K2.8 Preview Faoliyat yuritmoqda

Kimi K2.8 Preview — Moonshot AI kompaniyasining Kimi Code va Kimi Work platformalarida to‘liq ishga tushirilgan asosiy modeli. Rasmiy ma’lumotlarga ko‘ra, umumiy unumdorligi flagman Kimi K3 ga yaqin, kodlash va Agent imkoniyatlari yaxshilangan, fikrlash samaradorligi K2.7 ga nisbatan sezilarli darajada oshgan. Model low/high/max darajalarida fikrlashni, shuningdek rasm va video kiritmalarini qo‘llab-quvvatlaydi; 1M hajmdagi ultrauzun kontekst barcha a’zolar uchun ochiq.

Kod generatsiyasi va to‘ldirish: kundalik ishlab chiqish uchun asosiy model sifatida mo‘ljallangan, aniq chegaralangan vazifalarda kodni to‘ldirish va o‘zgartirishni optimallashtiradi.
Agent imkoniyatlari: kodlash va intellektual agent imkoniyatlari K2.7 Code’ga nisbatan har tomonlama yaxshilangan, ko‘p bosqichli muhandislik vazifalarini mustaqil bajarishi mumkin.
Uch darajali fikrlash kuchi: K3 fikrlash darajalariga mos low / high / max reasoning effort rejimlarini qo‘llab-quvvatlaydi, standart rejim max.
Multimodal kiritma: rasm va video kiritmalarini qo‘llab-quvvatlaydi, vizual ishlab chiqish materiallarini qayta ishlay oladi.
1M ultrauzun kontekst: barcha a’zolik darajalarida 1 million tokenlik maksimal kontekst ochiq, katta kod bazalarini bir martada qayta ishlash mumkin.
Sezilmas yangilanish: Model ID hanuz kimi-for-coding bo‘lib qoladi, mijoz dasturlari va uchinchi tomon vositalarida konfiguratsiyani o‘zgartirish shart emas.
Aqlli marshrutlash: K3 seriyasida thinking o‘chirilganda, so‘rovlar avtomatik ravishda K2.8’ning fikrlashsiz versiyasiga yo‘naltiriladi.

Darajali xulosa chiqarishni boshqarish: reasoning effort mexanizmi orqali fikrlash byudjeti taqsimlanadi — low rejimi tezlik evaziga fikrlash chuqurligini kamaytiradi, max rejimi esa murakkab vazifalarni muvaffaqiyatli bajarish ehtimolini oshirish uchun ko‘proq fikrlash tokenlaridan foydalanadi. Aslida bu “fikrlash tokenlari soni” kabi hisoblash resursini aniq boshqarishdir.
Uzun kontekstni qayta ishlash: 1M oynasi samarali attention mexanizmiga tayanadi. K3’da qo‘llanilgan KDA aralash chiziqli attention va Attention Residuals yo‘nalishi (uzun ketma-ketliklardagi attention hisoblash xarajatlarini aniq kamaytiradi) K2.8 uchun muhim texnik yo‘nalishdir.
So‘rovlarni marshrutlash qatlami: mahsulot tomonida rejalashtirish tizimi model mavjudligi va fikrlash tugmasi holatiga ko‘ra sessiya oqimini K3 va K2.8 o‘rtasida sezilmas tarzda almashtiradi, shu kirish nuqtasida uzluksiz tajribani ta’minlaydi.

Konfiguratsiya talab qilinmaydi, darhol foydalanish mumkin: K2.8 Preview to‘liq ishga tushirilgan, kimi-for-coding sezilmas tarzda yangilangan, mavjud mijoz dasturlari va uchinchi tomon vositalarida (Claude Code, OpenCode, Codex va boshqalar) hech qanday konfiguratsiyani o‘zgartirish shart emas.
Istalgan a’zolik bilan chaqirish mumkin: Adagio (bepul daraja)dan Allegro’gacha barcha darajalarda foydalanish mumkin, 1M kontekst ham bevosita taqdim etiladi.
Kimi Code CLI: CLI’ni o‘rnatib, hisobga kiring va odatdagidek sessiya boshlang — K2.8 ishlatiladi. Joriy modelni ko‘rish yoki almashtirish uchun /model buyrug‘ini kiriting.
Fikrlash darajasini sozlash: low / high / max darajalari o‘rtasida almashish uchun /effort buyrug‘ini kiriting. Oddiy vazifalarda tokenlarni tejash uchun past darajadan, murakkab vazifalarda muvaffaqiyat ehtimoli uchun max rejimidan foydalaning.
Uchinchi tomon vositalariga ulash: vositadagi model ID’ni kimi-for-coding qilib sozlash kifoya; tezlikni afzal ko‘rsangiz va Allegretto yoki undan yuqori darajadagi a’zo bo‘lsangiz, kimi-for-coding-highspeed’dan foydalanishingiz mumkin.
Kimi Work muhiti: vazifani bevosita Kimi Work’da boshlang, platforma avtomatik ravishda K2.8 Preview’ga yo‘naltiradi.

