Kimi K2.6 Nitro
MODEL PROFILE模型资料routing.run · 2026-04-20 发布 · kimi-k2 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
Kimi K2.6 Nitro 是 routing.run 在 2026 年 4 月 20 日发布的 kimi-k2 系列开源权重模型，支持文本、图像、视频三种输入并只输出文本，面向需要长上下文多模态理解、工具调用与结构化输出的开发者与产品团队。
模型介绍
Kimi K2.6 Nitro 属于 kimi-k2 家族，由 routing.run 发行，权重开源，可下载自部署。它要解决的核心问题，是在一次会话内同时处理“长”和“杂”的输入：20 万 tokens 上下文窗口加上 3.2 万 tokens 单次最大输出，让整份报告、长视频字幕或图文混排资料可以一次放入，不需要事先切片。输入侧不只收文本，也接受图像和视频，输出统一为文本，因此适合把视觉材料转成可检索、可继续加工的文字结果。能力项覆盖推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，说明它按智能体工作流设计：先理解材料，再调外部接口，最后按约定格式返回结果。知识截止标注为 2025 年 1 月，之后的信息需要通过工具调用或外部检索补足。定价上，输入 0.275 美元/百万 tokens、输出 1.1 美元/百万 tokens，输出单价约为输入的四倍，成本结构更偏向“读得多、写得少”的任务。
选型建议需要开源权重、多模态输入与 20 万级上下文，且以读长材料为主的团队值得评估；若任务以长输出为主或要求可验证跑分，则应另做对比。
关键指标
适用场景
- 解析长视频与图文混排资料，抽取要点并输出结构化摘要
- 在智能体流程中调用外部工具完成多步查询，回填统一格式结果
- 对超长合同或技术文档做分段问答与关键字段抽取
- 借助开源权重做本地部署，处理不便外发的文本生成任务
- 将图片、视频中的信息转写为文本，供下游检索与加工
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 205 天前；发布 205 天。
规格与能力
上面没列到的字段延续 kimi-k2 系列面向对话与智能体任务的设计思路，权重开放，具体网络结构与参数规模在本站事实中未给出。
- 结构沿用 kimi-k2 家族的整体路线，权重开源可自部署；层数、参数量与注意力细节公开资料较少，不宜凭名称推测具体规模。
- 能力原生接受文本、图像与视频输入，配合 20 万 tokens 上下文与 3.2 万 tokens 单次输出，可整段处理长文档与长视频材料。
- 披露厂商标注知识截止为 2025 年 1 月，此后的事实需依赖工具调用或外部检索补齐，不能依赖模型内置记忆。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- kimi-k2
能力
推理工具调用结构化输出附件温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Moonshot AI | — | 262.1K | $0.95/M | $4/M |
| Kimi K2.6 | Thinking Machines | — | 131.1K | $2.205/M | $5.49/M |
| Kimi K2.6 Fast | GreenPT | — | 262.1K | $1.655/M | $8.778/M |
| Kimi K2.6 TEE | NanoGPT | — | 262.1K | $0.39/M | $1.8/M |
| Kimi-K2.6-NVFP4 | NVIDIA | — | — | — | — |
| kimi-k2.6-eagle3-mla | lightseekorg | — | — | — | — |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，能力判断只能基于模态、上下文与功能项做定性描述，不给具体分数。
- 强项多模态输入加长上下文的组合，对整段视频、图文混排材料与超长文档的抽取和摘要更从容，减少切片带来的上下文断裂。
- 短板缺少公开跑分与第三方对比数据，推理质量与稳定性难以量化验证；知识停在 2025 年 1 月，时效性任务依赖外部工具。
- 适合适合以理解和结构化整理为主、对输出长度有明确上限的智能体与文档处理流程；不适合要求可验证榜单成绩的选型场景。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方定价为输入 0.275 美元/百万 tokens、输出 1.1 美元/百万 tokens，在该平台同类模型中处于偏低档位。
- 定位输出单价约为输入的四倍，成本重心落在生成侧，读长材料便宜、写长答案相对贵，适合摘要与抽取类任务。
- 横向对比与同平台的 Kimi K2.7 Code Nitro 完全同价；相比 GLM 5.2 Nitro 输入价低约 65%，相比 Kimi K2 Instruct 低约三成。
- 平台差价本站仅收录 1 家平台，models.dev 与 routing.run 两处报价一致，均为 0.275/1.1 美元，暂无可利用的跨平台价差。
- 省钱输入密集型任务按此价优势明显；输出占比高的场景可考虑 Kimi K2 Turbo Preview 这类低输入高输出的组合做分工。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.275/M | $1.1/M | — | 0.0% |
| models.dev · routing-run | $0.275/M | $1.1/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.275/M / $1.1/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.7 Code Nitro | 200K | $0.275/M | $1.1/M | 0.0% | — |
| GLM 5.2 Nitro | 200K | $0.8/M | $2.4/M | +190.9% | — |
| Kimi K2 InstructNanoGPT | 256K | $0.4/M | $1.8/M | +45.5% | — |
| Kimi K2 Turbo PreviewAbacus | 256K | $0.15/M | $8/M | -45.5% | — |
| Pro/moonshotai/Kimi-K2.5SiliconFlow (China) | 262K | $0.45/M | $2.25/M | +63.6% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Kimi K2.6 Nitro 的常见问题
5 条Kimi K2.6 Nitro 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.275/M、输出 $1.1/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Kimi K2.6 Nitro 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 200K（200,000 tokens），单次最大输出 32K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Kimi K2.6 Nitro 是开源模型吗？
Kimi K2.6 Nitro 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Kimi K2.6 Nitro 支持哪些能力？
按当前资料，Kimi K2.6 Nitro 支持推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片+视频 → 文本。
Kimi K2.6 Nitro 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径第三方跑分一栏为“—”，本站未收录公开评测，任何关于强弱排序的结论都缺乏数据支撑，只能作为参考性判断。
- 边界单次输出上限 3.2 万 tokens，超长生成需分段续写；知识截止 2025 年 1 月，2025 年之后的事实性问题必须外接检索。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
