# Kimi K2 Thinking：本地运行指南
{% hint style="success" %}
Kimi-K2-Thinking 已发布。阅读我们的 [Thinking 指南](#kimi-k2-thinking-guide) 或访问 [在此获取 GGUFs](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF).
我们还与 Kimi 团队合作了 [**系统提示修复**](#tokenizer-quirks-and-bug-fixes) 针对 Kimi-K2-Thinking。
{% endhint %}
Kimi-K2 和 **Kimi-K2-Thinking** 在知识、推理、编码和代理任务中达到 SOTA 性能。Moonshot AI 的完整 1T 参数模型需要 1.09TB 的磁盘空间，而量化后的 **Unsloth 动态 1.8 位** 版本将其减少到仅 230GB（减小 80%）**:** [**Kimi-K2-GGUF**](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF)
你现在也可以运行我们的 [**Kimi-K2-Thinking** GGUFs](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF).
所有上传均使用 Unsloth [Dynamic 2.0](https://unsloth.ai/docs/zh/ji-chu/unsloth-dynamic-2.0-ggufs) 用于 SOTA [Aider Polyglot](https://unsloth.ai/docs/zh/ji-chu/unsloth-dynamic-2.0-ggufs/unsloth-dynamic-ggufs-on-aider-polyglot) 和 5-shot MMLU 性能。查看我们的动态 1–2 位 GGUFs 在 [编码基准上的表现在此](https://unsloth.ai/docs/zh/ji-chu/unsloth-dynamic-2.0-ggufs/unsloth-dynamic-ggufs-on-aider-polyglot).
运行 Thinking运行 Instruct
### :gear: 推荐要求
{% hint style="info" %}
你需要 **247GB 的磁盘空间** 来运行 1bit 量化！
唯一的要求是 **`磁盘空间 + RAM + VRAM ≥ 247GB`**。这意味着你不需要同时拥有那么多的 RAM 或 VRAM（GPU）来运行模型，但运行速度会慢得多。
{% endhint %}
1.8 位（UD-TQ1\_0）量化将在 1x 24GB GPU（所有 MoE 层卸载到系统 RAM 或快速磁盘）上适配。如果你同时还有额外 256GB RAM，预计此设置下速率约为 \~1-2 令牌/秒。完整的 Kimi K2 Q8 量化大小为 1.09TB，至少需要 8 个 H200 GPU。
为了获得最佳性能，你至少需要 **247GB 统一内存或 247GB 的 RAM+VRAM 总和** 以达到 5+ 令牌/秒。如果你的 RAM+VRAM 总和少于 247GB，模型的速度肯定会受到影响。
**如果你没有 247GB 的 RAM+VRAM，也别担心！** llama.cpp 本质上具有 **磁盘卸载**，因此通过 mmap，它仍然可以工作，只是会更慢 — 例如之前你可能得到每秒 5 到 10 个令牌，现在不到 1 个令牌。
我们建议使用我们的 **UD-Q2\_K\_XL（360GB）** 量化以在大小和准确性之间达到平衡！
{% hint style="success" %}
为了获得最佳性能，使你的 VRAM + RAM 总和等于你下载的量化文件大小。如果不满足，仍可通过磁盘卸载工作，只是会更慢！
{% endhint %}
## 💭Kimi-K2-Thinking 指南
Kimi-K2-Thinking 通常应遵循与 Instruct 模型相同的说明，但在某些关键方面有一些差别，特别是在设置和聊天模板等方面。
{% hint style="success" %}
**要以全精度运行模型，你只需使用 4 位或 5 位动态 GGUF（例如 UD\_Q4\_K\_XL），因为模型最初以 INT4 格式发布。**
你可以选择更高位的量化以防止小的量化差异，但在大多数情况下这是没有必要的。
{% endhint %}
### 🌙 官方推荐设置：
根据 [Moonshot AI](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking)，以下是 Kimi-K2-Thinking 推理的推荐设置：
* 设置 **temperature 1.0** 以减少重复和不连贯。
* 建议上下文长度 = 98,304（最多可达 256K）
* 注意：使用不同工具可能需要不同设置
{% hint style="info" %}
我们建议将 **min\_p 设置为 0.01** 以抑制低概率不太可能出现的令牌的发生。
{% endhint %}
例如，给定用户消息“1+1 等于多少？”，我们得到：
{% code overflow="wrap" %}
```
<|im_system|>system<|im_middle|>You are Kimi, an AI assistant created by Moonshot AI.<|im_end|><|im_user|>user<|im_middle|>What is 1+1?<|im_end|><|im_assistant|>assistant<|im_middle|>
```
{% endcode %}
### ✨ 在 llama.cpp 中运行 Kimi K2 Thinking
{% hint style="success" %}
你现在可以使用最新的 [llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) 更新来运行模型：
{% endhint %}
1. 获取最新的 `llama.cpp` 在 [此处的 GitHub](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)。您也可以按照下面的构建说明进行。若 `-DGGML_CUDA=ON` 更改为 `-DGGML_CUDA=OFF` 如果您没有 GPU 或仅想要在 CPU 上进行推理。 **对于 Apple Mac / Metal 设备**，设置 `-DGGML_CUDA=OFF` 然后照常继续 - Metal 支持默认启用。
```bash
apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split llama-mtmd-cli
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp
```
2. 如果您想直接使用 `llama.cpp` 直接加载模型，你可以按下面操作：(:UD-TQ1\_0) 是量化类型。你也可以通过 Hugging Face 下载（见第 3 点）。这类似于 `ollama run` 类似。使用 `export LLAMA_CACHE="folder"` 来强制 `llama.cpp` 将其保存到特定位置。
```bash
export LLAMA_CACHE="unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF"
./llama.cpp/llama-cli \
-hf unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF:UD-TQ1_0 \
--n-gpu-layers 99 \
--temp 1.0 \
--min-p 0.01 \
--ctx-size 16384 \
--seed 3407 \
-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"
```
3. 上述将使用大约 8GB 的 GPU 内存。如果你有大约 360GB 的合并 GPU 内存，移除 `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` 以获得最大速度！
{% hint style="info" %}
请试用 `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` 将所有 MoE 层卸载到 CPU！这实际上允许您将所有非 MoE 层放在一块 GPU 上，从而提高生成速度。如果您有更多 GPU 容量，可以自定义正则表达式以卸载更多层。
如果你有稍多的 GPU 内存，尝试 `-ot ".ffn_(up|down)_exps.=CPU"` 这会卸载上投影和下投影的 MoE 层。
尝试 `-ot ".ffn_(up)_exps.=CPU"` 如果你有更多的 GPU 内存。这只会卸载上投影的 MoE 层。
最后通过卸载所有层来做： `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` 这使用最少的 VRAM。
你也可以自定义正则表达式，例如 `-ot "\.(6|7|8|9|[0-9][0-9]|[0-9][0-9][0-9])\.ffn_(gate|up|down)_exps.=CPU"` 表示从第 6 层起卸载 gate、up 和 down 的 MoE 层。
{% endhint %}
3. 通过以下方式下载模型（在安装 `pip install huggingface_hub hf_transfer` ）。我们建议使用我们的 2 位动态量化 UD-Q2\_K\_XL，以在大小和准确性之间取得平衡。所有版本在： [huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF)
{% code overflow="wrap" %}
```python
# !pip install huggingface_hub hf_transfer
import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0" # 有时会有限速，因此设为 0 以禁用
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
repo_id = "unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF",
local_dir = "unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF",
allow_patterns = ["*UD-TQ1_0*"], # 使用 "*UD-Q2_K_XL*" 来选择动态 2 位（381GB）
)
```
{% endcode %}
{% hint style="info" %}
如果你发现下载在 90 到 95% 附近卡住，请参见
{% endhint %}
4. 运行任意提示。
5. 编辑 `--threads -1` 表示 CPU 线程数（默认设置为最大 CPU 线程）， `--ctx-size 16384` 用于上下文长度， `--n-gpu-layers 99` 用于 GPU 卸载的层数。将其设置为 99 并结合 MoE CPU 卸载以获得最佳性能。如果你的 GPU 出现内存不足，请尝试调整此值。如果你仅使用 CPU 推理，请移除该参数。
{% code overflow="wrap" %}
```bash
./llama.cpp/llama-cli \
--model unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF/UD-TQ1_0/Kimi-K2-Thinking-UD-TQ1_0-00001-of-00006.gguf \
--n-gpu-layers 99 \
--temp 1.0 \
--min_p 0.01 \
--ctx-size 16384 \
--seed 3407 \
-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"
```
{% endcode %}
### :thinking:**没有 Thinking 标签？**
你可能会注意到在运行模型时没有 *思考式* 标签。这是正常且预期的行为。
在你的 `llama.cpp` 脚本中，确保在命令的最末尾包含 `--special` 标志。一旦添加，你将按预期看到 `` 令牌出现。
你可能还会看到每个回答以 `<|im_end|>`结尾。这是正常的，因为 `<|im_end|>` 是打印特殊令牌时出现的特殊令牌。如果你想隐藏它，可以在设置中将 `<|im_end|>` 设置为停止字符串。
### ✨ 使用 llama-server 和 OpenAI 的完成（completion）库进行部署
按照 [#run-kimi-k2-thinking-in-llama.cpp](#run-kimi-k2-thinking-in-llama.cpp "mention")安装 llama.cpp 后，你可以使用以下命令启动一个兼容 OpenAI 的服务器：
{% code overflow="wrap" %}
```bash
./llama.cpp/llama-server \
