Kimi K2: Open-Source LLM Rivals ChatGPT-5.1 & Claude 4.5 in Reasoning

Author: Boxu Li

What is Kimi K2 Thinking?

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI’s latest large language model (LLM) designed as a “thinking agent” that can reason step-by-step and call external tools autonomously. In essence, Kimi K2 is an open-source agentic reasoning model that pushes the boundaries of deep reasoning and long-horizon task execution. Released in late 2025, it boasts a massive 1 trillion parameter architecture yet runs efficiently by activating only 32 billion parameters per inference via Mixture-of-Experts (MoE) design[1]. This allows K2 to deliver top-tier performance on complex tasks without requiring impractical hardware. As an open model (released under a modified MIT license), Kimi K2 is freely available to the AI community – a notable contrast to proprietary systems like OpenAI’s GPT-5 series and Anthropic’s Claude.

Key Features and Innovations

• Cadeia de Pensamento Profunda & Uso de Ferramentas: O Kimi K2 foi treinado para intercalar raciocínio em cadeia de pensamento com chamadas dinâmicas de ferramentas. Ele pode invocar autonomamente motores de busca, calculadoras, intérpretes de código e outras APIs durante o processo de raciocínio. Impressionantemente, ele permanece coerente em 200–300 chamadas de ferramentas sequenciais sem intervenção humana[2][3]. Modelos anteriores perdiam o foco ou esqueciam objetivos após cerca de 30-50 chamadas, então o foco de longo prazo do K2 é um avanço em agentes de uso de ferramentas. Isso possibilita fluxos de trabalho complexos (pesquisa, codificação, escrita) que abrangem centenas de etapas sem perder o rumo.
• Janela de Contexto Massiva: Com um comprimento de contexto de 256.000 tokens[4][5], o Kimi K2 pode lidar com livros inteiros ou transcrições de várias horas como entrada. Ele supera dramaticamente o contexto da maioria dos modelos hoje (para comparação, o Claude 4.0 oferecia 100K tokens, e até mesmo novos rivais como DeepSeek V4 e Google Gemini 3 estão apenas agora atingindo contextos de 1M tokens[6][7]). Este enorme contexto permite que o K2 integre conhecimento em documentos ou diálogos longos sem precisar truncar ou esquecer informações anteriores, aprimorando a continuidade do raciocínio.
• Eficiência de MoE de Trilhão de Parâmetros: Sob o capô, a arquitetura Mixture-of-Experts do K2 usa 384 sub-redes especializadas, mas ativa apenas uma fração por consulta[8]. Funciona efetivamente como um modelo de 32B parâmetros por token (selecionando 8 especialistas por token)[1], dando-lhe o poder de um modelo de trilhão de parâmetros com uma fração do custo de execução. Esta abordagem de controle esparso significa que “cérebros” mais especializados lidam com diferentes aspectos de uma tarefa, melhorando o raciocínio em múltiplos domínios sem exigir um supercomputador para cada execução. Modelos de trilhão de parâmetros eram antes puramente teóricos – o Kimi K2 demonstra um design alcançável onde a escala extrema e a praticidade se encontram.
• Quantização INT4 para Velocidade: De forma única, o K2 foi pós-treinado com Treinamento Consciente de Quantização para suportar nativamente pesos de 4 bits[9]. Esta quantização INT4 reduz a memória e a latência de inferência pela metade sem perda de precisão[10]. Na prática, isso significa que o K2 pode gerar respostas mais rapidamente e com menos memória de GPU do que modelos de tamanho similar. Todos os seus resultados de benchmark foram reportados na precisão INT4[10], mostrando que eficiência não precisa sacrificar desempenho. Para desenvolvedores, isso reduz a barreira para usar um modelo tão grande em hardware modesto.
• Estabilidade em Agências de Longo Prazo: Graças ao modelamento de recompensa especializado e treinamento para consistência, o K2 exibe comportamento direcionado a objetivos estáveis em sessões muito longas. Ele resiste à deriva ou degradação típica que outros agentes apresentam após muitas interações. Por exemplo, os primeiros testadores descobriram que ele pode preservar contexto e objetivos mesmo após 300 chamadas de ferramentas ou uma sessão contínua de raciocínio de 4 horas[11][3]. Esta confiabilidade em tarefas longas (como resolução de problemas passo a passo ou projetos de codificação em várias etapas) é um diferenciador chave.

