Kimi K2: L'open-source LLM che rivaleggia con ChatGPT-5.1 e Claude 4.5 nel ragionamento

Autore: Boxu Li

Qual è il pensiero di Kimi K2?

Kimi K2 Thinking è il più recente modello di linguaggio di Moonshot AI progettato come un “agente pensante” capace di ragionare passo dopo passo e di utilizzare strumenti esterni in autonomia. In sostanza, Kimi K2 è un modello di ragionamento agentico open-source che spinge i confini del ragionamento profondo e dell'esecuzione di compiti a lungo termine. Rilasciato alla fine del 2025, vanta una massiccia architettura da 1 trilione di parametri, ma opera in modo efficiente attivando solo 32 miliardi di parametri per inferenza grazie al design Mixture-of-Experts (MoE)[1]. Questo consente a K2 di offrire prestazioni di alto livello su compiti complessi senza richiedere hardware impraticabile. Essendo un modello aperto (rilasciato sotto una licenza MIT modificata), Kimi K2 è liberamente disponibile per la comunità AI, in netto contrasto con i sistemi proprietari come la serie GPT-5 di OpenAI e Claude di Anthropic.

Caratteristiche chiave e innovazioni

• Catena di Pensiero Profonda e Uso degli Strumenti: Kimi K2 è stato addestrato per intercalare il ragionamento a catena di pensiero con chiamate dinamiche agli strumenti. Può invocare autonomamente motori di ricerca, calcolatori, interpreti di codice e altre API in fase di ragionamento. In modo impressionante, rimane coerente per 200–300 chiamate sequenziali agli strumenti senza input umano[2][3]. I modelli precedenti si sarebbero persi o avrebbero dimenticato gli obiettivi dopo forse 30-50 chiamate, quindi l'attenzione a lungo termine di K2 è una svolta per gli agenti di uso degli strumenti. Ciò consente flussi di lavoro complessi (ricerca, codifica, scrittura) che si estendono per centinaia di passaggi rimanendo in carreggiata.
• Finestra di Contesto Massiva: Con una lunghezza del contesto di 256.000 token[4][5], Kimi K2 può gestire interi libri o trascrizioni di più ore come input. Supera di gran lunga il contesto della maggior parte dei modelli oggi (per confronto, Claude 4.0 offriva 100K token, e anche nuovi rivali come DeepSeek V4 e Google Gemini 3 stanno solo ora raggiungendo contesti di 1M token[6][7]). Questo enorme contesto consente a K2 di integrare conoscenze su documenti lunghi o dialoghi senza dover troncare o dimenticare informazioni precedenti, migliorando la continuità del ragionamento.
• Efficienza MoE a Trilioni di Parametri: Sotto il cofano, l'architettura di Mixture-of-Experts di K2 utilizza 384 sottoreti esperte ma ne attiva solo una frazione per query[8]. Funziona efficacemente come un modello da 32 miliardi di parametri per token (selezionando 8 esperti per token)[1], conferendogli il potere di un modello a trilioni di parametri con una frazione del costo di runtime. Questo approccio di gating sparso significa che “cervelli” più specializzati gestiscono diversi aspetti di un compito, migliorando il ragionamento multi-dominio senza richiedere un supercomputer per ogni esecuzione. I modelli a trilioni di parametri erano una volta puramente teorici – Kimi K2 dimostra un design realizzabile dove scala estrema e praticità si incontrano.
• Quantizzazione INT4 per la Velocità: In modo unico, K2 è stato post-addestrato con Quantization-Aware Training per supportare nativamente pesi a 4 bit[9]. Questa quantizzazione INT4 riduce la memoria e la latenza di inferenza di circa la metà senza perdita di accuratezza[10]. In pratica, ciò significa che K2 può generare risposte più velocemente e con meno memoria GPU rispetto a modelli di dimensioni simili. Tutti i suoi risultati di benchmark sono stati riportati a precisione INT4[10], dimostrando che l'efficienza non deve sacrificare le prestazioni. Per gli sviluppatori, ciò riduce la barriera all'uso di un modello così grande su hardware modesto.
• Agenzia Stabile a Lungo Termine: Grazie a un modellamento delle ricompense specializzato e all'addestramento per la coerenza, K2 mostra un comportamento stabile orientato agli obiettivi su sessioni molto lunghe. Resiste alla tipica deriva o degradazione che altri agenti mostrano dopo molte interazioni. Ad esempio, i primi tester hanno scoperto che può preservare contesto e obiettivi anche dopo 300 chiamate agli strumenti o una sessione di ragionamento continua di 4 ore[11][3]. Questa affidabilità in compiti lunghi (come la risoluzione di problemi passo-passo o progetti di codifica multi-fase) è un differenziatore chiave.

