Kimi K2'yi Claude Kodu ile Kullanma Rehberi

Yapay Zeka Kodlama Oyunu için çılgın bir şey oldu.

Akışımda gezinirken, yeni ve vahşi bir kurulumu tartışan bir başlığa rastladım: geliştiriciler, Moonshot AI'ın yepyeni Kimi K2 modelini doğrudan Claude'un kodlama ortamında çalıştırıyorlar. İlk başta tuhaf bir hayran kurgu geçişi gibi gelmişti, ancak okudukça bunun sadece mümkün değil, aynı zamanda oyunun kurallarını değiştiren bir şey olduğunu fark ettim. Bir test anahtarı ele geçirmeyi başardım ve birkaç saatlik kurcalamadan sonra şunu doğrulayabilirim: bu kombinasyon kesinlikle, tartışmasız bir şekilde çılgınca.

Tanık olduğumuz şey, en son yapay zekanın mükemmel bir birleşimi. Bir yanda, düşünme, akıl yürütme ve en önemlisi, deneyimli bir geliştirici gibi kod yazma ve düzeltmede üstün devrim niteliğinde bir mimariye sahip devasa bir model olan Kimi K2 var. Diğer yanda ise, sorunsuz yapay zeka etkileşimi için inşa edilmiş, rafine, geliştirici odaklı bir ortam olan Claude Code bulunuyor.

Bu makale, bu güçlü kurulumu kopyalamak için kapsamlı rehberinizdir. Kimi K2'yi yapay zeka dünyasında bir titan yapan şeyleri derinlemesine inceleyerek başlayacağız; özellikle ajanslı kodlamadaki kıyaslama kıran performansına ve açık kaynak felsefesine odaklanacağız. Ardından, Kimi K2'yi Claude Code ortamınızda yerel olarak çalıştırmak için şaşırtıcı derecede basit adımları size anlatacağım. Zihninizin uçmasına hazırlanın.

Kimi K2, Açık Kaynak LLM'ler için Başka Bir Deepseek Anı mı?

"Nasıl" kısmına geçmeden önce "neden" kısmını anlamamız gerekiyor. Kimi K2'yi bu kadar özel yapan ne? Moonshot AI tarafından piyasaya sürülen Kimi K2, mevcut bir modele sadece bir artımlı güncelleme değil. Bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisi üzerine inşa edilmiş, temel bir ileri adımdır.

Basitçe söylemek gerekirse, bir MoE modeli, tek bir genelist yerine uzmanlaşmış bir ekip gibidir. Kimi K2, şaşırtıcı bir şekilde toplam 1 trilyon parametreye (ekipteki "uzmanlar") sahiptir, ancak herhangi bir görev için bunlardan yalnızca 32 milyarını etkinleştirir. Bu, inanılmaz derecede verimli olurken, devasa bir modelin performansını elde etmesini sağlar. 15,5 trilyon tokenlık devasa bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş olup, bilgi, akıl yürütme ve kod konusunda eşsiz bir anlayışa sahiptir.

Ancak asıl hikaye kıyaslamalarda yatıyor. Kimi K2 her alanda mükemmel olsa da, ajanslı kodlama ve araç kullanımındaki performansı, rekabeti gerçekten utandırdığı yerdir.

Kimi K2, Ajanslı Kodlamada Gerçekten İyi

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/QrUubgmHx8

— Deedy (@deedydas) July 11, 2025

"Ajanslı kodlama", bir yapay zekanın otonom bir yazılım mühendisi gibi davranma yeteneğidir. Sadece bir kod parçacığı yazmakla kalmaz; bir problemi anlar, bir plan yapar, araçları (bir dosya düzenleyici veya bir terminal gibi) kullanır ve karmaşık yazılım mühendisliği görevlerini baştan sona çözmeye çalışır. Bu, yapay zeka destekli geliştirmenin kutsal kasesidir ve Kimi K2 yeni kraldır.

