LLM 不再侷限於問答形式，而是構成了智慧應用程式的基礎，幫助即時解決實際問題。在此背景下，Kimi K2 作為一款多用途 LLM 應運而生，在全球人工智慧使用者中廣受歡迎。雖然每個人都知道它強大的代理功能，但很少有人知道它在 API 上的表現如何。在這裡，我們透過基於 API 的工作流在實際生產場景中測試 Kimi K2，以評估 Kimi K2 是否兌現了其作為優秀 LLM 的承諾。
什麼是Kimi K2？
Kimi K2 是由 Moonshot AI 構建的最先進的開源大型語言模型。它採用混合專家 (MoE) 架構，總引數量達 1 萬億（每個 token 啟用 320 億個引數）。Kimi K2 尤其融入了具有前瞻性的高階代理智慧用例。它不僅能夠生成和理解自然語言，還能自主解決複雜問題、利用工具並完成廣泛領域的多步驟任務。我們在之前的一篇文章中詳細介紹了它的基準、效能和接入點：Kimi K2 最佳開源代理模型。
模型變體
Kimi K2 有兩種變體：
- Kimi-K2-Base：基礎模型，對於希望完全掌控微調和定製解決方案的研究人員和開發者來說，是一個理想的起點。
- Kimi-K2-Instruct：後訓練模型，最適合用於即時通用的聊天和代理體驗。它是一個反射級模型，無需深度思考。
混合專家 (MoE) 機制
分數計算：Kimi K2 不會為每個輸入啟用所有引數。相反，Kimi K2 將每個 token 路由到其 384 個專門的“專家”中的 8 個（外加一個共享專家），與同等規模的 MoE 模型和密集模型相比，這顯著降低了每次推理所需的計算量。
專家專業化：MoE 中的每位專家專注於不同的知識領域或推理模式，從而產生豐富高效的輸出。
稀疏路由：Kimi K2 利用智慧門控為每個 token 路由相關專家，從而支援海量容量和計算上可行的推理。
注意力機制和上下文
海量上下文視窗：Kimi K2 的上下文長度高達 128,000 個 token。它可以一次性處理超長文件或程式碼庫，其前所未有的上下文視窗遠遠超過大多數傳統的 LLM。
複雜注意力機制：該模型每層有 64 個注意力頭，使其能夠追蹤和利用詞條序列（通常高達 128,000 個）中複雜的關係和依賴關係。
訓練創新
MuonClip 最佳化器：為了在如此前所未有的規模下實現穩定訓練，Moonshot AI 開發了一個名為 MuonClip 的全新最佳化器。它透過在每次更新時重新縮放查詢和鍵權重矩陣來限制注意力邏輯的規模，以避免大規模模型中常見的極端不穩定性（例如數值爆炸）。
資料規模：Kimi K2 已在 15.5 萬億個詞條上進行預訓練，這增強了模型的知識儲備和泛化能力。
如何訪問Kimi K2？
如上所述，Kimi K2 可以透過兩種方式訪問：
Web/應用程式介面：您可以透過官方網頁聊天即時訪問 Kimi 並進行使用。
API：Kimi K2 可以使用 Together API 或 Moonshot API 與您的程式碼整合，支援代理工作流和工具的使用。
獲取API金鑰的步驟
要透過 API 執行 Kimi K2，您需要一個 API 金鑰。獲取方法如下：
Moonshot API：
- 註冊或登入 Moonshot AI 開發者控制檯。
- 前往“API Keys”部分。
- 點選“Create API Key”，提供名稱和專案（或保留預設設定），然後儲存金鑰以備使用。
Together AI API:
- 在 Together AI 註冊或登入。
- 在您的控制面板中找到“API Keys”區域。
- 生成一個新金鑰並記錄下來以備後用。
本地安裝
從 Hugging Face 或 GitHub 下載權重，並使用 vLLM、TensorRT-LLM 或 SGLang 在本地執行。只需按照以下步驟操作即可。
步驟 1：建立 Python 環境
使用 Conda：
conda create -n kimi-k2 python=3.10 -y conda activate kimi-k2
使用 venv：
python3 -m venv kimi-k2 source kimi-k2/bin/activate
步驟 2：安裝所需庫
對於所有方法：
pip install torch transformers huggingface_hub
vLLM:
pip install vllm
TensorRT-LLM:
按照官方的 [TensorRT-LLM 安裝文件] 進行操作（需要 PyTorch >=2.2 和 CUDA == 12.x；並非所有系統都可使用 pip 安裝）。
For SGLang:
pip install sglang
步驟 3：下載模型權重
來自 Hugging Face：
使用 git-lfs：
git lfs install git clone https://huggingface.co/moonshot-ai/Kimi-K2-Instruct
或者使用 huggingface_hub：
from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="moonshot-ai/Kimi-K2-Instruct", local_dir="./Kimi-K2-Instruct", local_dir_use_symlinks=False, )
步驟 4：驗證您的環境
為確保 CUDA、PyTorch 和依賴項已準備就緒：
import torch
import transformers
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"CUDA Devices: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}")
print(f"Transformers Version: {transformers.__version__}")
步驟 5：使用您首選的後端執行 Kimi K2
使用 vLLM：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./Kimi-K2-Instruct \ --swap-space 512 \ --tensor-parallel-size 2 \ --dtype float16
根據硬體調整 tensor-parallel-size 和 dtype。如果使用 INT8 或 4 位變體，請替換為量化權重。
Kimi K2動手實踐
在本練習中，我們將透過真實的 API 呼叫，瞭解像 Kimi K2 這樣的大型語言模型在實際應用中的執行情況。目標是測試其在實際應用中的有效性，並觀察其是否能夠提供強大的效能。
任務 1：使用LangGraph和Kimi K2建立360°報告生成器：
在本任務中，我們將使用 LangGraph 框架 和 Kimi K2 LLM 建立一個 360° 報告生成器。該應用程式展示瞭如何透過 API 互動來編排代理工作流，從而自動檢索、處理和彙總資訊。
程式碼連結：https://github.com/sjsoumil/Tutorials/blob/main/kimi_k2_hands_on.py
程式碼輸出：
Kimi K2 與 LangGraph 結合使用，可以實現一些強大、自主的多步驟代理工作流，因為 Kimi K2 旨在透過工具/API 整合，自主分解多步驟任務，例如資料庫查詢、報告和文件處理。只需調整您對部分響應時間的預期即可。
任務 2：使用Kimi K2建立一個簡單的聊天機器人
程式碼：
from dotenv import load_dotenv
import os
from openai import OpenAI
load_dotenv()
OPENROUTER_API_KEY = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
if not OPENROUTER_API_KEY:
raise EnvironmentError("Please set your OPENROUTER_API_KEY in your .env file.")