Arquitetura do Kimi K2: MoE e o “Gráfico de Raciocínio”

Por baixo, a arquitetura do Kimi K2 combina uma espinha dorsal Transformer de ponta com uma camada MoE (Mistura de Especialistas) em quase todos os blocos. Possui 61 camadas com 384 especialistas no total, utilizando 64 cabeças de atenção e a função de ativação SwiGLU[8]. Apenas 8 especialistas estão ativos por token, guiados por uma rede de seleção que direciona cada consulta para os “especialistas” mais relevantes. Este design oferece ao K2 uma forma de raciocínio modular: diferentes especialistas podem se especializar em subtarefas (matemática, código, linguagem, etc.), e o modelo monta dinamicamente um “gráfico de raciocínio” de caminhos de especialistas à medida que processa a entrada. Em essência, cada consulta complexa percorre um gráfico de nós especialistas, permitindo um raciocínio mais diversificado e preciso do que um modelo monolítico.

Esta ideia está alinhada com pesquisas emergentes que representam cadeias de pensamento como gráficos em vez de caminhos lineares, o que pode melhorar a compreensão e a robustez do modelo. O treinamento do K2 provavelmente incentivou esse comportamento de ramificação e fusão em sua cadeia de pensamento, gerando um gráfico de raciocínio implícito para cada consulta. O resultado é um LLM que aborda problemas de forma flexível, explorando internamente múltiplos caminhos de solução antes de convergir para respostas. Isso pode contribuir para suas altas pontuações em benchmarks de raciocínio. Apesar da sofisticação, o K2 continua utilizável: os testadores relatam que ele opera a cerca de 15 tokens/seg em uma configuração dupla M3-Ultra (SOC da Apple), e um modelo completo de 1T cabe em ~600 GB de VRAM com compressão[12][13]. Para um modelo da comunidade de código aberto, isso é notavelmente acessível, dada a escala.

Desempenho de Benchmark: Kimi K2 vs. GPT-5.1, Claude 4.5 e DeepSeek

Kimi K2 da Moonshot foi testado contra os melhores modelos de 2025. Em muitos benchmarks de IA 2025, os resultados do K2 estão chamando a atenção. Ele estabelece novas pontuações de ponta em vários desafios de raciocínio, frequentemente superando seus concorrentes de código fechado[2][14]. Abaixo está um instantâneo das principais comparações de benchmarks (maior = melhor desempenho):

Tabela: Kimi K2 Thinking vs. modelos de ponta – Em tarefas de raciocínio complexo (HLE) e pesquisa na web, K2 lidera, até mesmo superando o GPT-5.1. Ele se destaca em benchmarks aprimorados com ferramentas, como o BrowseComp, superando amplamente o Claude 4.5 (que teve dificuldades com o uso de ferramentas)[15]. O GPQA mostra que K2 iguala o GPT-5.1 em perguntas e respostas difíceis, e nos benchmarks de codificação (SWE-Bench), K2 está na vanguarda para modelos abertos[11][20]. A única categoria de desempenho modesto do K2 é em certas tarefas que exigem muito conhecimento, onde GPT-5.1 ou Claude ainda têm uma leve vantagem[14] – por exemplo, o GPT-5.1 obteve uma pontuação um pouco mais alta em algumas tarefas avançadas de linguagem, e o Claude 4.5 supostamente mantém uma vantagem em algumas avaliações de escrita criativa de alto nível. No entanto, Kimi K2 reduziu dramaticamente a diferença. É o mais próximo que um modelo aberto já chegou dos modelos “frontier” fechados em termos de capacidade geral[22].

Notavelmente, Humanity’s Last Exam (HLE) – um teste brutal e abrangente que abrange muitos domínios – foi uma vitrine para o K2. Com as ferramentas ativadas, Kimi K2 obteve 44,9%, superando os 41,7% do GPT-5.1[18]. Isso é significativo: o HLE é essencialmente um teste de Turing de conhecimento e raciocínio, então um modelo aberto superando um modelo principal da OpenAI aqui é digno de nota. No BrowseComp, um benchmark desafiador de pesquisa na web, o K2 alcançou 60,2% contra 54,9% do GPT-5.1, enquanto o Claude 4.5 ficou bem atrás com 24%[15]. Isso destaca como modelos “agentes” que usam ferramentas, como o Kimi K2, podem dominar tarefas que exigem recuperação ativa e raciocínio em várias etapas. O Claude da Anthropic, mesmo em seu modo de raciocínio “Sonnet 4.5”, não foi otimizado para tarefas interativas, enquanto o K2 foi construído para isso.

