中國人工智慧領域的新星——探月AI正式發布其基於尖端混合專家（MoE）架構的新一代大型語言模型Kimi K2。此次發布標誌著該模型在性能、可擴展性和效率方面的重大飛躍，使探月AI躋身全球人工智慧創新前沿。
什麼是 基米 K2?
基米 K211年2025月1日，Moonshot AI（北京）宣布推出其最新、規模最大的開源AI模型－MoE混合專家架構，該模型擁有32兆個參數和XNUMX億個激活參數。 Moonshot AI將其定位為強調「代理智能」的模型，並專門針對工具利用、程式碼生成和自主任務執行進行了設計。 Moonshot AI在程式碼生成、數學推理和基於知識的問答方面表現出色，至關重要的是，它針對以下場景進行了專門優化： 「代理」任務，這意味著它不僅可以回答問題，還可以自主完成多步驟的工作流程。
Moonshot 同時開源了兩款軟體：「Kimi-K2-Base」（研究人員和開發人員）和「Kimi-K2-Instruct」（聊天和代理應用程式）。此外，API 現已開放，其多功能性足以媲美傳統的專有模型。
- Kimi‑K2‑Base：基礎模型，用於研究和定制微調。
- Kimi‑K2‑指導：指令調整版本，針對一般聊天和輕量級代理應用程式進行了最佳化。
關鍵能力
- 多步驟任務執行
- 程式碼生成和偵錯
- 數據分析與視覺化
- 自動工具調用
- 強大的本地部署支持
Moonshot 的目標是提供完整的 “開放代理” 人工智慧平台，讓開發人員和研究人員能夠建立能夠呼叫外部工具並主動執行複雜任務的系統。
Moonshot AI 為何推出 基米 K2?
市場環境與競爭結構
在中國，隨著DeepSeek、百度、阿里巴巴、騰訊等的加劇競爭，Moonshot在2024年一度在中長文本分析與搜尋領域佔有一席之地。然而，由於先行低成本模式的DeepSeek的普及，導致2025年初，Kimi應用的每月活躍用戶排名從前三名跌落至第七名。
因此，為了再次引起關注，Moonshot 決定採取開源可在全球市場使用的模式的策略。該公司旨在參考 Meta（LLaMA 等）所採用的策略，同時實現「效能與可訪問性」的兼顧。
為什麼要開源？
美國主要的人工智慧公司（例如OpenAI、Google等）傾向於以封閉的方式經營其最新模型。同時，中國的主要參與者已經採取了開源路線，而Moonshot將延續這一趨勢。開源的優勢在於可靠性更高、開發者生態系統更廣，以及國際品牌影響力更強。
如何 基米 K2 設計？
教育部架構
「Kimi K2」 是一個擁有 1 兆個參數的 MoE 結構。對於每個輸入，都會啟動 32B 子集，並從 8 位專家中選出 384 位專家。與參數數量相比，這實現了極其高效的計算。
MuonClip 優化器
Moonshot 的專有技術「MuonClip」是一種新的最佳化方法，旨在消除萬億規模模型訓練中存在的不穩定性問題。這避免了數百萬美元的重新訓練，同時實現了訓練穩定性和成本效益。
任務驅動的自我監督
- Kimi‑K2 不僅僅接受靜態文字的訓練：它還接受模擬任務（報告撰寫、程式碼修復、圖表產生、網頁建立）的練習。
- 它產生自己的訓練樣本，並使用二級評估模型對其輸出進行評分，並不斷完善其能力。
自主規劃和工具使用
- 規劃多步驟程序（例如「按地點分析工資→繪製結果→撰寫評論」），並決定在每個步驟中調用哪個工具或 API，就像一個緊湊的智能代理一樣。
開發人員友好的代理部署
- 透過簡單的 API 呼叫或本地推理即可開箱即用 - 無需複雜的中間件或編排管道。
綜合技能
- 推薦碼：讀取/寫入/調試、跨檔案重構、自動化測試
- 數學：接近 GPT-4 水準的代數、幾何、機率、統計學
- 數據分析：表格推理、圖表、互動式報告
- 網路世代：直接將資料輸出到 HTML/JS/頁面
- CLI自動化：具有重試邏輯的完整終端命令支持
性能如何 基米 K2?
