Premiers pas avec Kimi

Vous pouvez saisir vos questions dans la zone de discussion, importer des fichiers ou changer de modèle selon vos besoins. Ouvrez kimi.com et envoyez un premier message — dites bonjour à Kimi :

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Propulsé par K2.6

Kimi K2.6 est un modèle open source qui s'appuie sur K2.5 avec des améliorations majeures, axées sur un codage de pointe, l'exécution sur le long terme et les capacités d'agent swarm. Il atteint des performances de pointe sur l'ensemble des tâches d'agent, du codage, de la compréhension d'images, de la compréhension de vidéos et des benchmarks d'intelligence générale. K2.6 est aussi le modèle le plus polyvalent de Kimi — son architecture nativement multimodale prend en charge les entrées visuelles et textuelles, les modes avec et sans réflexion, ainsi que les tâches conversationnelles et agentiques. Kimi excelle ainsi non seulement dans les conversations de questions-réponses, mais aussi dans la planification autonome de tâches, l'invocation d'outils et le raisonnement en plusieurs étapes — prenant en charge la réflexion approfondie et l'exécution de tâches complexes.

Outils intégrés

Disponibles d'emblée, sans aucune configuration :

Capacités visuelles et multimodales

K2.6 prend en charge la compréhension dans tous les contextes des images, vidéos et documents bureautiques (PDF/Word/Excel), grâce à une architecture nativement multimodale (et non un OCR rapporté). Il peut analyser directement le contenu des documents et accomplir des tâches bureautiques de niveau intermédiaire à avancé (comme écrire des formules Excel ou générer des plans de PPT / du code VBA).

Prise en charge des entrées multimodales

• Images : PNG, JPEG, WebP, GIF, etc. (via URL, Base64 ou import de fichier local)
• Vidéo : MP4, etc. (via video_url ou des séquences d'images + le paramètre fps)
• Documents : PDF, Word, Excel, TXT, Markdown, etc.
• Ressources en ligne : URL, liens d'articles
• Recherche d'images : importez une image pour rechercher des images apparentées ou similaires
• Compréhension vidéo : prend en charge la compréhension vidéo — il peut analyser des enregistrements d'écran et reproduire la logique d'interaction
• Codage visuel : importez des captures d'écran ou des enregistrements d'écran pour générer du code frontend (HTML/Vue/React, etc.) ; peut reproduire automatiquement des pages web à partir de maquettes

Formats de sortie

• Texte brut / mélange texte-images : réponses conversationnelles standard
• Markdown : texte enrichi avec titres, listes, tableaux et liens
• Blocs de code : HTML/Vue/React/Python/JSON/Mermaid, etc. (avec identifiants de langage)
• Données structurées JSON : sortie en mode JSON forcé
• Diagrammes Mermaid : organigrammes, diagrammes de séquence, cartes mentales, etc.
• Formules mathématiques LaTeX : expressions mathématiques en ligne et en bloc
• Sortie en double mode (Thinking) : renvoie à la fois reasoning_content (processus de réflexion) et content (réponse finale)
• Format d'appel d'outil : format standard Function Calling (pour les développeurs)

Remarques importantes

Sessions et tours de conversation

Lorsque vous cliquez sur « Nouvelle discussion », voyez cela comme le début d'une longue conversation avec Kimi.

Différences clés

Session

• Mémoire continue : Kimi se souvient de tout le contexte au sein de la discussion en cours
• Contexte entre les tours : chaque réponse s'appuie sur le contenu de la conversation précédente comme contexte pour le tour suivant
• Limites définies : cliquer sur « Nouvelle discussion » = repartir de zéro ; le contexte précédent est effacé Tour
• Comptage cumulatif : Tour 1, Tour 2, … ajoutés progressivement
• Mémoire limitée : un trop grand nombre de tours (par ex. 50+) peut amener Kimi à « oublier » le contenu antérieur, en particulier pour la rédaction de longs textes ou les tâches aux exigences strictes
• Contrainte de longueur de contexte : limitée par le nombre de tokens ; lorsque les tours s'accumulent, le contenu le plus ancien peut être compressé

Pourquoi cette distinction est importante

Au sein d'une même session, chaque nouvelle question ou instruction que vous envoyez reçoit une réponse tenant compte de tous les tours précédents. À mesure que les tours s'accumulent et que le contenu s'allonge, la qualité des réponses peut progressivement décliner.

Scénarios courants

Scénario 1 : changer de sujet

• À éviter : demander « aide-moi à calculer mes impôts » dans une session où vous rédigez un roman de 30 000 mots
• Recommandé : ouvrir une nouvelle session pour la question fiscale — pour éviter que Kimi ne confonde les personnages du roman avec des notions fiscales Scénario 2 : traitement de longs documents
• Après des dizaines de tours, Kimi peut « oublier » les règles ou les résumés de fichiers établis au début
• Solution : résumer de façon proactive en cours de tâche (« Résume notre plan jusqu'ici »), ou ouvrir une nouvelle session Scénario 3 : comprendre les limites du produit
• Les limites de longueur de contexte se mesurent en tokens, mais au quotidien, voyez-les en termes de « tours »
• Si un message « Démarrez une nouvelle discussion » s'affiche, c'est que la session en cours compte trop de tours

Bonnes pratiques