Kimi K2 & Kimi K3 Series Abkündigung, Abschalttermine & Migrationsleitfaden
Verfolgen Sie bestätigte UTC-Abkündigungs- und Abschalttermine für Kimi K2 & Kimi K3 Series (Moonshot AI) über AWS Bedrock, Azure OpenAI, Moonshot AI. Testen Sie kimi-k2-0905-preview → kimi-k3-Upgrades lokal unten, prüfen Sie komplette Manifeste im Config-Auditor oder vergleichen Sie Preise in DevToken.
1. Schneller .env- & SDK-Ersatz-Diff-Prüfer
Bearbeiten oder fügen Sie unten Ihre .env-Zuweisung, LiteLLM-Route oder SDK-Modellkennung ein, um den 3-Stufen-EOL-Status zu prüfen und ein direkt anwendbares Ersatz-Diff lokal im Browser zu kopieren.
Vorschau des Ersatz-Diffs (kimi-k2-0905-preview → kimi-k3)
# MOONSHOT_MODEL: kimi-k2-0905-preview -> kimi-k3 [RETIRED]
- MOONSHOT_MODEL="kimi-k2-0905-preview"
+ MOONSHOT_MODEL="kimi-k3"
# AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT: Kimi-K2.5 -> kimi-k3.1-pro [DEPRECATED · EOL 2027-01-26]
- AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="Kimi-K2.5"
+ AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="kimi-k3.1-pro"
2. Ökosystemübergreifende Kimi K2 & Kimi K3 Series-Lebenszyklusmatrix (23)
Direkte Anbieter-APIs und Cloud-Plattformen schalten datierte Snapshots nach unabhängigen Kalendern ab. Prüfen Sie die exakte Modell-ID, die Anbieterphase und das UTC-Abschaltdatum Ihrer Bereitstellung.
| Modell-ID | Anbieter | Berechneter Status | Bestätigte Abschaltung (UTC) | Anbieter-Lebenszyklus | Nachfolger & Migration | Quelle |
|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi-K2.5 |
Azure OpenAI | ABGEKÜNDIGT (75 T.) | 2027-01-26in 75 T. | Preview | Doku ↗ | |
moonshot.kimi-k2-thinking |
AWS Bedrock(Moonshot AI) | ABGEKÜNDIGT (138 T.) | 2027-03-30in 138 T. | LegacyAbgek.: 2026-09-30ap-northeast-1, ap-south-1, ap-southeast-2, sa-east-1, us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doku ↗ | |
moonshotai.kimi-k2-thinking |
AWS Bedrock(Moonshot AI) | ABGEKÜNDIGT (138 T.) | 2027-03-30in 138 T. | LegacyAbgek.: 2026-09-30ap-northeast-1, ap-south-1, ap-southeast-2, sa-east-1, us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doku ↗ | |
Kimi-K2.6 (2026-04-20) |
Azure OpenAI | ABGEKÜNDIGT (155 T.) | 2027-04-16in 155 T. | Preview | Doku ↗ | |
Kimi-K2.7-Code (2026-06-12) |
Azure OpenAI | ABGEKÜNDIGT (155 T.) | 2027-04-16in 155 T. | Preview | Doku ↗ | |
Kimi-K3.1-Pro (2026-11-04) |
Azure OpenAI | ABGEKÜNDIGT (357 T.) | 2027-11-04in 357 T. | GA | Doku ↗ | |
kimi-k2.6 |
Moonshot AI | ABGEKÜNDIGT | Nicht angekündigt | DeprecatedAbgek.: 2026-11-01 | Doku ↗ | |
kimi-k2.7-code |
Moonshot AI | ABGEKÜNDIGT | Nicht angekündigt | DeprecatedAbgek.: 2026-11-01 | Doku ↗ | |
kimi-k2.7-code-highspeed |
Moonshot AI | ABGEKÜNDIGT | Nicht angekündigt | DeprecatedAbgek.: 2026-11-01 | Doku ↗ | |
kimi-k2-0711-preview |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-k2-0905-preview |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-k2-thinking |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-k2-thinking-turbo |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-k2-turbo-preview |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-k2.5 |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-latest |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
kimi-thinking-preview |
Moonshot AI | EINGESTELLT | Nicht angekündigt | Retired | Doku ↗ | |
moonshotai.kimi-k2.5 |
AWS Bedrock(Moonshot AI) | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
moonshotai.kimi-k3 |
AWS Bedrock(Moonshot AI) | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
moonshotai.kimi-k3.1 |
AWS Bedrock(Moonshot AI) | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
kimi-k3 |
Moonshot AI | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
kimi-k3.1-pro |
Moonshot AI | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
kimi-k3.1-pro-highspeed |
Moonshot AI | AKTIV | Kein EOL | Active | — | — |
Für AWS Bedrock gilt ein regionaler Geltungsbereich über 7 erfasste Regionen (ap-northeast-1, ap-south-1, ap-southeast-2, sa-east-1, us-east-1, us-east-2); prüfen Sie vor der Umstellung die regionalen Inferenzpräfixe (us., eu., apac., global.).
