Kimi K2 mit Claude Code nutzen: So geht's

Etwas Verrücktes ist gerade für das KI-Codierungsspiel passiert.

Ich scrollte durch meinen Feed, als ich auf einen Thread stieß, der ein verrücktes neues Setup diskutierte: Entwickler lassen Moonshot AIs brandneues Kimi K2-Modell direkt in Claudes Codierungsumgebung laufen. Zuerst klang es wie ein seltsames Fanfiction-Crossover, aber je mehr ich las, desto mehr wurde mir klar, dass es nicht nur möglich, sondern bahnbrechend war. Es gelang mir, einen Testschlüssel in die Hände zu bekommen, und nach ein paar Stunden Tüftelei kann ich bestätigen: Diese Kombination ist absolut, unmissverständlich verrückt.

Was wir hier erleben, ist ein perfekter Sturm modernster KI. Auf der einen Seite haben Sie Kimi K2, einen Giganten von einem Modell mit einer revolutionären Architektur, das sich hervorragend im Denken, Argumentieren und, am wichtigsten, im Schreiben und Korrigieren von Code wie ein erfahrener Entwickler auszeichnet. Auf der anderen Seite haben Sie Claude Code, eine verfeinerte, entwicklerzentrierte Umgebung, die für nahtlose KI-Interaktion entwickelt wurde.

Dieser Artikel ist Ihr umfassender Leitfaden zur Reproduktion dieses leistungsstarken Setups. Wir beginnen damit, tief in das einzutauchen, was Kimi K2 zu einem Titanen in der Welt der KI macht, wobei wir uns auf seine Benchmark-sprengende Leistung in der agentischen Codierung und seine Open-Source-Philosophie konzentrieren. Dann führe ich Sie durch die überraschend einfachen Schritte, um Kimi K2 nativ in Ihrer Claude Code-Umgebung zum Laufen zu bringen. Bereiten Sie sich darauf vor, überwältigt zu werden.

Ist Kimi K2 ein weiterer Deepseek-Moment für Open-Source-LLMs?

Bevor wir zum „Wie“ kommen, müssen wir das „Warum“ verstehen. Was macht Kimi K2 so besonders? Von Moonshot AI veröffentlicht, ist Kimi K2 nicht nur ein weiteres inkrementelles Update eines bestehenden Modells. Es ist ein fundamentaler Sprung nach vorn, der auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur basiert.

Vereinfacht ausgedrückt ist ein MoE-Modell wie ein Team spezialisierter Experten anstelle eines einzelnen Generalisten. Kimi K2 verfügt über unglaubliche 1 Billion Gesamtparameter (die „Experten“ im Team), aktiviert aber für jede gegebene Aufgabe nur 32 Milliarden davon. Dies ermöglicht es, die Leistung eines riesigen Modells zu erreichen, während es unglaublich effizient ist. Es wurde auf kolossalen 15,5 Billionen Datentoken trainiert, was ihm ein beispielloses Verständnis von Wissen, Argumentation und Code verleiht.

Aber die wahre Geschichte liegt in den Benchmarks. Während Kimi K2 auf ganzer Linie überzeugt, blamiert es die Konkurrenz in seiner Leistung bei der agentischen Codierung und der Werkzeugnutzung.

Kimi K2 ist wirklich gut in der agentischen Codierung

China just dropped the best open source model for coding and agentic tool use.

Kimi K2 scores an insane 65.8% on SWE-Bench Verified. As cheap as Gemini Flash at only $0.6/M input, $2.5/M out.

It oneshots this data analysis task in Python and creates a website for a few cents: pic.twitter.com/QrUubgmX8

— Deedy (@deedydas) July 11, 2025

„Agentische Codierung“ ist die Fähigkeit einer KI, wie ein autonomer Software-Ingenieur zu agieren. Sie schreibt nicht nur einen Code-Schnipsel; sie versteht ein Problem, entwickelt einen Plan, verwendet Tools (wie einen Dateieditor oder ein Terminal) und versucht, komplexe Software-Engineering-Aufgaben von Anfang bis Ende zu lösen. Dies ist der Heilige Gral der KI-gestützten Entwicklung, und Kimi K2 ist der neue König.