Architettura di Kimi K2: MoE e il “Reasoning Graph”

Sotto la superficie, l'architettura di Kimi K2 combina un backbone Transformer all'avanguardia con un livello MoE (Mixture-of-Experts) in quasi ogni blocco. Presenta 61 strati con un totale di 384 esperti, utilizzando 64 teste di attenzione e la funzione di attivazione SwiGLU[8]. Solo 8 esperti sono attivi per token, guidati da una rete di gating che indirizza ogni query agli “esperti” più pertinenti. Questo design conferisce a K2 una forma di ragionamento modulare: diversi esperti possono specializzarsi in sottocompiti (matematica, codice, linguaggio, ecc.), e il modello assembla dinamicamente un “reasoning graph” di percorsi esperti mentre elabora l'input. In sostanza, ogni query complessa attraversa un grafo di nodi esperti, consentendo un ragionamento più diversificato e accurato rispetto a un modello monolitico.

Questa idea è in linea con la ricerca emergente che rappresenta le catene di pensiero come grafi anziché percorsi lineari, il che può migliorare la comprensione e la robustezza del modello. L'addestramento di K2 probabilmente ha incoraggiato tale comportamento di ramificazione e fusione nella sua catena di pensiero, generando un grafo di ragionamento implicito per ogni domanda. Il risultato è un LLM che affronta i problemi in modo flessibile, esplorando internamente molteplici percorsi di soluzione prima di convergere sulle risposte. Questo può contribuire ai suoi alti punteggi nei benchmark di ragionamento. Nonostante la sua sofisticatezza, K2 rimane utilizzabile: i tester segnalano che funziona a circa 15 token/sec su una configurazione dual M3-Ultra (il SOC di Apple), e un modello completo da 1T si adatta in ~600 GB di VRAM con compressione[12][13]. Per un modello della comunità open-source, è incredibilmente accessibile data la scala.

Prestazioni di Benchmark: Kimi K2 vs. GPT-5.1, Claude 4.5 e DeepSeek

Kimi K2 di Moonshot è stato messo alla prova contro i migliori modelli del 2025. Su molti benchmark AI 2025, i risultati di K2 stanno attirando l'attenzione. Stabilisce nuovi punteggi all'avanguardia su diverse sfide di ragionamento, spesso superando i suoi equivalenti a codice chiuso[2][14]. Di seguito è riportato un breve riepilogo delle principali comparazioni di benchmark (più alto = migliori prestazioni):

Tabella: Kimi K2 Thinking vs. modelli top – Nei compiti di ragionamento complesso (HLE) e ricerca sul web, K2 guida il gruppo, superando persino GPT-5.1. Eccelle nei benchmark con strumenti agentici come BrowseComp, superando di gran lunga Claude 4.5 (che ha avuto difficoltà con l'uso degli strumenti)[15]. GPQA mostra che K2 è all'altezza di GPT-5.1 in difficili Q&A, e nei benchmark di codifica (SWE-Bench), K2 è all'avanguardia per i modelli open[11][20]. L'unica categoria in cui K2 ha prestazioni modeste è in certi compiti ad alto contenuto di conoscenza dove GPT-5.1 o Claude mantengono ancora un leggero vantaggio[14] – ad esempio, GPT-5.1 ha ottenuto punteggi leggermente più alti in alcuni compiti avanzati di linguaggio, e si dice che Claude 4.5 mantenga un vantaggio in alcune valutazioni di scrittura creativa di alto livello. Tuttavia, Kimi K2 ha ridotto drasticamente il divario. È il più vicino che un modello open sia mai arrivato ai modelli “frontiera” chiusi in termini di capacità complessiva[22].

In particolare, Humanity’s Last Exam (HLE) – un esame brutale e completo che copre molti ambiti – è stato un banco di prova per K2. Con gli strumenti attivati, Kimi K2 ha ottenuto un punteggio del 44,9%, superando il 41,7% di GPT-5.1[18]. È un grande risultato: l'HLE è essenzialmente un percorso ad ostacoli di conoscenza e ragionamento simile al test di Turing, quindi un modello aperto che supera un modello di punta di OpenAI è una notizia significativa. Su BrowseComp, un impegnativo benchmark di ricerca sul web, K2 ha raggiunto il 60,2% rispetto al 54,9% di GPT-5.1, mentre Claude 4.5 è rimasto molto indietro al 24%[15]. Questo sottolinea come i modelli "agenti" che utilizzano strumenti come Kimi K2 possano dominare compiti che richiedono recupero attivo e ragionamento a più passi. Claude di Anthropic, anche nella sua modalità di ragionamento "Sonnet 4.5", non era ottimizzato per tali compiti interattivi, mentre K2 è stato progettato proprio per questo.