--model unsloth/Kimi-K2-Thinking-GGUF/UD-TQ1_0/Kimi-K2-Thinking-UD-TQ1_0-00001-of-00006.gguf \
--alias "unsloth/Kimi-K2-Thinking" \
-fa on \
--n-gpu-layers 999 \
-ot ".ffn_.*_exps.=CPU" \
--min_p 0.01 \
--ctx-size 16384 \
--port 8001 \
--jinja
```
{% endcode %}
然后在 `pip install openai` :
```python
from openai import OpenAI
openai_client = OpenAI(
base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
api_key = "sk-no-key-required",
)
completion = openai_client.chat.completions.create(
model = "unsloth/Kimi-K2-Thinking",
messages = [{"role": "user", "content": "What is 2+2?"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```
## :mag:分词器的怪癖与错误修复
**2025 年 11 月 7 日：我们已通知 Kimi 团队，并修复了默认系统提示** `You are Kimi, an AI assistant created by Moonshot AI.` **未在第一次用户提示时出现的问题！** GLM 4.7 的工具调用
非常感谢 Moonshot Kimi 团队对我们问题的极快响应并尽快修复该问题！
**2025 年 7 月 16 日：Kimi K2 更新了他们的分词器以启用多个工具调用** 根据
**2025 年 7 月 18 日：我们修复了一个系统提示 — Kimi 在此也推文提到了我们的修复：** 。修复在此也有描述：
如果你已经下载了旧的检查点 — 别担心 — 只需下载已更改的第一个 GGUF 分片。或者如果你不想下载任何新文件，执行：
```bash
wget https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Instruct/raw/main/chat_template.jinja
./llama.cpp ... --chat-template-file /dir/to/chat_template.jinja
```
Kimi K2 的分词器很有趣—— **其行为大体上类似于 GPT-4o 的分词器**！我们首先在 [tokenization\_kimi.py](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct/blob/main/tokenization_kimi.py) 文件中看到 Kimi K2 使用的以下正则表达式（regex）：
```python
pat_str = "|".join(
[
r"""[\p{Han}]+""",
r"""[^\r\n\p{L}\p{N}]?[\p{Lu}\p{Lt}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}&&[^\p{Han}]]*[\p{Ll}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}&&[^\p{Han}]]+(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)?""",
r"""[^\r\n\p{L}\p{N}]?[\p{Lu}\p{Lt}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}&&[^\p{Han}]]+[\p{Ll}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}&&[^\p{Han}]]*(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)?""",
r"""\p{N}{1,3}""",
r""" ?[^\s\p{L}\p{N}]+[\r\n]*""",
r"""\s*[\r\n]+""",
r"""\s+(?!\S)""",
r"""\s+""",
]
)
```
经过仔细检查，我们发现 Kimi K2 的分词器正则几乎与 GPT-4o 的分词器相同，可在 [llama.cpp 的源代码中找到](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/55c509daf51d25bfaee9c8b8ce6abff103d4473b/src/llama-vocab.cpp#L400).
{% code overflow="wrap" %}
```
[^\r\n\p{L}\p{N}]?[\p{Lu}\p{Lt}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}]*[\p{Ll}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}]+(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)?|[^\r\n\p{L}\p{N}]?[\p{Lu}\p{Lt}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}]+[\p{Ll}\p{Lm}\p{Lo}\p{M}]*(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)?|\p{N}{1,3}| ?[^\s\p{L}\p{N}]+[\r\n/]*|\s*[\r\n]+|\s+(?!\S)|\s+
```
{% endcode %}
两者都将数字分组为 1 到 3 位的数（9、99、999），并使用相似的模式。唯一的差别似乎是对“Han”或中文字符的处理，Kimi 的分词器对此处理得更多。 [该 PR](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/14654) 由 在一些 [讨论后很好地处理了这些差异，见此处](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/14642#issuecomment-3067324745).
