如何免費使用 Kimi K2？三種方法

Kimi K2 已迅速成為 2025 年最受關注的開放權重混合專家 (MoE) 語言模型之一，為研究人員和開發者提供了前所未有的免費存取萬億參數架構的機會。在本文中，我們將探討 Kimi K2 的獨特之處，介紹多種免費訪問方式，重點介紹社區中的最新進展和討論，並展示如何將 Kimi K2 整合到您自己的工作流程中——所有這些都無需花費一分錢。

Kimi K2 是什麼？它為何如此重要？

Kimi K2 是由 Moonshot AI 開發的最先進的 MoE 模型，其總參數量達 1 萬億，每次前向傳播有 32 億個活躍專家參與。該模型使用 MuonClip 優化器對 15.5 兆個 token 進行訓練，在高級推理、程式碼合成和代理任務方面表現出色——這些功能曾經是專有系統的專屬領域。由於其權重完全開放且可下載，它使前沿人工智慧研究更加民主化，任何擁有足夠硬體的人都可以對模型進行微調、定製或擴展到新的應用領域。

代理智能

Kimi-K2 的「代理」設計意味著它可以自主規劃和執行多步驟任務——提取外部資料、呼叫工具並在長時間互動中保持上下文。這使得它非常適合建立超越簡單聊天機器人的 AI 助理。

性能亮點

獨立評估表明，Kimi-K2 在關鍵基準測試中的表現優於幾種領先的開源和專有模型：

編碼和推理基準：在 LiveCodeBench 中，Kimi K2 的準確率達到了 53.7%，超過了 DeepSeek‑V3（46.9%）和 GPT‑4.1（44.7%）。
數學推理：在 MATH-500 資料集上，Kimi K2 的得分為 97.4%，而 GPT-4.1 的得分為 92.4%。
總代理任務：在 SWE‑bench Verified 套件中，Kimi K2 的準確率達到了 65.8%，優於大多數開源替代品。

如何透過官方網頁介面免費存取 Kimi K2？

Moonshot AI 在 https://kimi.com 上提供了官方聊天介面，任何人都可以登入並從模型下拉選單中選擇「Kimi-K2」——無需付款資訊或等待名單。雖然介面主要以中文為主，但利用瀏覽器內建的翻譯工具，英文使用者也能輕鬆上手。

官方聊天介面

導航至 https://kimi.com 並建立或登入您的帳戶。
使用 Google 翻譯（或同等軟體）來翻譯介面。
從模型選擇選單中選擇“Kimi-K2”。
像在任何聊天介面中一樣輸入提示。

使用特點

無限查詢：與許多免費演示不同，沒有令牌配額或時間限制。
類似搜尋的行為：此介面強調代理檢索和推理，而不是對話風格。

在 Moonshot AI 官方網站上，您會發現兩項針對免費用戶的主要服務：

Kimi‑K2‑Base：針對研究進行最佳化的基礎模型，可完全存取權重、API 和社群支援管道。
Kimi‑K2‑指導：針對互動式聊天和代理任務而客製化的精細調整版本，包括內建工具呼叫功能。

註冊後，您可以立即從儀表板存取這兩個版本，並且使用配額每月重置一次。

您還可以在哪裡在線免費試用 Kimi K2？

除了官方網站之外，還有多個社群驅動的試玩版可讓您在不同的環境中試驗 Kimi K2。

擁抱面部空間演示

對於那些更喜歡以開發者為中心的環境的用戶，Moonshot 在 Hugging Face Spaces 上提供了一個免費演示。「Kimi K2 Instruct」空間可讓使用者在瀏覽器中直接嘗試提示並接收回應。若要使用此演示，請執行以下操作：

導航至 Hugging Face 上的 Kimi K2 指導空間。
登入或建立一個免費的 Hugging Face 帳戶。
從下拉式選單中選擇“Kimi K2”型號。
提交提示即可立即看到輸出，無需任何付款。

下載 Open‑Weight 模型

作為開放權重模型，Kimi K2 的完整參數集已公開託管在 GitHub 上。研究者和組織可以：

克隆 GitHub 儲存庫以取得訓練後的權重。
使用 PyTorch 或 TensorFlow 將 Kimi K2 整合到本地推理管道中。
此選項消除了對外部 API 的任何依賴，實現了無限的免費使用 - 僅受用戶自己的計算資源的約束。