Flagmanga yaqin unumdorlik: umumiy unumdorligi K3 ga yaqin, kodlash va Agent imkoniyatlari K2.7 Code’ga nisbatan har tomonlama yaxshilangan, fikrlash samaradorligi sezilarli oshgan.
To‘siqsiz foydalanish: barcha a’zolik darajalarida, jumladan bepul Adagio darajasida ham foydalanish mumkin, bu K3 uchun zarur bo‘lgan ¥99 dan boshlanadigan to‘lov cheklovini olib tashlaydi.
Tezroq javob: foydalanuvchilarning amaliy tajribalariga ko‘ra, tezligi K3’dan sezilarli yuqori, kodni to‘ldirish kabi tez-tez bajariladigan interaktiv vazifalar uchun mos.
Yaxshiroq boshqariladigan xatti-harakat: noaniq vazifalarda haddan tashqari faol bo‘lishi va avvalgi thinking’ga sezgirligi kabi K3 muammolariga nisbatan K2.8 kundalik ishlab chiqishga yo‘naltirilgan va xatti-harakat chegaralari barqarorroq.
Sezilmas migratsiya: Model ID kimi-for-coding bo‘lib qoladi, mijoz dasturlari va uchinchi tomon vositalarini o‘zgartirmasdan yangilash mumkin.
Moslashuvchan fikrlash darajalari: low / high / max darajalari o‘rtasida erkin almashish mumkin; oddiy vazifalarda tokenlar tejaladi, murakkab vazifalarda sifat saqlanadi.
Multimodal imkoniyatlar: rasm va video kiritmalarini qo‘llab-quvvatlaydi, 1M oynasi butun katta kod bazasini bir martada qabul qila oladi.

Katta kod bazalarini tushunish va refaktoring: 1M kontekst butun repozitoriyani bir martada qabul qila oladi, fayllararo bog‘liqliklarni tahlil qilish, ommaviy refaktoring va arxitektura darajasidagi o‘zgartirishlar bo‘yicha tavsiyalar berish imkonini yaratadi.
Kundalik kodni to‘ldirish va ishlab chiqish: “kundalik foydalanish modeli” sifatida mo‘ljallangan, xatti-harakatlari K3’ga qaraganda boshqariladiganroq va javoblari tezroq; tez-tez bajariladigan to‘ldirish, debug va kichik funksiyalarni takomillashtirish uchun mos.
Multimodal ishlab chiqish yordamchisi: rasm va video kiritmalarini qo‘llab-quvvatlaydi; xatolik oynasining skrinshotini, xatoni ko‘rsatuvchi ekran yozuvini bevosita yuborish yoki dizayn maketi asosida frontend kodini yaratish mumkin.
Agent avtomatlashtirish ish jarayoni: kodlash va Agent imkoniyatlari K2.7’ga nisbatan har tomonlama yaxshilangan, ko‘p bosqichli vazifalarni — testlarni ishga tushirish, muvaffaqiyatsiz testlarni tuzatish va PR yuborishdan iborat yopiq jarayonni — boshqarishda foydalanish mumkin.
Uzun hujjatlar va uzun jurnallarni tahlil qilish: 1M oynasi juda uzun jurnallar, texnik hujjatlar yoki yig‘ilish bayonnomalarini sig‘dira oladi; to‘liq matn bo‘yicha qidiruvga asoslangan savol-javob va qisqa mazmun chiqarishni a’zolar uchun qo‘shimcha xarajatsiz bajaradi.