**我们还发现正确的 EOS 令牌不应该是 \[EOS]，而是 <|im\_end|>，我们也在模型转换中修复了这一点。**
## 🌝Kimi-K2-Instruct 指南
逐步指南，介绍如何运行 Instruct Kimi K2 模型，包括 Kimi K2 0905 — 9 月 5 日更新。
### 🌙 官方推荐设置：
根据 [Moonshot AI](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct)，以下是 Kimi K2 推理的推荐设置：
* 设置 **temperature 0.6** 以减少重复和不连贯。
* 原始默认系统提示为：
```
You are a helpful assistant
```
* （可选）Moonshot 还建议将以下用作系统提示：
```
You are Kimi, an AI assistant created by Moonshot AI.
```
{% hint style="success" %}
我们建议将 **min\_p 设置为 0.01** 以抑制低概率不太可能出现的令牌的发生。
{% endhint %}
### :1234: 聊天模板和提示格式
Kimi 聊天确实使用 BOS（句首令牌）。系统、用户和助手角色都用 `<|im_middle|>` 包裹，这很有趣，并且每个角色都有各自的令牌 `<|im_system|>, <|im_user|>, <|im_assistant|>`.
{% code overflow="wrap" %}
```python
<|im_system|>system<|im_middle|>You are a helpful assistant<|im_end|><|im_user|>user<|im_middle|>What is 1+1?<|im_end|><|im_assistant|>assistant<|im_middle|>2<|im_end|>
```
{% endcode %}
为了分隔对话边界（你必须移除每个换行），我们得到：
{% code overflow="wrap" %}
```
<|im_system|>system<|im_middle|>You are a helpful assistant<|im_end|>
<|im_user|>user<|im_middle|>What is 1+1?<|im_end|>
<|im_assistant|>assistant<|im_middle|>2<|im_end|>
```
{% endcode %}
### :floppy\_disk: 模型上传
**我们所有的上传** — 包括那些非 imatrix 基或非动态的，使用我们的校准数据集，该数据集专门针对对话、编码和推理任务进行了优化。
我们还上传了 [BF16 格式](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Instruct-BF16).
### ✨ 在 llama.cpp 中运行 Instruct
1. 获取最新的 `llama.cpp` 在 [此处的 GitHub](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)。您也可以按照下面的构建说明进行。若 `-DGGML_CUDA=ON` 更改为 `-DGGML_CUDA=OFF` 如果您没有 GPU 或仅想要在 CPU 上进行推理。
```bash
apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split llama-mtmd-cli
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp
```
2. 如果您想直接使用 `llama.cpp` 直接加载模型，你可以按下面操作：(:UD-IQ1\_S) 是量化类型。你也可以通过 Hugging Face 下载（见第 3 点）。这类似于 `ollama run` 类似。使用 `export LLAMA_CACHE="folder"` 来强制 `llama.cpp` 将其保存到特定位置。\ **要运行 2025 年 9 月的模型更新，请将模型名称从 'Kimi-K2-Instruct' 更改为 'Kimi-K2-Instruct-0905'。**
{% hint style="info" %}
请试用 `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` 将所有 MoE 层卸载到 CPU！这实际上允许您将所有非 MoE 层放在一块 GPU 上，从而提高生成速度。如果您有更多 GPU 容量，可以自定义正则表达式以卸载更多层。
如果你有稍多的 GPU 内存，尝试 `-ot ".ffn_(up|down)_exps.=CPU"` 这会卸载上投影和下投影的 MoE 层。
尝试 `-ot ".ffn_(up)_exps.=CPU"` 如果你有更多的 GPU 内存。这只会卸载上投影的 MoE 层。
最后通过卸载所有层来做： `-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"` 这使用最少的 VRAM。
你也可以自定义正则表达式，例如 `-ot "\.(6|7|8|9|[0-9][0-9]|[0-9][0-9][0-9])\.ffn_(gate|up|down)_exps.=CPU"` 表示从第 6 层起卸载 gate、up 和 down 的 MoE 层。
{% endhint %}
```bash
export LLAMA_CACHE="unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF"
./llama.cpp/llama-cli \
-hf unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF:TQ1_0 \
--n-gpu-layers 99 \
--temp 0.6 \
--min-p 0.01 \
--ctx-size 16384 \
--seed 3407 \
-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"
```
