Kimi 2.6 发布：256K 上下文 + 视频理解，benchmark 超越 Claude Opus 4.6，ofox 第一时间接入
TL;DR — Kimi K2.6 今天发布，256K 上下文、原生视频输入、长程编码稳定性全面升级，benchmark 超过 Claude Opus 4.6。ofox 第一时间接入，模型 ID moonshotai/kimi-k2.6，现有 Key 直接可用。
Kimi 2.6 是什么
月之暗面今天发布了 K2.6，K2.5 的直接升级版。官方重点说了两件事：长程代码编写更稳，指令遵循更准。
距离 K2.5 发布不到两个月。月之暗面这个迭代节奏，不让人睡觉。
核心参数
| 能力 | K2.6 |
|---|---|
| 上下文窗口 | 256K tokens（全系列统一） |
| 多模态输入 | 文本 + 图片 + 视频 |
| 推理模式 | Thinking / Non-thinking |
| Agent 支持 | 多步工具调用，自主执行 |
| 编程语言 | Rust、Go、Python、前端、DevOps |
256K 上下文，但这次是真的稳
256K tokens 大概是 20 万汉字，够把一个中型项目的源码、文档、测试文件全塞进去。
K2.5 也支持 256K，但 K2.6 改的不是窗口大小，是在长上下文下的稳定性。能放多少是一回事，放了之后模型还能不能保持指令遵循和代码质量是另一回事。长程编码任务里最容易翻车的就是这里。
原生多模态：视频也能理解了
K2.6 是原生多模态架构，不是后期拼上去的视觉模块。
图片支持 png、jpeg、webp、gif，建议不超过 4K。视频支持 mp4、mov、avi、webm 等主流格式，建议不超过 2K，token 按关键帧动态计算。大文件走文件上传接口，不受请求体大小限制。
分析录屏、走查 UI、看演示视频，这些场景现在可以直接扔给 K2.6。
长程编码：Rust/Go/Python
官方点名了 Rust、Go、Python，加上前端和 DevOps。这几个方向对长程推理要求最高：
Rust 的所有权和生命周期，一个错误可能牵连十几处修改。Go 的并发模式需要全局一致性。Dockerfile 和 CI/CD 配置上下文依赖强，改一处要看全局。
K2.6 在这些场景下的稳定性提升，是对实际工程需求的直接回应，不是 benchmark 刷分。
Thinking 模式
两种模式按需选：
Non-thinking 直接输出，速度快，适合简单问答和代码补全。Thinking 模式先内部推理再输出，适合复杂逻辑、数学、多步骤代码生成。
开启 Thinking 时工具调用有限制，根据任务类型选。
Benchmark：超过 Claude Opus 4.6
月之暗面官方发布了完整的 benchmark 对比数据，K2.6 在编码和 Agent 任务上明显领先 Claude Opus 4.6：
| Benchmark | K2.6 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 58.6 | 53.4 | 57.7 |
| Terminal-Bench 2.0 | 66.7 | 65.4 | 65.4 |
| DeepSearchQA (f1) | 92.5 | 91.3 | 78.6 |
| HLE-Full w/ tools | 54.0 | 53.0 | 52.1 |
| LiveCodeBench v6 | 89.6 | 88.8 | — |
| AIME 2026 | 96.4 | 96.7 | 99.2 |
编码核心指标 SWE-Bench Pro（真实代码库修复任务）K2.6 以 58.6 超过 Opus 4.6 的 53.4，差距明显。
来源：Kimi 官方 benchmark，2026-04-21
通过 ofox 接入
ofox 第一时间接入了 K2.6。已经在用 ofox 的话，改一行 model 就行：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-ofox-key",
base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "用 Rust 写一个并发文件处理器"}]
)
print(response.choices[0].message.content)开启 Thinking 模式：
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k2.6",
messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的性能瓶颈并给出优化方案"}],
extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}
)还没有 ofox Key 的话，去 ofox.ai 注册，一个 Key 接入 Claude、GPT、Gemini、Kimi、MiniMax 等所有主流模型。
K2.5 还是 K2.6
现在在用 K2.5，要不要切？
长程编码任务（超过 50K tokens 上下文、多文件修改）建议切 K2.6，稳定性提升明显。简单问答和短代码补全，两者差异不大，按价格选。需要视频理解就必须用 K2.6，K2.5 不支持。Agent 工作流的话，K2.6 的多步工具调用更稳。
K2.6 的 token 定价与 moonshot-v1 系列保持一致，具体价格看 ofox 模型页。