client = OpenAI(
api_key=OPENROUTER_API_KEY,
base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)
def kimi_k2_chat(messages, model="moonshotai/kimi-k2:free", temperature=0.3, max_tokens=1000):
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
)
return response.choices[0].message.content
# Conversation loop
if __name__ == "__main__":
history = []
print("Welcome to the Kimi K2 Chatbot (type 'exit' to quit)")
while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() == "exit":
break
history.append({"role": "user", "content": user_input})
reply = kimi_k2_chat(history)
print("Kimi:", reply)
history.append({"role": "assistant", "content": reply})
輸出：
儘管該模型是多模態的，但 API 呼叫僅支援基於文字的輸入/輸出（並且文字輸入存在延遲）。因此，介面和 API 呼叫略有不同。
我的上手體驗
Kimi K2 是一個開源的大型語言模型，這意味著它是免費的，這對開發者和研究人員來說是一個很大的優勢。在本次練習中，我使用 OpenRouter API 金鑰訪問了 Kimi K2。雖然我之前透過易於使用的 Web 介面訪問該模型，但我更喜歡使用 API，因為它具有更大的靈活性，並且可以在 LangGraph 中構建自定義代理工作流。
在測試聊天機器人的過程中，我發現 API 呼叫的響應時間明顯延遲，而且該模型目前還無法像在介面中那樣透過 API 支援多模態功能（例如，影像或檔案處理）。無論如何，該模型與 LangGraph 配合良好，這使我能夠設計出一個完整的流程來生成動態 360° 報告。
雖然這並非驚天動地，但它表明開源模型正在迅速追趕 OpenAI 和 Gemini 等專有模型的領先者，並且它們將繼續縮小與 Kimi K2 等模型的差距。對於一個免費模型來說，它的效能和靈活性令人印象深刻，也表明開源 LLM 對多模態能力的要求越來越高。
小結
Kimi K2 是開源 LLM 領域的絕佳選擇，尤其是在代理工作流和易於整合方面。雖然我們遇到了一些限制，例如 API 響應時間較慢以及缺乏多模態支援，但它為在現實世界中開發智慧應用程式提供了一個絕佳的起點。此外，無需為這些功能付費是一大優勢，這對開發者、研究人員和初創企業大有裨益。隨著生態系統的發展和成熟，我們將看到像 Kimi K2 這樣的模型迅速獲得高階能力，並迅速縮小與專有模型公司的差距。總的來說，如果您正在考慮將開源 LLM 用於生產環境，Kimi K2 是一個值得您投入時間和精力進行嘗試的可行方案。
常見問題
問 1. 什麼是 Kimi K2？
答：Kimi K2 是 Moonshot AI 的下一代混合專家 (MoE) 大型語言模型，總引數量達 1 萬億（每次互動啟用 320 億個引數）。它專為代理任務、高階推理、程式碼生成和工具使用而設計。
問 2. Kimi K2 的主要用例有哪些？
– 高階程式碼生成和除錯 – 自動代理任務執行 – 推理和解決複雜的多步驟問題 – 資料分析和視覺化 – 規劃、研究輔助和內容創作
問 3. Kimi K2 的主要功能和規格有哪些？
– 架構：混合專家 Transformer – 總引數：1T（萬億）– 啟用引數：每個查詢 32B（十億）– 上下文長度：最多 128,000 個 token – 專業化：工具使用、代理工作流、編碼、長序列處理
Q4. 如何訪問 Kimi K2？有哪些部署選項？
– API 訪問：可透過 Moonshot AI 的 API 控制檯訪問（Together AI 和 OpenRouter 也支援）– 本地部署：可在本地部署；通常需要強大的本地硬體（有效使用需要多個高階 GPU）– 模型變體：釋出為“Kimi-K2-Base”（用於定製/微調）和“Kimi-K2-Instruct”（用於通用聊天、代理互動）。
Q5. Kimi K2 的效能與其他語言模型相比有哪些優勢？
答：Kimi K2 通常能夠媲美甚至超越領先的開源模型（例如 DeepSeek V3、Qwen 2.5）。它在編碼、推理和代理任務的基準測試中與專有模型競爭。與其他類似或規模較小的模型相比，它效率更高、成本更低！
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