3. 通过以下方式下载模型（在安装 `pip install huggingface_hub hf_transfer` 之后）。您可以选择 `UD-TQ1_0`（动态 1.8 位量化）或其他量化版本如 `Q2_K_XL` 。我们 **建议使用我们的 2 位动态量化**** ****`UD-Q2_K_XL`**** ****以在大小和准确性之间取得平衡**。更多版本在： [huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF)
{% code overflow="wrap" %}
```python
# !pip install huggingface_hub hf_transfer
import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0" # 有时会有限速，因此设为 0 以禁用
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
repo_id = "unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF",
local_dir = "unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF",
allow_patterns = ["*UD-TQ1_0*"], # 动态 1 位（281GB） 使用 "*UD-Q2_K_XL*" 可选 动态 2 位（381GB）
)
```
{% endcode %}
{% hint style="info" %}
如果你发现下载在 90 到 95% 附近卡住，请参见
{% endhint %}
4. 运行任意提示。
5. 编辑 `--threads -1` 表示 CPU 线程数（默认设置为最大 CPU 线程）， `--ctx-size 16384` 用于上下文长度， `--n-gpu-layers 99` 用于 GPU 卸载的层数。将其设置为 99 并结合 MoE CPU 卸载以获得最佳性能。如果你的 GPU 出现内存不足，请尝试调整此值。如果你仅使用 CPU 推理，请移除该参数。
{% code overflow="wrap" %}
```bash
./llama.cpp/llama-cli \
--model unsloth/Kimi-K2-Instruct-GGUF/UD-TQ1_0/Kimi-K2-Instruct-UD-TQ1_0-00001-of-00005.gguf \
--n-gpu-layers 99 \
--temp 0.6 \
--min_p 0.01 \
--ctx-size 16384 \
--seed 3407 \
-ot ".ffn_.*_exps.=CPU"
```
{% endcode %}
### :bird: Flappy Bird 与其他测试
当我们为 DeepSeek R1 提供 1.58 位量化时，引入了 Flappy Bird 测试。我们发现 Kimi K2 是为数不多能一次性完成我们所有任务（包括此任务）的模型之一， [Heptagon ](https://unsloth.ai/docs/zh/mo-xing/deepseek-r1-0528-how-to-run-locally#heptagon-test)以及其他测试即使在 2 位下也能通过。目标是要求 LLM 创建一个 Flappy Bird 游戏，但需遵循一些特定说明：
{% code overflow="wrap" %}
```
用 Python 创建一个 Flappy Bird 游戏。你必须包含以下内容：
1. 你必须使用 pygame。
2. 背景颜色应随机选择且为浅色。以浅蓝色开始。
3. 多次按下 SPACE 将加速小鸟。
4. 小鸟的形状应随机选择为方形、圆形或三角形。颜色应随机选择为深色。
5. 在底部放置一些土地，颜色随机为深棕色或黄色。
6. 在右上角显示分数。通过通过管道且未碰撞时增加分数。
7. 随机间隔生成管道并保持足够的间距。管道颜色随机为深绿色、浅棕色或深灰色调。
8. 当你失败时，显示最佳得分。将文本显示在屏幕内。按 q 或 Esc 将退出游戏。重新开始是再次按 SPACE。
最终游戏应置于一个 Python 的 markdown 区块内。在最终的 markdown 区块之前检查并修复代码错误。
```
{% endcode %}
你也可以按照以下方式通过 Heptagon 测试来测试动态量化： [r/Localllama](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1j7r47l/i_just_made_an_animation_of_a_ball_bouncing/) 该测试要求模型创建一个基本物理引擎，模拟球在一个旋转的封闭七边形内运动。
目标是让七边形旋转，并且七边形内的球应该跟随运动。提示如下：
{% code overflow="wrap" %}
```
编写一个 Python 程序，显示 20 个球在一个旋转的七边形内弹跳：\n- 所有球具有相同半径。\n- 所有球上都有从 1 到 20 的编号。\n- 所有球在开始时从七边形中心落下。\n- 颜色为：#f8b862、#f6ad49、#f39800、#f08300、#ec6d51、#ee7948、#ed6d3d、#ec6800、#ec6800、#ee7800、#eb6238、#ea5506、#ea5506、#eb6101、#e49e61、#e45e32、#e17b34、#dd7a56、#db8449、#d66a35\n- 球体应受重力和摩擦力影响，并且必须真实地从旋转的墙壁反弹。球与球之间也应发生碰撞。\n- 所有球的材料决定其碰撞反弹高度不会超过七边形的半径，但会高于球的半径。\n- 所有球带有摩擦旋转，球上的编号可用于指示球的旋转。\n- 七边形绕其中心旋转，旋转速度为每 5 秒 360 度。\n- 七边形的尺寸应足够大以容纳所有球。\n- 不要使用 pygame 库；请自行实现碰撞检测算法和碰撞响应等。允许使用的 Python 库：tkinter、math、numpy、dataclasses、typing、sys。\n- 所有代码应放在单个 Python 文件中。
```
{% endcode %}
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/zh/mo-xing/tutorials/kimi-k2-thinking-how-to-run-locally.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.