Vale destacar que nem toda pontuação é uma vitória para o K2. Ainda existem áreas (alguns quizzes de conhecimento geral e tarefas criativas) onde o GPT-5.1 ou o Claude 4.5 se destacam[14]. Por exemplo, o GPT-5.1 lidera ligeiramente em alguns benchmarks acadêmicos de alto nível, e o extenso ajuste fino de Claude ajuda na qualidade de conversação sutil em alguns momentos. No entanto, as diferenças são pequenas, e o K2 frequentemente vence ou empata dentro da margem. Isso representa um enorme salto para LLMs de código aberto, considerando que há apenas um ano os melhores modelos abertos estavam muito atrás de modelos como o GPT-4.

Kimi K2 vs. GPT-5.1 Codex-Max

OpenAI’s GPT-5.1-Codex-Max é uma versão especializada do GPT-5.1 voltada para tarefas de codificação de longo formato e agentes. É um modelo fechado, mas com base nas informações disponíveis, o GPT-5.1 utiliza uma arquitetura densa (totalmente ativada) provavelmente com algumas centenas de bilhões de parâmetros (a OpenAI não divulgou o tamanho exato). Em comparações, Kimi K2 se mantém firme contra o GPT-5.1. Em benchmarks de raciocínio como o HLE, o K2 na verdade superou ligeiramente o GPT-5.1 com ferramentas[18], e quase igualou seu desempenho em QA complexas (85,7% do K2 vs 84,5% do GPT-5.1 em um conjunto de QA difícil)[15]. O GPT-5.1 ainda tem uma leve vantagem em algumas áreas – por exemplo, o treinamento do GPT-5.1 em codificação de múltiplas etapas e matemática lhe confere pontuações quase perfeitas em certos testes de matemática/código (a OpenAI relatou que o GPT-5.1 atinge 99,6% em matemática AIME com ferramentas, ligeiramente acima dos 99,1% do K2[23]). Mas essas diferenças são marginais.

Um grande contraste é o manuseio de contexto: o Kimi K2 possui uma janela de tokens fixa de 256K, enquanto o GPT-5.1 Codex-Max usa uma estratégia de “multi-contexto” chamada compaction**. O modelo da OpenAI pode** trabalhar em várias janelas de contexto, lidando efetivamente com milhões de tokens em uma única tarefa estendida[21]. Em vez de uma janela gigantesca, ele particiona e compacta o contexto conforme necessário. Isso dá ao GPT-5.1 uma forma de espaço de trabalho infinito para, por exemplo, ler uma base de código inteira. O K2 não consegue lidar nativamente com milhões de tokens de uma vez – está limitado a 256K de cada vez – mas ainda pode processar documentos enormes de uma só vez. Assim, para tarefas como reformulação massiva de código, o GPT-5.1 pode ter uma vantagem com seu manuseio inteligente de contexto. Por outro lado, a vantagem do Kimi K2 é a acessibilidade*: é open-source e pode ser auto-hospedado, enquanto o GPT-5.1 é um serviço proprietário. Os desenvolvedores podem integrar o K2 via APIs compatíveis com OpenAI ou executá-lo em seu próprio hardware*[24], evitando dependência de fornecedores. Em resumo, o Kimi K2 e o GPT-5.1 estão empatados em benchmarks de raciocínio, mas diferem em filosofia – um é o triunfo de escala da comunidade aberta, o outro um modelo fechado com truques proprietários de ponta.