Hugging Face'in resmi sürümündeki sayılara bakalım:

• SWE-bench Verified (Ajanslı Kodlama): Bu kıyaslama, bir yapay zekanın gerçek dünya GitHub sorunlarını çözme yeteneğini test eder. Tek bir denemede, Kimi K2 %65,8'lik bir doğruluk oranına ulaşır. Bunu bir perspektife oturtmak gerekirse, GPT-4.1 %54,6, Claude 4 Opus ise %72,5 (uzatılmış düşünme ile) puan alır. Kimi K2 sadece rekabet etmekle kalmıyor; açık kaynak modeller için yeni bir standart belirliyor ve hatta en iyi kapalı kaynak devlerle bile rekabet ediyor. Birden fazla denemeye izin verildiğinde, puanı olağanüstü bir %71,6'ya sıçrar.
• SWE-bench Multilingual (Ajanslı Kodlama): Zorluk aynıdır, ancak birden fazla programlama dilinde kod içerir. Kimi K2 %47,3 puan alarak DeepSeek-V3 (%25,8) ve Qwen3 (%20,9) gibi rakipleri geride bırakır. Bu, programlama mantığına dair derin, dil bağımsız anlayışını gösterir.
• TerminalBench & Aider-Polyglot: Bu kıyaslamalar, modelin bir terminal içinde çalışma yeteneğini ve gerçek dünya geliştirme ortamında birden fazla dildeki yeterliliğini test eder. Her ikisinde de Kimi K2, pratik, uygulamalı yeteneklerini kanıtlayarak son teknoloji performans sergiler.

Açık Kaynağın Gücü

Belki de Kimi K2'nin en devrimci yönü, açık kaynak topluluğuna olan bağlılığıdır. Hem model ağırlıkları hem de temel kod, Değiştirilmiş MIT Lisansı altında yayınlanmıştır. Bu, geliştiriciler ve yapay zeka topluluğu için birkaç önemli nedenden dolayı büyük bir kazançtır:

1. Şeffaflık ve Güven: Modelin nasıl inşa edildiğini görebilir, güveni teşvik edebilir ve araştırmacıların mimarisi üzerine inşa etmelerini sağlayabiliriz.
2. Özelleştirme: İşletmeler ve bireyler, hassas bilgileri üçüncü bir tarafa göndermeden, belirli görevler için yüksek düzeyde uzmanlaşmış sürümler oluşturarak Kimi K2'yi kendi özel verileri üzerinde ince ayar yapabilirler.
3. Demokratikleşme: Giriş engellerini yıkarak, hesaplama kaynaklarına sahip herkesin son teknoloji bir modeli çalıştırmasına olanak tanır. Satıcıya bağımlılığı önler ve daha rekabetçi ve yenilikçi bir ekosistemi teşvik eder.

Ham ajans gücü ile açık kaynak felsefesinin bu birleşimi, Kimi K2'yi sadece güçlü bir araç değil, yazılım geliştirmenin geleceği için temel bir teknoloji parçası haline getiriyor.

Eğitim: Kimi K2'yi Claude Code'a Bağlama

Şimdi sıra sihre geldi. Bu "çılgın kombinasyonun" sırrı, zekice bir API uyumluluğunda yatıyor. Moonshot AI ekibi, Kimi K2 için Anthropic uyumlu bir API uç noktası sağladı. Bu, Anthropic'in modelleriyle konuşmak üzere tasarlanmış Claude Code'u, Claude'un kendi kodunda tek bir satır bile değiştirmeden, bunun yerine Kimi K2 ile konuşması için kandırabileceğimiz anlamına geliyor.

İşte adım adım talimatlar.

Adım 1: Moonshot AI Platformuna Kaydolun

Öncelikle, Kimi K2 API'sine erişim sağlamanız gerekiyor.

• Moonshot AI Platformuna Gidin: Web tarayıcınızı açın ve https://platform.moonshot.ai/ adresine gidin.
• Kaydolun: Yeni bir hesap oluşturun. Muhtemelen bir e-posta adresi sağlamanız ve bir parola belirlemeniz gerekecektir.

Bu platform, API anahtarlarınızı yönetmek, kullanımınızı takip etmek ve belgelere erişmek için merkezi merkeziniz olacaktır.

Adım 2: API Anahtarınızı Alın

Kaydolup giriş yaptıktan sonra, kişisel API anahtarınızı almanız gerekir. Bu anahtar, Kimi K2 modeline yaptığınız istekleri doğrulayan gizli şifrenizdir.