Vale la pena notare che non ogni punteggio è una vittoria per K2. Ci sono ancora aree (alcuni quiz di cultura generale e compiti creativi) in cui GPT-5.1 o Claude 4.5 prevalgono[14]. Ad esempio, GPT-5.1 è leggermente avanti su alcuni benchmark accademici di alto livello e l'ampia messa a punto di Claude aiuta a volte nella qualità delle conversazioni sfumate. Tuttavia, i divari sono piccoli, e K2 spesso vince o pareggia entro il margine. Questo rappresenta un enorme passo avanti per gli LLM open source, considerando che solo un anno fa i migliori modelli open erano lontani dall'essere all'altezza di GPT-4.

Kimi K2 vs. GPT-5.1 Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max di OpenAI è una versione specializzata di GPT-5.1 progettata per codice esteso e compiti agentici. È un modello chiuso, ma basato sulle informazioni disponibili, GPT-5.1 utilizza un'architettura densa (pienamente attivata) probabilmente nell'ordine di alcune centinaia di miliardi di parametri (OpenAI non ha divulgato la dimensione esatta). In confronto, Kimi K2 si difende bene contro GPT-5.1. Nei benchmark di ragionamento come HLE, K2 ha in realtà superato leggermente GPT-5.1 con strumenti[18], e ha quasi eguagliato le sue prestazioni su QA complessi (85,7% di K2 contro l'84,5% di GPT-5.1 su un set di QA difficile)[15]. GPT-5.1 ha ancora un leggero vantaggio in alcune aree - ad esempio, l'addestramento di GPT-5.1 su codifica multi-step e matematica gli conferisce punteggi quasi perfetti su certi test di matematica/codice (OpenAI ha riportato che GPT-5.1 raggiunge il 99,6% su AIME math con strumenti, appena sopra il 99,1% di K2[23]). Ma queste differenze sono marginali.

Un grande contrasto è la gestione del contesto: Kimi K2 ha una finestra fissa di 256K token, mentre GPT-5.1 Codex-Max utilizza una strategia "multi-contesto" chiamata compattazione**. Il modello di OpenAI può lavorare su più finestre di contesto, gestendo efficacemente milioni di token in un singolo compito esteso[21]. Invece di una finestra gigantesca, suddivide e compatta il contesto secondo necessità. Questo dà a GPT-5.1 una sorta di spazio di lavoro infinito per, ad esempio, leggere un intero codice sorgente. K2 non può gestire nativamente milioni di token contemporaneamente – è limitato a 256K alla volta – ma può comunque elaborare documenti enormi in un'unica volta. Quindi, per compiti come il rifacimento massiccio del codice, GPT-5.1 potrebbe avere un vantaggio con la sua gestione intelligente del contesto. D'altro canto, il vantaggio di Kimi K2 è l'accessibilità: è open-source e può essere ospitato autonomamente, mentre GPT-5.1 è un servizio proprietario. Gli sviluppatori possono integrare K2 tramite API compatibili con OpenAI o eseguirlo sul proprio hardware*[24], evitando il lock-in del fornitore. In sintesi, Kimi K2 e GPT-5.1 sono testa a testa sui benchmark di ragionamento, ma differiscono per filosofia – uno è il trionfo della comunità open su scala, l'altro un modello chiuso con trucchi proprietari all'avanguardia.

