté[31]).

FAQ : Kimi K2 et l'IA de Raisonnement de Nouvelle Génération

Q : Qu'est-ce que le modèle de pensée Kimi K2 ? R : Kimi K2 Thinking est un modèle de langage développé par Moonshot AI, conçu comme un agent de raisonnement autonome. C'est un modèle à 1 trillion de paramètres (architecture Mixture-of-Experts) capable de résoudre des problèmes complexes étape par étape et de faire appel à des outils externes (comme la recherche sur le web ou Python) pendant son processus de raisonnement. Kimi K2 est open-source, permettant à quiconque de l'utiliser ou de le déployer, et il atteint des performances de pointe sur de nombreux benchmarks d'IA de 2025.

Q : Kimi K2 est-il open-source et gratuit à utiliser ? R : Oui. Kimi K2 a été publié ouvertement (sous une licence MIT modifiée) pour la communauté[1]. Vous pouvez télécharger les poids du modèle depuis Hugging Face ou l'utiliser via l'API de Moonshot[24]. Étant open-source, les chercheurs et développeurs peuvent exécuter K2 sur leur propre matériel, le peaufiner ou l'intégrer dans des applications sans payer de frais de licence (du moins pour les déploiements de petite taille). Cette accessibilité est un avantage majeur par rapport aux modèles fermés comme GPT-5.1 ou Claude, qui ne sont disponibles que via des API payantes.

Q : Comment le Kimi K2 se compare-t-il au GPT-5.1 et au Claude 4.5 ? R : Kimi K2 est à la hauteur des derniers modèles GPT-5.1 et Claude 4.5 dans de nombreux domaines de raisonnement, et les surpasse même dans certains benchmarks[15][14]. Par exemple, K2 a obtenu un score plus élevé sur un benchmark d'examen difficile (HLE avec outils) que GPT-5.1[18], et il a largement surpassé Claude 4.5 sur une tâche de recherche web (BrowseComp)[15]. GPT-5.1 conserve un léger avantage dans certaines tâches (et possède des fonctionnalités propriétaires comme la gestion du contexte multi-fenêtres[21]), et Claude 4.5 excelle dans les tâches créatives et conviviales. Mais dans l'ensemble, Kimi K2 a essentiellement égalé les meilleurs modèles fermés en termes de capacité – un exploit remarquable pour un modèle ouvert.

Q : Quel matériel est nécessaire pour faire fonctionner Kimi K2 ? R : Kimi K2 est imposant : 1 billion de paramètres (avec 32 milliards actifs par token). Le modèle complet nécessite environ 500 à 600 Go de VRAM pour être chargé à la précision FP16. Cependant, grâce à la quantification en 4 bits, il peut fonctionner avec environ >150 Go de VRAM si l'on utilise des poids INT4[12][13]. Cela le rend accessible aux serveurs haut de gamme ou aux clusters (par exemple, 8× GPU A100 pourraient l'héberger). Pour un usage personnel, vous pouvez également exécuter des versions distillées plus petites ou utiliser des services cloud. Un utilisateur de Reddit a exécuté K2 à ~15 tokens/sec en utilisant deux puces Apple M3 Ultra (avec le modèle quantifié)[12]. En résumé, bien que cela ne soit pas trivial, le design efficace de K2 rend possible l'expérimentation à l'échelle d'un billion de paramètres sur une configuration multi-GPU raisonnable.

Q: How many tools can Kimi K2 use in one session? A: Kimi K2 can orchestrate an impressive number of tool calls in a single session – around 200 to 300 sequential tool uses without human intervention[2][3]. This means K2 can keep searching, calculating, coding, and so on in a loop for hundreds of steps as it works towards a goal. It maintains context throughout these calls, using a special formatting to intermix “thinking” and tool execution. This capability is part of why it’s called a “thinking” model – it’s effectively running an autonomous agent loop internally. By contrast, most earlier models would go off track or forget the goal much sooner (after a few dozen tool uses at best).