Claude 4.5 (“Sonnet”) vs. Kimi K2

O Claude 4.5 da Anthropic, com o codinome “Claude Sonnet 4.5”, foi uma atualização que enfatizou cadeias de raciocínio mais longas e um estilo de “pensamento conversacional” mais pronunciado. O Claude 4.5 introduziu tokens de pensamento entrelaçados – essencialmente, Claude às vezes reflete internamente sobre um problema, um método que era exclusivo da Anthropic[25]. Curiosamente, isso é semelhante à forma como o Kimi K2 e outros modelos agentivos executam cadeias de pensamento, embora historicamente Claude tenha feito isso sem o uso de ferramentas. Em comparação direta, o Kimi K2 supera o Claude 4.5 na maioria das tarefas aumentadas por ferramentas por uma ampla margem. Como mostrado acima, no BrowseComp (desafio de navegação/pesquisa na web), K2 alcançou 60%, enquanto o Claude 4.5 conseguiu apenas 24%[15]. Isso sugere que o raciocínio do Claude falha quando é necessário o uso ativo de ferramentas ou interação na web – provavelmente porque o Claude não foi explicitamente projetado para chamar ferramentas de forma autônoma. O Claude 4.5 manteve-se competitivo em benchmarks de puro conhecimento. Por exemplo, em um teste expandido de conhecimento MMLU, as pontuações do Claude ficaram na faixa dos 80 altos, aproximadamente em paridade com o K2[26].

Em termos de escrita criativa e "vibe", Claude é conhecido por seu estilo amigável e menos determinístico. Usuários iniciais notaram que o Kimi K2 manteve uma qualidade de escrita distinta de seus modelos predecessores, [14], permitindo que produzisse respostas envolventes e semelhantes às humanas. Tanto Claude quanto K2 têm suporte de contexto de mais de 100 mil (Claude até 100 mil, K2 muito além), o que significa que lidam bem com conversas ou documentos longos. Onde o K2 se destaca é em tarefas determinísticas e orientadas a objetivos – ele mantém o foco e não perde o enredo ao longo de centenas de etapas, enquanto usuários às vezes relatam que Claude pode divagar ou necessitar de orientação ocasional para consultas muito complexas.

Outro fator é a abertura: Claude 4.5 é de código fechado e acessado via API (com custos e restrições), enquanto K2 é aberto. Se um desenvolvedor ou pesquisador precisa inspecionar ou ajustar o modelo, K2 oferece essa flexibilidade. Em resumo, a força do Claude 4.5 em IA conversacional natural é reconhecida, mas o Kimi K2 se mostra mais robusto em raciocínio estruturado e cenários de uso de ferramentas**, sendo possivelmente o agente "pensante" mais** poderoso dos dois.

DeepSeek V4 e Gemini 3: Os Novos Desafiantes

O cenário de IA está evoluindo rapidamente, e dois nomes frequentemente mencionados ao lado de Kimi K2 são DeepSeek e Gemini. DeepSeek V4 (esperado para o final de 2025) é o próximo carro-chefe do laboratório DeepSeek, com sede na China, conhecido por avançar agressivamente o comprimento de contexto e a eficiência. Uma prévia sugere que DeepSeek V4 suportará uma janela de contexto de um milhão de tokens – suficiente para caber Guerra e Paz duas vezes[6]. Isso supera até mesmo o contexto do K2 e sugere um foco em ingerir vastos dados (como bases de código ou bibliotecas inteiras) de uma só vez. Testadores iniciais do V4 também relatam um aumento de 40% na resolução de problemas passo a passo em comparação com o V3, com muito menos erros de raciocínio[27]. Se esses números se confirmarem, o DeepSeek V4 pode desafiar o Kimi K2 em tarefas de raciocínio sistemático. No entanto, os modelos DeepSeek historicamente se concentram em “benchmaxing” – dominando pontuações de benchmark – às vezes às custas da finesse no mundo real[28]. Resta saber se o V4 pode igualar o comportamento agente bem equilibrado do K2. Kimi K2, com seu treinamento MoE e uso de ferramentas, é um agente mais holístico desde o início, enquanto o DeepSeek pode exigir plugins de ferramentas adicionais ou prompts para fazer o mesmo.

Por outro lado, o Gemini 3 Pro do Google é a resposta do gigante tecnológico para a próxima geração de IA. O Gemini 3 Pro é descrito como um modelo multimodal “com foco em raciocínio” com capacidades agenticas avançadas, e notavelmente também apresenta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens[7]. Ele foi construído para se destacar na resolução de problemas complexos e até lida com imagens e outras modalidades, refletindo um foco ligeiramente diferente do Kimi K2, que é apenas texto. Em benchmarks internos, Gemini 3 é supostamente superior a modelos anteriores em tarefas de raciocínio, codificação e multimodais[29][30]. Como um modelo fechado, o Gemini estará acessível via os serviços do Google (por exemplo, Vertex AI) em vez de pesos para download. O boato sugere que o Gemini 3 pode superar algumas das pontuações do K2, mas até que seja publicamente testado, o Kimi K2 mantém a coroa entre os LLMs agenticos reportados abertamente.