Claude 4.5 (“Sonnet”) vs. Kimi K2

Il Claude 4.5 di Anthropic, nome in codice “Claude Sonnet 4.5”, è stato un aggiornamento che ha messo in evidenza catene di ragionamento più lunghe e uno stile di “pensiero conversazionale” più marcato. Claude 4.5 ha introdotto i token di pensiero intercalati – in sostanza, Claude a volte ragiona internamente attraverso un problema, un metodo che era stato unico per Anthropic[25]. Curiosamente, questo è simile a come Kimi K2 e altri modelli agentici eseguono catene di pensiero, anche se storicamente Claude lo faceva senza l'uso di strumenti. In confronto diretto, Kimi K2 supera di gran lunga Claude 4.5 nella maggior parte dei compiti migliorati con strumenti. Come mostrato sopra, su BrowseComp (sfida di navigazione/ricerca web), K2 ha raggiunto il 60% mentre Claude 4.5 si è fermato solo al 24%[15]. Questo suggerisce che il ragionamento di Claude vacilla quando è richiesto l'uso attivo di strumenti o l'interazione web – probabilmente perché Claude non è stato esplicitamente progettato per il richiamo autonomo di strumenti. Claude 4.5 è rimasto comunque competitivo nei benchmark di pura conoscenza. Ad esempio, in un test allargato di conoscenza MMLU, i punteggi di Claude erano sugli alti 80, all'incirca allo stesso livello di K2[26].

In termini di scrittura creativa e "vibrazioni", Claude è noto per il suo stile amichevole e meno deterministico. I primi utenti hanno notato che Kimi K2 ha mantenuto una qualità di scrittura distintiva dai modelli precedenti[14], riuscendo così a produrre risposte coinvolgenti e simili a quelle umane. Sia Claude che K2 supportano oltre 100K+ di contesto (Claude fino a 100K, K2 molto di più), il che significa che gestiscono bene conversazioni o documenti lunghi. Dove K2 si distingue è nei compiti deterministici e orientati agli obiettivi – rimane focalizzato e non perde il filo del discorso su centinaia di passaggi, mentre gli utenti a volte riferiscono che Claude può divagare o richiedere indicazioni occasionali per query molto complesse.

Un altro fattore è l'apertura: Claude 4.5 è a codice chiuso e accessibile tramite API (con costi e restrizioni), mentre K2 è aperto. Se uno sviluppatore o un ricercatore ha bisogno di ispezionare o perfezionare il modello, K2 offre tale flessibilità. In sintesi, la forza di Claude 4.5 nell'intelligenza artificiale conversazionale naturale è riconosciuta, ma Kimi K2 si dimostra più robusto nel ragionamento strutturato e negli scenari di utilizzo degli strumenti**, rendendolo verosimilmente l'agente "pensante" più** potente dei due.

DeepSeek V4 e Gemini 3: I nuovi sfidanti

Il panorama dell'IA si sta evolvendo rapidamente e due nomi spesso menzionati insieme a Kimi K2 sono DeepSeek e Gemini. DeepSeek V4 (previsto per la fine del 2025) è il prossimo fiore all'occhiello del laboratorio cinese DeepSeek, noto per spingere aggressivamente la lunghezza del contesto e l'efficienza. Un'anteprima suggerisce che DeepSeek V4 supporterà una finestra di contesto da un milione di token – abbastanza da contenere Guerra e Pace due volte[6]. Questo supera persino il contesto di K2 e suggerisce un'enfasi sull'ingestione di vasti dati (come interi codici o librerie) in un'unica soluzione. I primi tester di V4 riportano anche un incremento del 40% nella risoluzione dei problemi passo-passo rispetto a V3 con molti meno errori di ragionamento[27]. Se questi numeri si confermano, DeepSeek V4 potrebbe sfidare Kimi K2 nei compiti di ragionamento sistematico. Tuttavia, i modelli DeepSeek si concentrano storicamente sul “benchmaxing” – dominare i punteggi di benchmark – a volte a scapito della finezza nel mondo reale[28]. Resta da vedere se V4 riuscirà a eguagliare il comportamento agentico ben bilanciato di K2. Kimi K2, con il suo MoE e l'addestramento all'uso degli strumenti, è un agente più olistico di serie, mentre DeepSeek potrebbe richiedere plugin di strumenti aggiuntivi o suggerimenti per fare lo stesso.

Dall'altro lato, Gemini 3 Pro di Google è la risposta del gigante tecnologico alla prossima generazione di AI. Gemini 3 Pro è descritto come un modello multimodale “incentrato sul ragionamento” con capacità agentiche avanzate, e presenta anche una finestra di contesto di 1M di token[7]. È costruito per eccellere nella risoluzione di problemi complessi e gestisce anche immagini e altre modalità, riflettendo un focus leggermente diverso rispetto al solo testo Kimi K2. Nei benchmark interni, si dice che Gemini 3 superi i modelli precedenti in ragionamento, codifica e compiti multimodali[29][30]. Come modello chiuso, Gemini sarà accessibile tramite i servizi di Google (ad esempio, Vertex AI) piuttosto che come pesi scaricabili. Si vocifera che Gemini 3 possa superare alcuni dei punteggi di K2, ma finché non verrà pubblicamente testato, Kimi K2 mantiene il primato tra i LLM agentici riportati apertamente.