研究人員 API 訪問

Moonshot AI 為 Kimi K2 提供了一個低成本的 API 端點，其層級實際上為學術和非商業研究提供免費存取權。申請人只需填寫一份簡短的表格，說明其研究目的。獲得批准後，API 金鑰將授予適用於評估、原型設計和小規模實驗的充足配額。

如何免費在本地運行 Kimi K2？

對於那些可以使用高階 GPU 的用戶，Moonshot AI 已經在 GitHub 和 Hugging Face 上開源了完整的 Kimi K2 權重，允許研究人員自行託管模型。

下載權重

從官方儲存庫 https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K1 檢索 2 兆參數檢查點。
確保您至少有 8 x A100 GPU（或同等產品）來託管完整模型。

推理引擎

使用最佳化的執行時間（例如 vLLM、KTransformers 或 TensorRT-LLM）部署 Kimi K2。這些引擎支援專家路由策略，可在每個請求中僅啟動必要的參數子集，從而最大限度地降低硬體開銷。

免費存取有哪些限制？

儘管 Moonshot 提供的免費服務非常慷慨，但也存在一些實際限制。

速率限制

應用程式和瀏覽器介面：為了確保公平使用，會話可能限制為每天 100 個請求。
擁抱臉演示：可能會在尖峰時段限制請求，導致回應速度變慢或暫時中止。
研究人員 API：初始配額通常每月最多 100 萬個代幣。如需更多代幣，則需升級到付費方案。

功能限制

工具集成：進階連結和工具呼叫（例如，程式碼執行、網路檢索）可能僅限於付費層。
微調：完整的微調功能僅供企業客戶使用；免費使用者只能使用基礎和指令調整的檢查點。

如何透過第三方 API 使用 Kimi K2？

CometAPI 和類似的 API 市場公開了具有免費使用層的 Kimi K2 端點，讓您可以將模型嵌入到機器人、應用程式或 CI 管道中。

CometAPI API

創建一個免費帳戶彗星API 建立 API 金鑰.
找到“Kimi K2 API”提供者頁面並取得模型呼叫。
複製您的 API 金鑰和端點 URL。
從您的程式碼發出 JSON 格式的 HTTP POST 請求。

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": f"Bearer {YOUR_TOKEN}"}
payload = {
  "model": "kimi-k2-0711-preview",
  "messages": ,
  "max_tokens": 200
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

不同供應商的運作方式相同—只需交換 API_URL YOUR_TOKEN.

CometAPI API 呼叫的定價非常具有競爭力——大約每百萬輸入令牌 0.11 美元，每百萬輸出令牌 1.99 美元——而 Anthropic 的 Claude Opus 15 則為 75 美元/4 美元。這種成本效益使 K2 適合大規模部署，而且不會花費太多。

哪些最佳實務可確保 Kimi K2 發揮最佳效能？

為了在管理資源消耗的同時最大限度地發揮 K2 的功能，請採用有針對性的提示、批量請求和自適應路由。

即時工程

精心設計簡潔、脈絡豐富的提示，明確所需的格式、樣式和限制條件。例如：

“您是 Python 專家。請為以下函數編寫一個單元測試套件，確保覆蓋所有邊緣情況。”
這種細節水平減少了模型的「幻覺」並提高了輸出的相關性。

管理計算

利用 MoE 架構，大量處理相關推理，最大限度地減少專家切換開銷。使用 API 時，將提示分組到單一連線下，並進行調整 temperature max_tokens 平衡創造力與成本。對於本機部署，監控 GPU 記憶體使用情況，並將非關鍵元件（例如標記化）卸載到 CPU 執行緒以釋放 VRAM。

Kimi K2 的 MoE 架構提供了靈活性：

基礎與指導：對於安全性要求較低的內容生成，請使用 Base 版本以享受更高的速率限制。僅在需要嚴格對齊或使用工具時才切換到 Instruct。
自託管適配器：在自架設定中，您可以載入較小的專家子集或套用 LoRA 轉接器來減少記憶體佔用，同時保留特定任務的效能。

結論

Kimi K2 代表開放人工智慧的分水嶺：一個擁有萬億參數的代理模型，免費向所有人開放。透過官方網頁介面、Hugging Face 和 DeepInfra 上的社群演示、本地自架以及免費的 API 端點，您可以輕鬆體驗 Kimi K2，無需花費任何費用。結合最新的技術報告、與 Qwen 等新興挑戰者的激烈辯論，以及透過 Apidog MCP Server 實現的強大集成，現在正是探索 Kimi K2 如何為您的專案帶來益處的絕佳時機——而且完全免費。