É revelador que a diferença entre modelos abertos e fechados está diminuindo rapidamente. Nathan Lambert observa que o Kimi K2 é “o mais próximo que os modelos abertos já estiveram da fronteira de desempenho dos modelos fechados”[22]. Modelos abertos como DeepSeek e Kimi estão agora alcançando o nível que apenas modelos proprietários tinham um ano atrás. Para os praticantes de IA, isso significa mais opções e progresso mais rápido. Pode-se utilizar o Kimi K2 via Hugging Face ou a API Moonshot hoje, aproveitando resultados comparáveis a um GPT-5.1 em muitos casos, sem as restrições de um ecossistema fechado. Da mesma forma, a concorrência do DeepSeek V4, do Gemini 3 e de outros provavelmente incentivará mais inovação da OpenAI e da Anthropic (que “terão que suar a camisa”, como a comunidade coloca[31]).

FAQ: Kimi K2 e IA de Raciocínio de Próxima Geração

Q: O que é o modelo de Pensamento Kimi K2? A: O Kimi K2 Thinking é um modelo de linguagem grande desenvolvido pela Moonshot AI, projetado como um agente de raciocínio autônomo. É um modelo de 1 trilhão de parâmetros (arquitetura Mixture-of-Experts) capaz de resolver problemas complexos passo a passo e chamar ferramentas externas (como pesquisa na web ou Python) durante seu processo de raciocínio. O Kimi K2 é de código aberto, permitindo que qualquer pessoa o use ou implemente, e atinge desempenho de ponta em muitos benchmarks de IA de 2025.

Q: O Kimi K2 é de código aberto e gratuito para uso? A: Sim. O Kimi K2 foi lançado abertamente (sob uma licença MIT modificada) para a comunidade[1]. Você pode baixar os pesos do modelo no Hugging Face ou utilizá-lo através da API da Moonshot[24]. Sendo de código aberto, pesquisadores e desenvolvedores podem executar o K2 em seu próprio hardware, ajustá-lo ou integrá-lo em aplicativos sem pagar taxas de licença (pelo menos para implantações menores). Essa acessibilidade é uma grande vantagem em relação a modelos fechados como o GPT-5.1 ou Claude, que estão disponíveis apenas por meio de APIs pagas.

P: Como o Kimi K2 se compara ao GPT-5.1 e ao Claude 4.5? R: O Kimi K2 está no mesmo nível que os mais recentes GPT-5.1 e Claude 4.5 em muitas áreas de raciocínio, e até os supera em certos benchmarks[15][14]. Por exemplo, o K2 obteve uma pontuação mais alta em um benchmark de exame difícil (HLE com ferramentas) do que o GPT-5.1[18], e superou dramaticamente o Claude 4.5 em uma tarefa de pesquisa na web (BrowseComp)[15]. O GPT-5.1 ainda tem uma ligeira vantagem em algumas tarefas (e possui recursos proprietários como o manuseio de contexto em várias janelas[21]), e o Claude 4.5 se destaca em tarefas criativas e de conversa. Mas, no geral, o Kimi K2 essencialmente igualou os principais modelos fechados em capacidade – um feito notável para um modelo aberto.

P: Que hardware é necessário para executar o Kimi K2? R: O Kimi K2 é grande: 1 trilhão de parâmetros (com 32 bilhões ativos por token). O modelo completo requer cerca de 500–600 GB de VRAM para carregar em precisão FP16. No entanto, graças à quantização de 4 bits, ele pode ser executado com cerca de >150 GB de VRAM se usar pesos INT4[12][13]. Isso o coloca ao alcance de servidores de alta performance ou clusters (por exemplo, 8× GPUs A100 poderiam hospedá-lo). Para uso pessoal, você também pode executar versões destiladas menores ou usar serviços em nuvem. Um usuário do Reddit executou o K2 a cerca de 15 tokens/seg usando dois chips Apple M3 Ultra (com o modelo quantizado)[12]. Em resumo, embora não seja trivial, o design eficiente do K2 possibilita experimentar com a escala de trilhões de parâmetros em uma configuração de múltiplas GPUs razoável.