Schauen wir uns die Zahlen aus der offiziellen Hugging Face-Veröffentlichung an:

• SWE-bench Verified (Agentische Codierung): Dieser Benchmark testet die Fähigkeit einer KI, reale GitHub-Probleme zu lösen. Mit einem einzigen Versuch erreicht Kimi K2 eine Genauigkeit von 65,8 %. Um das ins rechte Licht zu rücken: GPT-4.1 erreicht 54,6 % und Claude 4 Opus 72,5 % (mit erweitertem Denkvermögen). Kimi K2 konkurriert nicht nur; es setzt einen neuen Standard für Open-Source-Modelle und konkurriert sogar mit den Top-Giganten mit geschlossenem Quellcode. Bei mehreren Versuchen steigt die Punktzahl auf phänomenale 71,6 %.
• SWE-bench Multilingual (Agentische Codierung): Die Herausforderung ist dieselbe, aber mit Code in mehreren Programmiersprachen. Kimi K2 erreicht 47,3 % und deklassiert damit Konkurrenten wie DeepSeek-V3 (25,8 %) und Qwen3 (20,9 %). Dies demonstriert sein tiefes, sprachunabhängiges Verständnis der Programmierlogik.
• TerminalBench & Aider-Polyglot: Diese Benchmarks testen die Fähigkeit des Modells, innerhalb eines Terminals zu arbeiten, und seine Kenntnisse in mehreren Sprachen in einer realen Entwicklungsumgebung. In beiden zeigt Kimi K2 Spitzenleistung und beweist seine praktischen, anwendungsbezogenen Fähigkeiten.

Die Kraft von Open Source

Der vielleicht revolutionärste Aspekt von Kimi K2 ist sein Engagement für die Open-Source-Community. Sowohl die Modellgewichte als auch der zugrunde liegende Code werden unter einer modifizierten MIT-Lizenz veröffentlicht. Dies ist ein riesiger Gewinn für Entwickler und die KI-Community aus mehreren wichtigen Gründen:

1. Transparenz und Vertrauen: Wir können sehen, wie das Modell aufgebaut ist, was Vertrauen fördert und es Forschern ermöglicht, auf seiner Architektur aufzubauen.
2. Anpassung: Unternehmen und Einzelpersonen können Kimi K2 mit ihren eigenen privaten Daten feinabstimmen und so hochspezialisierte Versionen für bestimmte Aufgaben erstellen, ohne sensible Informationen an Dritte zu senden.
3. Demokratisierung: Es baut die Eintrittsbarrieren ab und ermöglicht es jedem mit den Rechenressourcen, ein hochmodernes Modell auszuführen. Es verhindert die Anbieterbindung und fördert ein wettbewerbsfähigeres und innovativeres Ökosystem.

Diese Kombination aus roher agentischer Leistung und einer Open-Source-Philosophie macht Kimi K2 nicht nur zu einem leistungsstarken Werkzeug, sondern zu einem grundlegenden Stück Technologie für die Zukunft der Softwareentwicklung.

Das Tutorial: Kimi K2 mit Claude Code verbinden

Nun zur Magie. Das Geheimnis dieser „verrückten Kombination“ liegt in einem cleveren Trick der API-Kompatibilität. Das Team von Moonshot AI hat einen Anthropic-kompatiblen API-Endpunkt für Kimi K2 bereitgestellt. Das bedeutet, wir können Claude Code, das für die Kommunikation mit Anthropic-Modellen entwickelt wurde, dazu bringen, stattdessen mit Kimi K2 zu sprechen – ohne eine einzige Zeile von Claudes eigenem Code zu ändern.

Hier sind die Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Schritt 1: Registrieren Sie sich auf der Moonshot AI Plattform

Zuerst müssen Sie Zugang zur Kimi K2 API erhalten.

• Navigieren Sie zur Moonshot AI Plattform: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und gehen Sie zu https://platform.moonshot.ai/.
• Registrieren: Erstellen Sie ein neues Konto. Sie müssen wahrscheinlich eine E-Mail-Adresse angeben und ein Passwort festlegen.

Diese Plattform wird Ihre zentrale Anlaufstelle für die Verwaltung Ihrer API-Schlüssel, die Verfolgung Ihrer Nutzung und den Zugriff auf die Dokumentation sein.

Schritt 2: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Sobald Sie registriert und angemeldet sind, müssen Sie Ihren persönlichen API-Schlüssel abrufen. Dieser Schlüssel ist Ihr geheimes Passwort, das Ihre Anfragen an das Kimi K2-Modell authentifiziert.