• API Anahtarları Bölümünü Bulun: Hesap panelinizde "API Anahtarları" veya benzeri bir bölüm arayın.
• Yeni Bir Anahtar Oluşturun: Yeni bir gizli anahtar oluşturun. Platform, muhtemelen sk- ile başlayan bir karakter dizisi gösterecektir.
• Önemli: Bu anahtarı hemen kopyalayın ve bir parola yöneticisi gibi güvenli bir yere kaydedin. Güvenlik nedenleriyle, pencereyi kapattıktan sonra bu anahtarı tekrar göremeyebilirsiniz. Bu anahtarı bir parola gibi değerlendirin; asla herkese açık olarak paylaşmayın veya herkese açık bir GitHub deposuna taahhüt etmeyin.

Adım 3: Ortamınızı Yapılandırın

Bu en önemli adımdır. Claude Code'a isteklerini nereye göndermesi ve bunları nasıl doğrulaması gerektiğini söylemek için ortam değişkenlerini kullanacağız. Terminalinizi veya komut istemcinizi açın.

Kimlik Doğrulama Belirtecini Ayarlayın: Aşağıdaki komutu yazın, sk-YOURKEY yerine 2. Adımda kopyaladığınız gerçek API anahtarınızı koyun.

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY

Bu komut, Anthropic SDK'yı (Claude Code gibi) kullanan herhangi bir uygulamaya, kimlik doğrulama için Moonshot AI anahtarınızı kullanmasını söyler.

Temel URL'yi Ayarlayın (Gizli Sos): Şimdi, bu ikinci komutu tam olarak yazıldığı gibi yazın.

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

Bu, sihri gerçekleştiren komuttur. Claude Code'a, normalde api.anthropic.com adresine gidecek tüm API çağrılarını bunun yerine Moonshot AI'ın uyumlu uç noktasına yönlendirmesini söyler. Claude Code, Claude ile konuştuğunu düşünecek, ancak istekler güçlü Kimi K2 modeli tarafından yakalanacak ve işlenecektir.

(Not: Windows kullanıyorsanız, export yerine set komutunu kullanmanız gerekebilir, örneğin: set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY)

Adım 4: Claude Code'u Başlatın ve Canavarı Serbest Bırakın!

Hepsi bu kadar. Hazırsınız.

Claude Code uygulamanızı normalde yaptığınız gibi başlatın. Herhangi bir özel açılır pencere veya bildirim görmeyeceksiniz. Değişiklik tamamen şeffaftır. Ancak onunla etkileşime geçmeye başladığınız anda farkı hissedeceksiniz.

Artık Kimi K2'yi Claude Code içinde çalıştırıyorsunuz.

Her istem, her soru, "bu hatayı düzelt" veya "bu sınıfı yeniden düzenle" gibi her istek doğrudan Kimi K2'nin beynine aktarılacaktır. Kimi'nin ham, kıyaslama kıran ajanslı kodlama gücünü, zaten aşina olduğunuz cilalı, kullanıcı dostu arayüz içinde çalışırken elde edersiniz.

Sonuç: Geleceğe Bir Bakış

Bu sadece havalı bir hile değil; yapay zekanın geliştirme alanındaki geleceği hakkında derin bir ifade. Geleceğin hepsini yöneten tek bir monolitik yapay zeka ile ilgili olmadığını kanıtlıyor. Esneklik, uyumluluk ve açık ekosistemlerin gücüyle ilgili. Uyumlu bir API sağlayarak, Moonshot AI, geliştiricilerin tek bir sağlayıcıya kilitlenmeden iş için en iyi aracı seçmelerini sağlayan bir birlikte çalışabilirlik düzeyi etkinleştirdi.

Kimi K2'nin açık kaynak ajans gücü ile Claude Code'un rafine ortamının birleşimi, sadece "çılgın bir kombinasyon"dan daha fazlası; bir paradigma değişimidir. Geliştiricilerin, nihai yapay zeka destekli iş akışlarını oluşturmak için en iyi sınıf bileşenleri karıştırıp eşleştirebilecekleri bir geleceği temsil ediyor. Bugün, çığır açan bir modeli sevilen bir arayüze nasıl bağlayacağımızı gösterdik. Yarın, topluluğun hangi inanılmaz kombinasyonları keşfedeceğini kim bilir? Devam edin, adımları takip edin ve kodlamanın bir sonraki evrimini deneyimlemeye hazır olun.