Implications: The Future of Agentic AI and Memory Diffusion

L'émergence du Kimi K2 marque un moment décisif pour les modèles de raisonnement agentique. Nous disposons désormais d'un système open-source qui rivalise avec les meilleurs modèles fermés en matière de raisonnement complexe et d'exécution autonome des tâches. Cela floute la frontière entre les puissances de l'IA propriétaires et les projets communautaires. Pour le domaine de l'IA, cela suggère que les avancées clés (comme le contexte long, l'intégration de l'utilisation d'outils et l'échelle massive) ne sont pas exclusives aux entreprises valorisées à plusieurs milliards de dollars. Les modèles open-source, en se développant plus rapidement et en comblant l'écart de performance, mettent la pression sur les laboratoires fermés pour innover au-delà du simple accroissement des paramètres[31]. Nous sommes susceptibles de voir un cycle rapide de dépassements, les modèles open-source adoptant les nouvelles recherches aussi rapidement (voire plus rapidement) que les modèles d'entreprise. Cette dynamique concurrentielle profite aux utilisateurs finaux et aux chercheurs, car les modèles deviennent plus capables, transparents et personnalisables.

Pour la Diffusion de la Mémoire de Macaron et des efforts similaires, le succès de Kimi K2 est une validation. La Diffusion de la Mémoire – l'approche de Macaron pour doter les agents AI d'une mémoire profonde et persistante sur de longues durées – s'aligne avec la tendance illustrée par K2. Kimi K2 a montré que des contextes extrêmement longs et un raisonnement à long terme stable sont réalisables en pratique, ce qui est exactement le type de capacité que la Diffusion de la Mémoire vise à fournir. Intégrer une mémoire à long terme riche dans un modèle agentique pourrait en outre permettre à des agents AI d’apprentissage tout au long de la vie de conserver et d'affiner leurs connaissances au fil du temps. K2 suggère cet avenir en maintenant la cohérence lors de longues sessions d'utilisation d'outils ; la prochaine étape est peut-être des modèles qui se souviennent à travers les sessions, diffusant continuellement de nouvelles informations dans un réservoir de connaissances persistant. Le projet de Diffusion de la Mémoire de Macaron est prêt à tirer parti de ces avancées, combinant potentiellement des graphiques de raisonnement à la K2 avec des mécanismes de mémoire à longue portée pour créer des AI vraiment d'apprentissage continu.

En conclusion, Kimi K2 Thinking n'est pas juste un autre grand modèle – c'est un plan pour l'avenir de l'IA. Il démontre qu'un LLM open-source peut atteindre une capacité de raisonnement de premier ordre avec la bonne architecture et formation. En intégrant ces idées dans de nouveaux systèmes (que ce soit le prochain modèle d'OpenAI, le modèle Gemini de Google, ou les propres agents de Macaron), nous nous rapprochons d'une IA capable de penser, se souvenir et agir de manière fiable sur des horizons indéfinis. Pour tous ceux qui suivent l'IA, la performance de Kimi K2 est un signal clair : l'ère de l'IA agentique puissante et ouverte est arrivée, et les effets d'entraînement – plus d'innovation, plus de collaboration, et oui, plus de diffusion de la mémoire interne – façonneront la prochaine génération d'agents intelligents.

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] Mon avis pratique sur Kimi K2 Thinking : L'IA open-source qui change la donne : r/LocalLLaMA

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqi4qp/my_handson_review_of_kimi_k2_thinking_the/

[2] [4] [8] [16] [17] [19] [23] [26] moonshotai/Kimi-K2-Thinking · Hugging Face

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking

[3] [5] [9] [10] [14] [22] [25] [28] [31] 5 Réflexions sur Kimi K2 Thinking - par Nathan Lambert

https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means

[6] [27] Aperçu de DeepSeek V4 : Fenêtre de Contexte de Million de Tokens et Accélération de l'Inférence | par AI Engineering | Sep, 2025 | Medium

https://ai-engineering-trend.medium.com/deepseek-v4-preview-million-token-context-window-and-inference-acceleration-73496d89f814

[7] Modèles Google  |  IA Générative sur Vertex AI  |  Documentation Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models

[21] Construire plus avec GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/

[29] Gemini 3 est disponible pour les entreprises | Blog Google Cloud

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[30] Trois ans de GPT-3 à Gemini 3 - par Ethan Mollick

https://www.oneusefulthing.org/p/three-years-from-gpt-3-to-gemini