基準性能
- 在多個程式碼基準測試中超越 GPT-4.1 和 Claude Sonnet。
- 讀取、修改和偵錯多檔案程式碼庫；可以自動移植專案（例如，Flask → Rust）或產生完整的 Web 應用程式。
此外，它在MATH-97.4（數學基準）中取得了500%的極高分數，並且在「基於代理」的工具利用率基準中也展現了其優勢。
性能與價格的平衡
Moonshot 的定價參考了 OpenAI 和 Anthropic 的定價策略，API 使用費為每 0.15 萬個輸入代幣 1 美元，每 2.50 萬個輸出代幣 XNUMX 美元。 Moonshot 以低成本、高效能的策略吸引企業客戶。
我們現在 基米 K2 使用？
使用
- 主辦方 開源模式 （基礎/指導）在您自己的環境中。 * 使用 API 使用 OpenAI/Anthropic 相容協定。
模型檢查點發佈在 Hugging Face 和其他網站上。建議使用 vLLM、SGLang、KTransformers 和 TensorRT-LLM 作為推理引擎。
簡單使用範例
聊天完成 （指導模型範例）：
client.chat.completions.create(
model="kimi-k2-instruct",
messages=[{"role":"system","content":"You are Kimi..."},
{"role":"user","content":"Introduce yourself"}],
temperature=0.6,
max_tokens=256
)
工具調用 也可能是：
tools=
client.chat.completions.create(..., tools=tools, tool_choice="auto")
上述配置允許在對話過程中自主使用工具。
我在哪裡可以得到 基米 K2?
- 模型和程式碼可從 GitHub存儲庫.
- 也可以用於 Moonshot 平台 透過 API。
- 包裝外部基礎設施，例如 擁抱臉 也同樣可用，從而可以輕鬆建立高級開發環境。
多少錢 基米 K2 成本？
API價格:
- 每 0.15 萬個輸入令牌 $1（快取命中）
- 每 0.60 萬個輸入令牌 $1（快取未命中）
- 每 2.50 萬個輸出令牌 $1
免費 自託管，但需要伺服器和 GPU 成本。透過選擇推理引擎可以優化成本。
競爭環境：與OpenAI、Anthropic相比，注重效能與價格方面的優勢。
引入後會發生什麼變化 基米 K2?
1. 推廣具有成本效益的大規模人工智慧
MuonClip 的效果可以抑制巨大的訓練成本的發生，從而使一般用戶和中小型企業能夠處理 MoE 大型模型。
2. 透過擴大生態系統來提高質量
開源讓世界各地的研究人員和開發者能夠參與並推動應用和改進。目標是透過共享資料集、分支和社區，實現持續的品質改進。
3. 拓展應用至社會實施
Kimi K2-Instruct 的「代理」功能為高度實用的 AI 工具鋪平了道路，這些工具不僅可用於聊天和搜索，還可用於自動化、報告生成、軟體開發協助等。
入門
CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。
開發人員可以訪問 Kimi K2 API(kimi-k2-0711-preview）透過 彗星API。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
摘要：是 基米 K2 人工智慧新時代的象徵？
Moonshot AI 的「Kimi K2」模型融合了下一代 AI 的許多要素，包括開源、大規模 MoE、經濟高效的訓練和代理化。尤其值得注意的是，它能夠以低廉的價格廣泛傳播，同時在程式碼生成、數學和工具整合任務中表現出色。
這項策略超越了簡單的技術公開，有望促進研究人員、開發者和企業之間的對話與合作，並成為開源人工智慧的標準。這或許也是嫦娥四號以及中國企業在國際競爭中重獲優勢的機會。