• Suchen Sie den Abschnitt „API-Schlüssel“: Suchen Sie in Ihrem Kontodashboard nach einem Abschnitt mit der Bezeichnung „API-Schlüssel“ oder Ähnlichem.
• Neuen Schlüssel erstellen: Generieren Sie einen neuen geheimen Schlüssel. Die Plattform zeigt eine Zeichenkette an, die wahrscheinlich mit sk- beginnt.
• Wichtig: Kopieren Sie diesen Schlüssel sofort und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort, z. B. in einem Passwortmanager. Aus Sicherheitsgründen können Sie diesen Schlüssel wahrscheinlich nicht wieder sehen, nachdem Sie das Fenster geschlossen haben. Behandeln Sie diesen Schlüssel wie ein Passwort; teilen Sie ihn niemals öffentlich oder committen Sie ihn in ein öffentliches GitHub-Repository.

Schritt 3: Konfigurieren Sie Ihre Umgebung

Dies ist der wichtigste Schritt. Wir werden Umgebungsvariablen verwenden, um Claude Code mitzuteilen, wohin es seine Anfragen senden und wie es sie authentifizieren soll. Öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung.

Authentifizierungstoken festlegen: Geben Sie den folgenden Befehl ein und ersetzen Sie sk-YOURKEY durch den tatsächlichen API-Schlüssel, den Sie in Schritt 2 kopiert haben.

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY

Dieser Befehl weist jede Anwendung, die das Anthropic SDK (wie Claude Code) verwendet, an, Ihren Moonshot AI Schlüssel zur Authentifizierung zu verwenden.

Basis-URL festlegen (Die Geheimzutat): Geben Sie nun diesen zweiten Befehl genau wie geschrieben ein.

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/anthropic

Dies ist der Befehl, der die Magie bewirkt. Er weist Claude Code an, alle API-Aufrufe, die normalerweise an api.anthropic.com gehen würden, stattdessen an Moonshot AIs kompatiblen Endpunkt umzuleiten. Claude Code wird denken, es spricht mit Claude, aber die Anfragen werden abgefangen und vom leistungsstarken Kimi K2-Modell bearbeitet.

(Hinweis: Wenn Sie Windows verwenden, müssen Sie möglicherweise den Befehl set anstelle von export verwenden, z. B. set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY)

Schritt 4: Starten Sie Claude Code und entfesseln Sie das Biest!

Das war's. Sie sind bereit.

Starten Sie Ihre Claude Code-Anwendung wie gewohnt. Sie werden keine speziellen Pop-ups oder Benachrichtigungen sehen. Die Änderung ist völlig transparent. Aber sobald Sie damit interagieren, werden Sie den Unterschied spüren.

Sie führen Kimi K2 jetzt in Claude Code aus.

Jede Eingabeaufforderung, jede Frage, jede Anfrage, „diesen Fehler zu beheben“ oder „diese Klasse umzugestalten“, wird direkt an Kimis Gehirn weitergeleitet. Sie erhalten die rohe, Benchmark-sprengende agentische Codierungsleistung von Kimi, während Sie in der polierten, benutzerfreundlichen Oberfläche arbeiten, mit der Sie bereits vertraut sind.

Fazit: Ein Blick in die Zukunft

Dies ist nicht nur ein cooler Hack; es ist eine tiefgreifende Aussage über die Zukunft der KI in der Entwicklung. Es beweist, dass es in der Zukunft nicht um eine einzige monolithische KI geht, die alle beherrscht. Es geht um Flexibilität, Kompatibilität und die Kraft offener Ökosysteme. Durch die Bereitstellung einer kompatiblen API hat Moonshot AI ein Maß an Interoperabilität ermöglicht, das Entwicklern die Wahl des besten Tools für die jeweilige Aufgabe ermöglicht, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.

Die Kombination aus Kimis K2s Open-Source-Agentenleistung und Claudes Codes verfeinerter Umgebung ist mehr als nur eine „verrückte Kombination“ – es ist ein Paradigmenwechsel. Sie repräsentiert eine Zukunft, in der Entwickler erstklassige Komponenten mischen und anpassen können, um ihren ultimativen KI-gestützten Workflow zu erstellen. Heute haben wir gezeigt, wie man ein bahnbrechendes Modell mit einer beliebten Oberfläche verbindet. Wer weiß, welche unglaublichen Kombinationen die Community morgen entdecken wird? Legen Sie los, folgen Sie den Schritten und machen Sie sich bereit, die nächste Evolution des Codierens zu erleben.