Kimi K2：最強大的開源代理模型

還記得今年早些時候，大量中國開源模型席捲GenAI行業嗎？雖然DeepSeek佔據了大部分頭條新聞，但Kimi K1.5卻是榜單上最引人注目的名字之一。而且這個模型非常酷。七個月後，Moonshot攜全新代理開源模型Kimi K2強勢迴歸。它擁有1萬億個引數和320億個啟用的混合專家（MoE）架構，效能卓越。讓我們一起深入瞭解它！

什麼是Kimi K2？

如上所述，Kimi K2是一個強大的全新開源模型，專為處理複雜任務而構建。憑藉其先進的架構和智慧決策能力，它不僅能響應提示，還能採取實際行動。從程式設計到資料分析，它旨在讓每個人都能使用高階AI工具。

它有兩種版本：

• Kimi-K2-Base：一款強大的基礎模型，非常適合需要完全自定義和微調功能的研究人員和開發者。
• Kimi-K2-Instruct：一款經過後訓練的指令遵循模型，適用於通用聊天和反射級代理任務。

基準測試和效能

Source: Kimi K2

Kimi K2 在以下基準測試中取得了領先且開源的成果：

• SWE-bench Verified：單次嘗試準確率 65.8%
• SWE-bench Multilingual：47.3%（測試模型中最高）
• LiveCodeBench v6：53.7%
• OJBench：27.1%
• Tau2-bench（加權平均值）：66.1%
• AceBench (en)：80.1%
• AIME 2025：49.5%
• GPQA-Diamond：75.1%

這些分數凸顯了 Kimi K2 在代理編碼、工具使用和複雜 STEM 任務方面的優勢，其表現經常超越或匹敵 Claude 和 GPT-4 等專有模型。

不知道這些基準測試如何運作？請檢視我們關於頂級 LLM 基準測試的詳細指南。

Kimi K2如何學習（訓練前和訓練後）？

想象一下，透過向機器人輸入一個巨大的圖書館來訓練它。這被稱為預訓練。Kimi K2 讀取了 15.5 萬億個詞條，相當於將網際網路內容翻了好幾遍。它會嘗試猜測下一個單詞，檢查是否正確，並隨著時間的推移不斷改進。閱讀的越多，它就越熟練。

Source: Kimi K2

但有一個問題：人工編寫的資料有限。因此，Kimi K2 不再僅僅讀取資料，而是開始自主學習。這被稱為後訓練。它會從自身創造的經驗中學習，例如嘗試使用工具或解決任務並判斷其表現如何。

為了確保它在學習大量資料時不會感到困惑，Kimi K2 使用了一種名為 MuonClip 的特殊最佳化器。你可以把它想象成一位訓練教練，保持一切平衡。其他模型有時會在訓練過程中“崩潰”，這意味著它們的內部數學運算過於極端。MuonClip 透過溫和地控制可能失控的部分（查詢/鍵矩陣）來防止這種情況，從而確保一切平穩可靠。

Kimi K2如何學習使用工具（像開發人員一樣）？

假設你想讓你的 AI 助手預訂航班或編寫程式碼。為此，它需要知道如何使用工具。Kimi K2 透過模擬來學習這一點。

Source: Kimi K2

它的工作原理如下：

• 從目標開始（例如回答問題）。
• 建立一個領域（主題或環境）。
• 新增真實或模擬的工具。
• 構建數百個嘗試使用這些工具完成任務的代理。
• 模擬與這些代理互動的使用者。
• 智慧 AI 評委檢查他們的工作並篩選出不合格的。

這有助於 Kimi K2 在幫助真實使用者之前練習數千種不同的工具使用場景。

Kimi K2 還使用了強化學習。這就像學習翫遊戲，玩家可以透過正確的操作獲得積分。對於數學或程式設計等任務，它可以檢查答案是否正確。但對於寫作或幫助使用者等任務，沒有“正確”答案。因此，Kimi K2 充當了它自己的評審員。它會評判自己的表現，給予反饋，並不斷從中學習。它還會使用明顯正確的任務（例如數學）來提高對模糊任務的評分。

如何訪問？

您可以透過多種方式訪問 Kimi K2，具體取決於您是普通使用者、開發者還是執行自己的基礎架構：

線上試用 Kimi K2

• 網站：https://www.kimi.com/
• 從模型選擇器中選擇 Kimi K2（通常顯示為“Kimi-K2”或“K2”）
• 無需安裝；開始聊天或上傳任務

透過API使用Kimi K2

• 訪問 Moonshot 平臺：https://platform.moonshot.cn
• API 相容 OpenAI/Anthropic 格式
• 支援工具使用和代理工作流
• 包含用於聊天、檔案工具和代理編排的端點

在本地或您自己的伺服器上執行Kimi K2

• 模型權重：已在 GitHub 和/或 Hugging Face 上開源（即將推出）
• 推薦的推理引擎：
  • vLLM
  • SGLang
  • KTransformers
  • TensorRT-LLM

如果您正在進行內部微調、研究或擴充套件，這將是理想的選擇。

在下一節中，我將使用此模型執行一些任務，並分享我的經驗。

任務 1：研究並建立報告

提示詞： “Based on the latest trends in Generative AI and Agentic AI, give me a report of which skills will be relevant in 2025 for working professionals across marketing, banking, social media, product management, software development, content, HR and manufacturing.“

輸出：

觀察：

研究部分做得很好，報告中使用的語言感覺很自然，整體對話充滿人情味。然而，生成 PDF 格式的輸出有些困難。

任務 2：預訂機票

提示詞：“I’m based in Shenzhen and will be traveling for the Kaohsiung WordPress Meetup this July (Tuesday, July 22, 2025
7:00 PM to 9:00 PM GMT+8). Could you share what to expect at the conference, and also help me find the cheapest flight options?“

輸出：

觀察：

活動細節準確無誤，提供的酒店和航班資訊也準確無誤。這對行程規劃非常有幫助。最棒的是？這一切都完全免費。

小結

我對 Kimi K2 的查詢響應方式印象深刻，感覺就像與人交流一樣。它的獨特之處在於，大多數高階功能都是免費的，不像 Manus、Genspark 或 OpenAI 的 Operator 等其他平臺那樣需要付費訂閱。Kimi K2 的響應速度很快，其處理各種任務的能力表明它是一個真正強大的代理模型。它結合了大規模訓練、工具使用和自適應智慧，為能夠思考、行動和適應的通用人工智慧系統鋪平了道路。

無論您是在構建編碼代理、進行現實世界的資料科學研究，還是設計下一代介面，Kimi K2 都能賦予您創造的力量。

立即試用，並在下方評論區分享您的想法。

常見問題解答

問題 1：Kimi K2 與其他開源模型有何不同？

答：Kimi K2 的突出之處在於其代理功能，這意味著它可以使用工具採取行動，而不僅僅是生成文字。它也是少數採用混合專家架構且開源的模型之一。

問題2：我可以免費使用 Kimi K2 嗎？

是的，Kimi K2 的許多功能都可以透過其網站和應用程式免費使用，而其他平臺則對類似功能收費。

問題3：開發者可以用 Kimi K2 做什麼？

開發者可以使用 API 將 Kimi K2 整合到他們的應用中，在本地硬體上執行它，或者針對自定義任務微調基礎模型。它與 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理引擎相容。

問題4：Kimi K2 支援工具使用和編碼任務嗎？

當然。Kimi K2 可以執行 Shell 命令、編輯和部署程式碼、構建互動式網站，甚至可以與遊戲引擎協同工作。它針對工具互動和軟體開發都進行了最佳化。