日前，北京月之暗面科技有限公司發(fā)布的開源大模型Kimi-K2，上線一周后便接棒DeepSeek，登頂國際權(quán)威大模型排行榜LMArena全球開源模型榜單，并在開閉源總榜上排名第五。

據(jù)了解，Kimi-K2在多項基準性能測試中取得優(yōu)異表現(xiàn)，展現(xiàn)出在自主編程、智能體工具調(diào)用和數(shù)學推理等方面的領(lǐng)先能力。良好的使用體驗也讓Kimi-K2在海外技術(shù)社區(qū)收獲大量好評。英國《自然》雜志網(wǎng)站評價，中國人工智能模型Kimi-K2發(fā)布后引發(fā)轟動，世界迎來“又一個DeepSeek時刻”。

“一方面，Kimi-K2的前端編程能力很強，在3D、游戲、動畫制作等場景中，用簡單的指令和Kimi-K2交互，就能得到很驚艷的效果。另一方面，智能體（Agent）的工具調(diào)動能力也讓模型整體有了很大提升?！盞imi-K2項目組成員詹皓冰說。更通人性、更加實用、更加強大，也是Kimi-K2登頂全球榜單的優(yōu)勢所在。

據(jù)悉，Kimi-K2參數(shù)總規(guī)模達到萬億級別，但激活參數(shù)只有320億。這意味著，Kimi-K2能以更低的成本開展更加復雜的工作。“我們提出了一些非常創(chuàng)新的方法，在有限的數(shù)據(jù)中，讓模型學到更多的智能。同時，我們把Kimi-K2權(quán)重和技術(shù)方案都開源了，希望通過開放共享推動全球相關(guān)技術(shù)發(fā)展。我們也真誠地認為，開源社區(qū)也會反饋給我們更多觀點，讓我們后續(xù)迭代模型變得更強?！盞imi研究員杜羽倫說。

值得一提的是，Kimi-K2目前已接入OpenRouter、Cline、VisualStudioCode等國際主流開發(fā)平臺。Kimi團隊成員劉少偉分享稱，Kimi-K2繼承了DeepSeek-V3的架構(gòu)，并在后者基礎(chǔ)上進行增加專家數(shù)量、減少注意力頭數(shù)量等調(diào)整，最終實現(xiàn)了較強的性能。這也顯示出，中國的開源模型已經(jīng)形成良好生態(tài)，在互相借鑒中持續(xù)進步。

月之暗面成立于2023年4月，總部位于海淀區(qū)知春路。創(chuàng)始人楊植麟博士本科畢業(yè)于清華大學，是國內(nèi)頂尖的AI研究者，被譽為“中國大模型90后第一人”。2024年，月之暗面因推出了具備長文本分析和AI搜索功能的Kimi模型而迅速走紅，吸引了大量用戶關(guān)注。

7月12日，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)月之暗面正式對外發(fā)布其最新一代基礎(chǔ)大模型Kimi K2，并同步宣布將該模型全面開源。這一重磅消息迅速在科技圈引發(fā)廣泛關(guān)注，標志著我國在大模型技術(shù)研發(fā)與開源生態(tài)建設(shè)領(lǐng)域邁出了里程碑式的一步。?

作為一款采用先進MoE（混合專家系統(tǒng)）架構(gòu)的基礎(chǔ)模型，Kimi K2的總參數(shù)量達到了驚人的1萬億，而激活參數(shù)為320億。這種架構(gòu)設(shè)計的優(yōu)勢在于能夠讓模型在不同的任務(wù)場景下靈活調(diào)用相應(yīng)的“專家模塊”，從而在保證模型性能的同時，大幅提升計算效率。在當前大模型參數(shù)規(guī)模不斷攀升的行業(yè)背景下，KimiK2的架構(gòu)創(chuàng)新為大模型的高效發(fā)展提供了全新思路。?

在技術(shù)性能的比拼中，Kimi K2展現(xiàn)出了令人矚目的強勁實力。在國際公認的SWE Bench Verified代碼修復基準測試、Tau2智能體任務(wù)評估以及AceBench數(shù)學推理能力測試等多項權(quán)威基準性能測試中，Kim iK2均以顯著優(yōu)勢取得了開源模型中的最優(yōu)成績。這一成績充分彰顯了其在代碼生成與修復、智能體任務(wù)處理以及復雜數(shù)學推理等核心任務(wù)上的領(lǐng)先水平，也證明了我國自主研發(fā)的大模型在關(guān)鍵技術(shù)指標上已躋身世界前列。?

值得關(guān)注的是，在模型的預訓練階段，Kimi K2創(chuàng)新性地采用了自主研發(fā)的MuonClip優(yōu)化器，成功實現(xiàn)了萬億參數(shù)模型的穩(wěn)定高效訓練。這一技術(shù)突破有效解決了大模型訓練過程中的不穩(wěn)定性難題，大幅降低了訓練成本，提高了訓練效率。在當前人類高質(zhì)量數(shù)據(jù)日益成為大模型發(fā)展瓶頸的背景下，這一技術(shù)創(chuàng)新不僅提升了Token利用效率，更為大模型找到了新的Scaling（規(guī)模擴展）空間，為行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入了新的動力。尤其在自主編程（Agentic Coding）、工具調(diào)用（Tool Use）和數(shù)學推理（Math&Reasoning）三大核心能力維度的基準性能測試中，KimiK2的表現(xiàn)尤為突出，各項指標均大幅領(lǐng)先于其他開源模型。?

除了在基準測試中成績亮眼，KimiK2在多個實際應(yīng)用場景中也體現(xiàn)出更強的能力泛化性和實用價值，進一步驗證了其技術(shù)落地的巨大潛力。在軟件開發(fā)領(lǐng)域，開發(fā)人員借助KimiK2能夠快速完成代碼生成、漏洞修復和程序優(yōu)化等工作，大幅提升開發(fā)效率；在智能客服場景中，KimiK2憑借強大的語義理解和多輪對話能力，能夠為用戶提供更加精準、高效的服務(wù)；在教育領(lǐng)域，其出色的數(shù)學推理和邏輯分析能力可作為智能輔導工具，為學生提供個性化的學習指導。?

與此同時，KimiK2的API服務(wù)已同步上線，為廣大開發(fā)者和企業(yè)用戶提供了便捷的接入渠道。該API服務(wù)提供了兼容OpenAI和Anthropic的ChatAPI接口，這意味著用戶無需對現(xiàn)有系統(tǒng)進行大規(guī)模改造，就能將常用的大模型工具便捷切換至KimiK2。更值得一提的是，KimiK2支持最長128K的上下文長度，這使得模型能夠處理更長的文檔、對話歷史和復雜任務(wù)指令，滿足了用戶在處理長篇報告分析、多輪復雜對話等場景下的多樣化使用需求。?