Kimi K2 Thinking Turbo

Kimi K2 Thinking Turbo est un LLM de Moonshot AI sorti le 6 novembre 2025. Son profil public le place surtout sur le raisonnement scientifique et mathématique, avec un résultat particulièrement solide sur GPQA diamond, un benchmark de questions scientifiques de niveau doctorat.

Kimi K2 Thinking Turbo est un LLM de Moonshot AI sorti le 6 novembre 2025. Son profil public le place surtout sur le raisonnement scientifique et mathématique, avec un résultat particulièrement solide sur GPQA diamond, un benchmark de questions scientifiques de niveau doctorat.

À sa sortie, il figurait dans le top 12% des LLM de sa génération sur GPQA diamond, parmi les modèles publiés dans les quelque 18 mois précédents. La fiche repose toutefois sur une couverture limitée, avec 1 source de données concordante.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurMoonshot AI
Date de sortie6 novembre 2025

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Epoch: GPQA diamond84,2 %32ᵉ / 132epoch✅ Mesuré
Epoch: OTIS Mock AIME 2024-202583,1 %41ᵉ / 111epoch✅ Mesuré
Epoch: SimpleQA Verified31,6 %34ᵉ / 52epoch✅ Mesuré
Epoch: Chess Puzzles20,0 %22ᵉ / 43epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-2025-02-28-Public20,0 %27ᵉ / 64epoch✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Epoch: GPQA diamond

▶ Kimi K2 Thinking Turbo84 %

Epoch: OTIS Mock AIME 2024-2025

GPT-5.5100 %
▶ Kimi K2 Thinking Turbo83 %

Notre analyse

Forces. Kimi K2 Thinking Turbo se distingue d’abord sur GPQA diamond, où il se situe dans le haut du panier de sa génération pour des questions scientifiques exigeantes. Son résultat sur OTIS Mock AIME 2024-2025 indique aussi une bonne tenue sur des problèmes de mathématiques de type olympiades de lycée. Ces deux signaux dessinent un modèle orienté vers le raisonnement académique structuré, avec des performances plus convaincantes sur les tâches scientifiques et mathématiques balisées que sur les évaluations plus ouvertes.

Limites et points d'attention. Les résultats sont nettement moins forts sur SimpleQA Verified, qui mesure les réponses factuelles vérifiables, ce qui invite à ne pas confondre raisonnement scientifique et fiabilité factuelle générale. Les scores sur Chess Puzzles et FrontierMath restent modestes, notamment face à des tâches d’échecs ou de mathématiques de recherche très difficiles. La couverture documentaire est réduite à 1 source concordante, ce qui limite la profondeur de comparaison disponible. Le modèle paraît surtout pertinent pour situer l’effort de Moonshot AI sur le raisonnement scientifique et mathématique à sa sortie.


Sources des données : Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0.