開源界新星！Kimi K2 智能體模型正式亮相！
來認(rèn)識(shí)一下 Kimi K2！Moonshot AI 在 2025 年 7 月 11 日發(fā)布的最新 Mixture-of-Experts (MoE) 大型語言模型，簡直是個(gè)大殺器！
關(guān)鍵信息一覽：
?架構(gòu)：總共 1 萬億參數(shù)，每次前向傳播激活 320 億參數(shù)。
?預(yù)訓(xùn)練：用了 15.5 萬億 tokens，靠著全新的 MuonClip 優(yōu)化器，訓(xùn)練過程零不穩(wěn)定。
?用途：“Agentic” 設(shè)計(jì)，不光會(huì)回答問題，還能主動(dòng)用工具、寫代碼、瀏覽網(wǎng)頁、跑命令，超全能！
?性能：在 coding（LiveCodeBench、SWE-bench）、推理（ZebraLogic、GPQA）和工具使用（Tau2、AceBench）上表現(xiàn) SOTA 或接近 SOTA，秒殺其他非推理模型。
?強(qiáng)項(xiàng)：代碼生成和 agentic 任務(wù)超給力。
?目前不支持：Multimodal 和 thought-mode。
?可用性：
開源，Apache-2.0 協(xié)議：
Kimi-K2-Base：基礎(chǔ)模型，適合 fine-tuning。
Kimi-K2-Instruct：聊天專用，開箱即用。
API 價(jià)格：輸入 百萬，輸出2.49 / 百萬 tokens（通過 OpenRouter）。
?典型場景：多步驟 coding 任務(wù)（比如解決 GitHub issues、把 Flask 代碼庫轉(zhuǎn)成 Rust）、數(shù)據(jù)分析 pipeline，甚至還能通過 17+ 次工具調(diào)用幫你規(guī)劃倫敦 Coldplay 巡演！
簡單來說，Kimi K2 定位是開源、低成本、高性能的 “agentic” LLM，能和 GPT-4.1、Claude 4 這樣的專有模型掰掰腕子，還完全 open-weight 和 open-source！
有了 Kimi K2，高級(jí)智能代理技術(shù)比以往任何時(shí)候都更開放、更易得！
DeepSeek V3/R1 vs. Kimi K2 對(duì)比
一句話總結(jié)：Kimi K2 堪稱 “DeepSeek V3 的升級(jí)版”：規(guī)模大 50%（384 vs 256 experts），更稀疏，每 token 更輕量，專為 coding 和 agentic 任務(wù)調(diào)優(yōu)，還完全開源。
下面是和所有 SOTA 模型的快速對(duì)比。
快速評(píng)分表
Kimi K2 是全球最強(qiáng)的非推理模型，還能在你的電腦上本地跑！Unsloth 團(tuán)隊(duì)把 1.1TB 的模型壓縮到 245GB（減小 80%），量化到 1.8-bit，100% 開源免費(fèi)！
Kimi K2 的領(lǐng)先之處
?成本：輸入 百萬，輸出2.50 / 百萬 tokens，比 Claude 4 Opus 便宜 10-100 倍。
?開源：Apache-2.0 weights，隨你自托管或 fine-tune。
?純 coding 任務(wù)：在 SWE-bench Verified 和 LiveCodeBench 上排名開源模型第一，干翻 GPT-4.1。
?創(chuàng)意寫作與共情：在 EQ-Bench 和創(chuàng)意寫作測試中名列前茅。
Kimi K2 的短板
?上下文窗口小：128k，相較 Claude 和 o3 的 200k 略遜。
?無視覺功能：不能處理圖片，Claude 和 GPT-4.1 可以。
?推理能力稍弱：在多步驟數(shù)學(xué)/邏輯 benchmark 上略遜于 Claude 4 Opus Thinking。
?速度：32 tok/s 還行，但比 GPT-4.1（≈ 50 tok/s）慢。
總結(jié)
?需要便宜、可自托管的高質(zhì)量代碼生成？Kimi K2 目前無敵。
?需要視覺功能、超大上下文或醫(yī)療/法律場景的超強(qiáng) alignment？Claude 4 Opus 還是王者。
?想要最新公共網(wǎng)絡(luò)知識(shí)加詼諧風(fēng)格？Grok-4 略勝一籌。
總之， Kimi K2 是首個(gè)在 coding 和推理上接近專有模型前沿的 open-weight 模型，成本卻低了一個(gè)數(shù)量級(jí)！
API 地址：https://platform.moonshot.ai
? 輸入：$0.15 / 百萬 tokens（緩存命中）
? 輸入：$0.60 / 百萬 tokens（緩存未命中）
? 輸出：$2.50 / 百萬 tokens
技術(shù)博客：https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/模型權(quán)重與代碼：https://huggingface.co/moonshotaiGitHub：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2
現(xiàn)在就去 http://Kimi.ai 或通過 API 試試吧！
本文轉(zhuǎn)載自??PyTorch研習(xí)社??，作者：南七無名士
