月之暗面推出万亿参数Kimi K2模型并开源MoE架构

在关键基准测试中，Kimi K2展现领先性能。SWE Bench Verified达到65.8%准确率，LiveCodeBench录得53.7%，MATH-500则高达97.4%，超越DeepSeek-V3和阿里Qwen3等开源竞品。其Agent能力尤为突出，支持自主编程、工具调用和多步推理，例如自动规划Coldplay巡演行程，完成机票酒店预订、生成日历及HTML行程摘要；实际测试中，根据用户需求生成日本旅游攻略，涵盖餐厅推荐、景点细节及实用贴士，尽管初期HTML输出略显粗糙。

技术创新聚焦MuonClip优化器，替代传统Adam方案，确保万亿参数训练全程零中断，显著提升token处理效率。API服务已上线，兼容OpenAI与Anthropic格式，支持128K上下文，定价设定为每百万输入tokens收费4元，输出tokens收费16元。

面对2025年市场竞争加剧，月之暗面用户增长放缓，此次开源策略被视为差异化突围手段。Perplexity CEO公开称赞模型潜力，金山云等企业已接入应用。模型在零售、航空场景的Tau2测试中表现卓越，电信领域得分65.8%，验证其复杂任务处理能力。实际案例还包括分析13万行薪资数据生成可视化图表，以及一键构建期货交易界面，凸显工业级实用性。