Q: Quantas ferramentas o Kimi K2 pode usar em uma única sessão? A: O Kimi K2 pode orquestrar um número impressionante de chamadas de ferramentas em uma única sessão – cerca de 200 a 300 usos sequenciais de ferramentas sem intervenção humana[2][3]. Isso significa que o K2 pode continuar pesquisando, calculando, programando, e assim por diante, em um loop por centenas de etapas enquanto trabalha em direção a um objetivo. Ele mantém o contexto ao longo dessas chamadas, usando uma formatação especial para intercalar “pensamento” e execução de ferramentas. Essa capacidade é parte do motivo pelo qual é chamado de modelo “pensante” – ele efetivamente executa um loop de agente autônomo internamente. Em contraste, a maioria dos modelos anteriores se desviaria ou esqueceria o objetivo muito mais cedo (após algumas dezenas de usos de ferramentas, no máximo).

Implicações: O Futuro da IA Agente e a Difusão da Memória

O surgimento do Kimi K2 marca um momento crucial para os modelos de raciocínio agentico. Agora temos um sistema de código aberto que rivaliza com os melhores modelos fechados em raciocínio complexo e execução autônoma de tarefas. Isso desfoca a linha entre potências de IA proprietárias e projetos impulsionados pela comunidade. Para o campo da IA, isso sugere que avanços chave (como longo contexto, integração de uso de ferramentas e escala massiva) não são exclusivos de empresas trilionárias. Modelos abertos lançados mais rapidamente e fechando a lacuna de desempenho colocam pressão sobre laboratórios fechados para inovarem além de apenas aumentar os parâmetros[31]. É provável que vejamos um ciclo rápido de superação, com modelos abertos adotando novas pesquisas tão rapidamente quanto (ou até mais rápido que) modelos corporativos. Essa dinâmica competitiva beneficia usuários finais e pesquisadores, à medida que os modelos se tornam mais capazes, transparentes e personalizáveis.

Para o Memory Diffusion do Macaron e esforços similares, o sucesso do Kimi K2 é uma validação. O Memory Diffusion – a abordagem do Macaron para dotar agentes de IA com uma memória profunda e persistente ao longo de longas durações – alinha-se à tendência exemplificada pelo K2. O Kimi K2 mostrou que contextos extremamente longos e raciocínios estáveis a longo prazo são alcançáveis na prática, que é exatamente o tipo de capacidade que o Memory Diffusion visa fornecer. Integrar uma rica memória de longo prazo em um modelo agente poderia ainda mais capacitar agentes de IA de “aprendizado ao longo da vida” que retêm e refinam o conhecimento ao longo do tempo. O K2 sugere esse futuro ao manter a coerência durante longas sessões de uso de ferramentas; o próximo passo talvez seja modelos que se lembrem entre as sessões, difundindo continuamente novas informações em um repositório de conhecimento persistente. O projeto Memory Diffusion do Macaron está preparado para aproveitar tais avanços, potencialmente combinando gráficos de raciocínio semelhantes ao K2 com mecanismos de memória de longo alcance para criar um verdadeiro aprendizado contínuo em IA.

Em conclusão, Kimi K2 Thinking não é apenas mais um grande modelo – é um plano para onde a IA está se dirigindo. Ele demonstra que um LLM de código aberto pode alcançar uma capacidade de raciocínio de alto nível com a arquitetura e o treinamento corretos. À medida que incorporamos essas ideias em novos sistemas (seja o próximo modelo da OpenAI, o Gemini do Google ou os próprios agentes da Macaron), nos aproximamos de uma IA que pode pensar, lembrar e agir de forma confiável por horizontes indefinidos. Para quem acompanha a IA, o desempenho de Kimi K2 é um sinal claro: a era da IA poderosa e aberta chegou, e os efeitos colaterais – mais inovação, mais colaboração e sim, mais difusão de memória interna – moldarão a próxima geração de agentes inteligentes.

[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] Minha Análise Prática do Kimi K2 Thinking: A IA de Código Aberto que Está Mudando o Jogo : 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 Reflexões sobre Kimi K2 Thinking - por Nathan Lambert

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

[6] [27] Prévia do DeepSeek V4: Janela de Contexto de Milhões de Tokens e Aceleração de Inferência | por AI Engineering | set, 2025 | Medium

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

[7] Modelos do Google  |  IA Generativa no Vertex AI  |  Documentação do Google Cloud

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

[21] Construindo mais com o GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

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

[29] Gemini 3 está disponível para empresas | Blog do Google Cloud

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

[30] Três anos do GPT-3 ao Gemini 3 - por Ethan Mollick

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