7 月 11 日深夜， Kimi K2 模型釋出並同步開源。
@月之暗面 Kimi 在知乎釋出文章《Kimi K2 釋出並開源，擅長程式碼與 Agentic 任務》
Man is a tool-using animal… without tools he is nothing, with tools he is all.— Thomas Carlyle, Sartor Resartus (1833–1834)
今天，我們正式釋出 Kimi K2 模型，並同步開源。
Kimi K2 是一款具備更強程式碼能力、更擅長通用 Agent 任務的 MoE 架構基礎模型，總引數 1T，啟用引數 32B。
在 SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基準效能測試中，Kimi K2 均取得開源模型中的 SOTA 成績，展現出在程式碼、Agent、數學推理任務上的領先能力。
Kimi K2 使用 MuonClip 最佳化器實現萬億引數模型的穩定高效訓練，在人類高質量資料成為瓶頸的背景下，有效提高 Token 利用效率，找到了新的預訓練 Scaling 空間。其他關鍵技術包括大規模 Agentic Tool Use 資料合成和引入自我評價機制的通用強化學習等，更多細節可參考我們的技術部落格。
即日起，訪問官網 kimi.com 或升級最新版 Kimi App，即可體驗全新 Kimi K2 模型；API 服務也已同步上線，提供相容 OpenAI 和 Anthropic 的 Chat API 介面，你可以輕鬆將常用的大模型工具切換至 Kimi K2 體驗強大的 Agent/Coding 能力。
Kimi K2 是構建通用 Agent 能力的堅實基礎，但通用 Agent 還需要更高階的能力，比如思考和視覺理解。我們計劃未來為 Kimi K2 加入這些能力。
我們希望透過全面開源效能更強的模型，進一步加速 AGI 研究與應用落地的整體程序。
感覺 K2 應該會是一個很強力的模型，期待更多相關人士的測評。此外 moonshot 之前非常擅長 VL 和 RL，可以期待經過一段時間後訓練之後，基於 K2 的 thinking & vision understanding 模型有機會大放異彩！
同時 moonshot 作為一家擁有蘇隱，蔣 kernel，飛來閣打手張宇等諸多高手的公司，感覺很有前途！此外 moonshot 既能把 fancy 的新技術例如 Muon 落地，也能大方承認和使用競對開發的先進技術，感覺格局還是很大的！
原回答近萬字長文
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我這裡把 Kimi k2 接入 Gemini Cli，看看真實的程式設計+Agentic 能力。
Gemini Cli 接入有點複雜，發現 Claude Code 有個 ANTHROPIC_BASE_URL可 以直接換 base url，我用這種方式把 Kimi K2 接入進去了。
工具呼叫絲滑（出現過一次工具呼叫格式不對），程式碼能力也不弱。考慮到 Claude Code 是 Anthropic 根據 Claude 定製的 prompt，直接套在 Kimi K2 上能用，還是很驚訝了（之前試過好幾個國內的模型，Kimi K2 在這裡是獨一檔）。
所以我們終於可以搞到低成本 Claude Code 了 ，開心（這個大夜沒白熬啊）。
回答持續更新中
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DeepSeek 徹底改變格局後，Kimi 的轉向其實挺明確，而且之前 Kimi 一系列工作都在指向這個模型。
幾個關鍵點：
（1）DeepSeek 後它的撞車論文，預示它轉向開源預訓練，我們當時就說它最終是要和 DeepSeek 撞更大的車的。
（2）muon，非常關鍵的工作。
（3）最近的 agent 產品，背後開發團隊分享時，一個點最吸引人：「agent 就是模型」。
和 Kimi 這個團隊的幾次接觸，感覺還是有一口氣，要爭一爭。這次的效果就更加關鍵，接下來看看後面幾天社群的發酵和評價了。
引用一段我在 2 月的矽星人的文章裡寫的話：
月之暗面的應對思路也就變得引人注目。其中開源是必須要做的一步。而看起來月之暗面的選擇，是想要真正匹配 DeepSeek 的開源思路——目前在 DeepSeek 後出現的諸多開源大部分像是應激反應，它們還是用此前 Llama 時期的開源思路來跟隨。事實上 DeepSeek 的開源與此前的已經不同，不再是 Llama 似的防守擾亂閉源對手式的開源，而是一種能帶來明確收益的競爭策略。
月之暗面最近傳出內部「把 SOTA（state-of-the-art）結果做為目標」，看起來是最接近這種新的開源模式的策略，要開的是最強的模型，最強的架構方法，這樣反而會得到它一直渴望的在應用側的影響力。
根據兩家的論文，MoBA 已經用在月之暗面的模型和產品上，NSA 也一樣，它甚至讓外界可以對 DeepSeek 接下來的模型有更明確預期。於是接下來的看點就是，月之暗面和 DeepSeek 用 MoBA 和 NSA 各自訓練出的下一代模型，要不要再撞車一次，並且還是以開源的方式——這可能也是月之暗面在等待著的那個節點。
另外，希望下次可以中國時間白天發。像 DeepSeek 那個開源周那樣。讓矽谷徹夜無眠去吧。
（小編：強烈支援🙋
除此之外，還有哪些精彩回答呢？
答主@平凡認為，這次 kimi 技術報告裡，從下面幾個方向都有很多重要細節值得關注：
1）模型架構與創新設計；
2）訓練穩定性的主要基石：
3）MuonClip 最佳化器原生工具呼叫與 Agent 架構……
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題圖來源：《我，機器人》
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