È significativo che il divario tra modelli aperti e chiusi si stia riducendo rapidamente. Nathan Lambert osserva che Kimi K2 è “il più vicino che i modelli aperti siano mai stati alla frontiera chiusa delle prestazioni”[22]. Modelli aperti come DeepSeek e Kimi stanno ora raggiungendo il livello che solo i modelli proprietari detenevano un anno fa. Per i professionisti dell'IA, questo significa più scelta e progressi più rapidi. Si può sfruttare Kimi K2 tramite Hugging Face o l'API di Moonshot oggi, godendo di risultati paragonabili a un GPT-5.1 in molti casi, senza le restrizioni di un ecosistema chiuso. Allo stesso modo, la concorrenza di DeepSeek V4, Gemini 3 e altri probabilmente stimolerà ulteriori innovazioni da parte di OpenAI e Anthropic (che “dovranno sudare”, come dice la comunità[31]).

FAQ: Kimi K2 e l'IA di ragionamento di nuova generazione

D: Cos'è il modello di pensiero Kimi K2? R: Kimi K2 Thinking è un grande modello linguistico sviluppato da Moonshot AI, progettato come un agente di ragionamento autonomo. È un modello con 1 trilione di parametri (architettura Mixture-of-Experts) che può risolvere problemi complessi passo dopo passo e chiamare strumenti esterni (come la ricerca web o Python) durante il suo processo di ragionamento. Kimi K2 è open-source, permettendo a chiunque di usarlo o distribuirlo, e raggiunge prestazioni all'avanguardia su molti benchmark di AI del 2025.

D: Kimi K2 è open-source e gratuito da usare? R: Sì. Kimi K2 è stato rilasciato apertamente (sotto una licenza MIT modificata) per la comunità[1]. Puoi scaricare i pesi del modello da Hugging Face o usarlo tramite l'API di Moonshot[24]. Essere open-source significa che ricercatori e sviluppatori possono eseguire K2 sul proprio hardware, perfezionarlo o integrarlo in applicazioni senza pagare tasse di licenza (almeno per implementazioni più piccole). Questa accessibilità rappresenta un grande vantaggio rispetto a modelli chiusi come GPT-5.1 o Claude, disponibili solo tramite API a pagamento.

D: Come si confronta Kimi K2 con GPT-5.1 e Claude 4.5? R: Kimi K2 è alla pari con gli ultimi GPT-5.1 e Claude 4.5 in molte aree di ragionamento, e li supera persino in alcuni benchmark[15][14]. Ad esempio, K2 ha ottenuto un punteggio più alto su un difficile benchmark d'esame (HLE con strumenti) rispetto a GPT-5.1[18], e ha superato drasticamente Claude 4.5 in un compito di ricerca sul web (BrowseComp)[15]. GPT-5.1 mantiene ancora un leggero vantaggio in alcuni compiti (e ha caratteristiche proprietarie come la gestione del contesto multi-finestra[21]), e Claude 4.5 eccelle in compiti creativi e conversazionali. Ma nel complesso, Kimi K2 ha sostanzialmente eguagliato i migliori modelli chiusi in termini di capacità – un'impresa notevole per un modello aperto.

D: Quale hardware è necessario per eseguire Kimi K2? R: Kimi K2 è grande: 1 trilione di parametri (con 32 miliardi attivi per token). Il modello completo richiede circa 500-600 GB di VRAM per essere caricato a precisione FP16. Tuttavia, grazie alla quantizzazione a 4 bit, può essere eseguito con circa >150 GB di VRAM se si utilizzano pesi INT4[12][13]. Questo lo rende accessibile a server di fascia alta o cluster (ad esempio, 8 GPU A100 potrebbero ospitarlo). Per uso personale, puoi anche eseguire versioni distillate più piccole o utilizzare servizi cloud. Un utente di Reddit ha eseguito K2 a ~15 token/sec utilizzando due chip Apple M3 Ultra (con il modello quantizzato)[12]. In sintesi, anche se non banale, il design efficiente di K2 rende possibile sperimentare su scala di trilioni di parametri con una configurazione multi-GPU ragionevole.

