Hugging Face上のMoonshot AI公式モデルカード（moonshotai/Kimi-K2-Instruct）によると、Kimi K2は総パラメータ数1兆（1T）、トークンごとの活性化パラメータ数320億（32B）のMixture-of-Expertsモデルである。同カードによれば、61層（うち1層は密結合層）・エキスパート総数384・トークンごとに8エキスパートを選択する構成で、Multi-head Latent Attention（MLA）機構と7168次元の隠れ層を採用している。ライセンスは『Modified MIT License』（コード・重みの両方に適用）で提供されている。ベンチマークではLiveCodeBenchで53.7%、SWE-bench Verifiedで65.8%、MATH-500で97.4%、AIME 2024で69.6%を記録し、コンテキスト長は128Kトークンに対応する。命令チューニング版のKimi-K2-Instructは『長考を行わないreflex-grade（即応型）モデル』として、チャットやエージェント用途への即時展開向けに最適化されている。