Kimi K2
Kimi K2 是一種最先進的專家混合語言模型，具有 320 億個激活參數和 1 兆個總參數，經過精心優化以實現代理能力，從而在前沿知識、推理和編碼任務中實現卓越效能。
https://moonshotai.github.io/Kimi-K2?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年07月15日
什麼是 Kimi K2
Kimi K2 是 Moonshot AI 開發的最新大型語言模型，提供兩個版本：Kimi-K2-Base 作為研究人員和希望進行微調控制的構建者的基礎模型，以及 Kimi-K2-Instruct 作為用於通用聊天和代理體驗的後訓練模型。該模型代表了開源人工智慧技術的重大進步，將大規模（1 1 兆參數）與複雜的代理智慧能力相結合。它已使用創新的 MuonClip 優化器在 15.5T 個 token 上進行了訓練，使其能夠處理跨知識領域、數學、編碼和基於工具的互動的複雜任務。
Kimi K2 的主要功能
Kimi K2 是一個最先進的混合專家模型，具有 320 億個激活參數和 1 兆個總參數，由 Moonshot AI 開發。它擅長前沿知識、數學、編碼和代理能力，為研究人員和一般用戶提供基礎版本和指令調整版本。該模型的突出之處在於它不僅可以處理信息，還可以通過工具使用和命令執行來主動執行任務，同時保持與領先的專有模型相比具有競爭力的性能。
高級 MoE 架構: 採用混合專家架構，具有 32B 個激活參數和 1T 個總參數，優化性能和效率
MuonClip 優化器: 具有一種新型優化器，可提高訓練穩定性和令牌效率，從而可以在沒有訓練峰值的情況下成功地在 15.5T 個令牌上進行預訓練
代理智能: 通過大規模的代理數據合成和通用強化學習來整合複雜的工具使用功能，從而實現自主任務執行
開源可訪問性: 提供基礎版本 (Kimi-K2-Base) 和指令調整版本 (Kimi-K2-Instruct)，並為研究人員和開發人員提供完全的開源訪問權限
Kimi K2 的使用案例
數據分析和可視化: 執行複雜的數據分析任務，進行多次工具調用，生成統計見解和交互式可視化，如薪資分析示例所示
軟件開發: 自動執行編碼任務，管理渲染，運行測試用例和調試代碼，同時在 SWE-bench 等基準測試中保持高性能
旅行計劃和預訂: 通過協調多種工具（包括搜索、日曆、電子郵件、航班和住宿預訂）來協調複雜的旅行安排
研究和文檔: 通過結合網絡搜索、瀏覽和內容創建功能來生成全面的分析和交互式網站
優點
在許多基準測試中，強大的性能匹配或超過了專有模型
完全的開源可訪問性，具有靈活的部署選項
用於自主工具使用和任務執行的先進代理功能
與現有 API (OpenAI/Anthropic) 兼容，易於集成
缺點
在複雜的推理任務中可能會生成過多的令牌
對於某些任務，啟用工具使用時性能可能會下降
有限的視覺功能支持
與代理框架使用相比，一次性提示顯示出性能下降
如何使用 Kimi K2
選擇訪問方式: 有 3 種方式可以訪問 Kimi K2：通過 kimi.com 上的 Web 介面、通過 API 或通過自託管
Web 介面訪問: 轉到 kimi.com 並從可用選項中選擇 Kimi K2 模型。這是免費使用的，但目前 MCP（模型上下文協定）功能有限，並且沒有視覺功能
API 集成: 訪問 platform.moonshot.ai 以訪問與 OpenAI/Anthropic 相容的 API 介面。這允許您將 Kimi K2 集成到現有應用程式中，並探索用於構建代理應用程式的工具調用 API
自託管設定: 要在本地運行 Kimi K2，請選擇以下推理引擎之一：vLLM、SGLang、KTransformers 或 TensorRT-LLM。請按照 GitHub 儲存庫 github.com/MoonshotAI/Kimi-K2 中的部署說明進行操作
選擇模型版本: 在 Kimi-K2-Base（用於微調和自定義解決方案的基礎模型）或 Kimi-K2-Instruct（用於通用聊天和代理任務的後訓練模型）之間進行選擇
工具集成: 向 Kimi K2 提供您的工具和任務描述。該模型將自動瞭解如何使用這些工具並執行任務，而無需複雜的工作流程規範
命令行用法: 通過命令行使用時，Kimi K2 可以通過瞭解您的環境並自動決定要採取的措施來編輯檔案和運行命令
任務執行: 讓 Kimi K2 在幕後協調多個工具和命令，以完成複雜的目標，如資料分析、Web 開發或自動規劃
監控限制: 請注意目前的限制：在硬推理任務中可能存在 token 生成問題，啟用工具使用時效能可能會下降，並且對於完整的軟體專案，一次性提示的效果可能會降低
Kimi K2 常見問題
Kimi K2 是由 Moonshot AI 開發的先進混合專家 (MoE) 語言模型，具有 320 億個啟動參數和 1 兆個總參數。在非思考模型中，它在邊界知識、數學、編碼和代理任務方面實現了卓越的性能。
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