D: Quanti strumenti può utilizzare Kimi K2 in una sola sessione? R: Kimi K2 può orchestrare un numero impressionante di chiamate agli strumenti in una singola sessione: circa 200-300 utilizzi sequenziali di strumenti senza intervento umano[2][3]. Questo significa che K2 può continuare a cercare, calcolare, programmare e così via in un ciclo per centinaia di passaggi mentre lavora verso un obiettivo. Mantiene il contesto durante queste chiamate, utilizzando una formattazione speciale per mescolare “pensiero” ed esecuzione degli strumenti. Questa capacità è parte del motivo per cui è chiamato un modello “pensante” – sta effettivamente eseguendo un ciclo di agente autonomo internamente. Al contrario, la maggior parte dei modelli precedenti si sarebbe disorientata o avrebbe dimenticato l'obiettivo molto prima (dopo poche decine di utilizzi degli strumenti al massimo).

Implicazioni: Il Futuro dell'IA Agente e la Diffusione della Memoria

L'emergere di Kimi K2 segna un momento cruciale per i modelli di ragionamento agentico. Ora disponiamo di un sistema open-source che rivaleggia con i migliori modelli chiusi nel ragionamento complesso e nell'esecuzione autonoma dei compiti. Questo sfuma la linea tra le potenze AI proprietarie e i progetti guidati dalla comunità. Per il campo dell'AI, suggerisce che i progressi chiave (come il contesto lungo, l'integrazione degli strumenti e la scala massiva) non sono esclusivi delle aziende da trilioni di dollari. I modelli aperti che vengono rilasciati più rapidamente e che chiudono il divario di prestazioni mettono sotto pressione i laboratori chiusi per innovare oltre il semplice aumento dei parametri. È probabile che vedremo un ciclo rapido di superamento, con modelli aperti che adottano nuove ricerche altrettanto velocemente (o persino più velocemente) dei modelli aziendali. Questa dinamica competitiva avvantaggia gli utenti finali e i ricercatori, poiché i modelli diventano più capaci, trasparenti e personalizzabili.

Per Macaron's Memory Diffusion e sforzi simili, il successo di Kimi K2 è una conferma. Memory Diffusion – l'approccio di Macaron per dotare gli agenti AI di una memoria profonda e persistente su lunghi periodi – si allinea con la tendenza esemplificata da K2. Kimi K2 ha dimostrato che un contesto estremamente lungo e un ragionamento stabile a lungo termine sono realizzabili in pratica, che è esattamente il tipo di capacità che Memory Diffusion mira a fornire. Integrare una ricca memoria a lungo termine in un modello agentico potrebbe ulteriormente abilitare agenti AI ad “apprendimento continuo” che conservano e affinano le conoscenze nel tempo. K2 suggerisce questo futuro mantenendo la coerenza durante lunghe sessioni di utilizzo degli strumenti; il prossimo passo è forse modelli che ricordano attraverso le sessioni, diffondendo continuamente nuove informazioni in un archivio di conoscenze persistente. Il progetto Memory Diffusion di Macaron è pronto a sfruttare tali progressi, potenzialmente combinando grafi di ragionamento simili a K2 con meccanismi di memoria a lungo raggio per creare veramente AI ad apprendimento continuo.

In conclusione, Kimi K2 Thinking non è solo un altro grande modello, ma una guida per il futuro dell'AI. Dimostra che un LLM open-source può raggiungere un'abilità di ragionamento di alto livello con l'architettura e l'addestramento giusti. Incorporando queste idee in nuovi sistemi (che si tratti del prossimo modello di OpenAI, di Google’s Gemini o degli agenti di Macaron), ci avviciniamo a un'AI in grado di pensare, ricordare e agire in orizzonti indefiniti. Per chi segue l'evoluzione dell'AI, la performance di Kimi K2 è un segnale chiaro: l'era dell'AI potente e open agentic è arrivata, e gli effetti a catena – più innovazione, più collaborazione, e sì, più diffusione della memoria interna – plasmeranno la prossima generazione di agenti intelligenti.

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] La mia recensione pratica di Kimi K2 Thinking: l'AI open-source che sta cambiando le carte in tavola : 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 riflessioni su Kimi K2 Thinking - di Nathan Lambert

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

[6] [27] Anteprima di DeepSeek V4: Finestra di Contesto da Un Milione di Token e Accelerazione dell'Inferenza | di AI Engineering | Set, 2025 | Medium

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

[7] Modelli di Google  |  AI Generativa su Vertex AI  |  Documentazione di Google Cloud

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

[21] Costruire di più con GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

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

[29] Gemini 3 è disponibile per le aziende | Blog di Google Cloud

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

[30] Tre anni da GPT-3 a Gemini 3 - di Ethan Mollick

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