3. Produktions-Checkliste für die Migration (kimi-k2-0905-preview → kimi-k3)
Folgen Sie diesem deterministischen Engineering-Ablauf, bevor Sie fest verdrahtete Snapshots in Produktionsdiensten und SDK-Clients ablösen:
- Fixierte Modell-IDs inventarisieren: Durchsuchen Sie Repositories und Manifeste nach
MOONSHOT_MODEL,moonshot/-LiteLLM-Routen und datierten Snapshots der Familie Kimi K2 & Kimi K3 Series (9 abgekündigt, 8 eingestellt, 6 aktiv). - Qualität & Token-Preise des Nachfolgers prüfen: Validieren Sie strukturierte Ausgabeschemata, Tool-Aufrufe und Latenz mit
kimi-k3und vergleichen Sie Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Raten in DevToken. - Schlüssellose CI-Schranken aktivieren: Binden Sie RSS-, Atom-, iCal-Feeds & CI-Guard in Pull-Request-Prüfungen ein, damit eingestellte oder abgekündigte Kimi K2 & Kimi K3 Series-Kennungen nicht erneut in Produktion gelangen.
4. Verwandte Moonshot AI- & Ökosystem-Migrationsleitfäden
Vergleichen Sie benachbarte Modellfamilien oder prüfen Sie die vollständigen Anbieter-Zeitpläne aller Ökosysteme dieser Familie:
GPT-4o mini
ABGEKÜNDIGT (63 T.)GPT-4o
ABGEKÜNDIGT (63 T.)GPT-4.1 & GPT-4.1 mini / nano
ABGEKÜNDIGT (63 T.)GPT-4 Turbo
EINGESTELLTGPT-4 (0613 / 32k / Vision)
EINGESTELLT5. FAQ zu Abkündigung & Upgrade von Kimi K2 & Kimi K3 Series
Ist Kimi K2 & Kimi K3 Series über AWS Bedrock, Azure OpenAI, Moonshot AI hinweg abgekündigt oder bereits eingestellt?
LLMEOL verfolgt 23 Varianten von Kimi K2 & Kimi K3 Series über AWS Bedrock, Azure OpenAI, Moonshot AI: 9 abgekündigt mit geplantem Abschalttermin, 8 nach Ablauf des UTC-EOL-Datums eingestellt und 6 aktiv ohne angekündigten Abschalttermin. Die exakten Snapshot-Termine finden Sie in der Matrix oben.
Welches Nachfolgemodell wird beim Wechsel von kimi-k2-0905-preview empfohlen?
Das primär empfohlene Upgrade-Ziel für kimi-k2-0905-preview lautet kimi-k3. Testen Sie vor dem Umschalten des Produktionsverkehrs stets Prompt-Struktur, maximale Ausgabe-Tokens und Tool-Schemata auf kimi-k3 und vergleichen Sie die Token-Preise in DevToken.
Wie ersetze ich kimi-k2-0905-preview sicher in .env- und LiteLLM-Konfigurationen?
Fügen Sie Ihre MOONSHOT_MODEL-Zuweisung oder Ihren LiteLLM-Modellblock oben in den Schnellprüfer ein, um ein exaktes Diff zu erzeugen, oder öffnen Sie den vollständigen lokalen Config-Auditor zum Prüfen mehrerer Dienste ohne Netzwerk-Upload.