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Kimi K2 Thinking体育游戏app平台，现已发布并开源！

主打一个"模子即 Agent "，不仅是 Kimi "迄今智力最强的开源念念考模子"，还掌抓边念念考，边使用用具的智力——

无需东说念主工干扰，即可实施200-300 次连气儿用具调用。

行动本年最受关怀的开源模子系列之一，Kimi K2 的 Thinking 版块一上线，就成为热议对象：再次放松了开源模子与闭源模子的差距。

更多工夫细节速览在此：

1TB 参数，激活参数 32B，遴荐 INT4 而非 FP8。

256K 高下文窗口。

更多行家，更少 head，更多念念考。

△与 DeepSeek R1 的架构对比，图源 x@rasbt

在东说念主类终末的历练（HLE）、测试自主集合浏览智力的 BrowseComp，和复杂信息汇集推理基准测试 SEAL-0 等评测基准中，Kimi K2 Thinking 都刷新了 SOTA，卓越 GPT-5、Claude Sonnet 4.5（Thinking）等闭源模子。

Kimi K2 Thinking 的代码和权重均征服最为宽松的 MIT 公约。新模子也已第一时期上线 kimi.com 和最新版 Kimi 手机期骗，即刻就能实测体验。API 可通过 Kimi 敞开平台造访。

工夫细节

官方提到，K2 Thinking 是月之暗面在 Test-Time Scaling（测试时彭胀）限度的最新进展，通过同期彭胀念念考 Token 和用具调用轮次，模子已毕了更强的 Agent 和推感性能。

智能体、推明智力全面进步

体当今测试上，在东说念主类终末的历练（HLE）中，允许使用用具——搜索、Python、集合浏览用具的同等情况下，Kimi K2 Thinking 取得了 44.9% 的 SOTA 收货。

官方还放出了一个通过 23 次推理和用具调用，K2 Thinking 成效惩处博士级别数常识题的示例。

第三方测试也印证了其智能体智力的进步：

Artificial Analysis 在� � ² -Bench Telecom 智能体用具使用基准中测试了 Kimi K2 Thinking。

后果败露，Kimi K2 Thinking 达到 SOTA，在智能体场景下，比此前广受好评的 K2 Instruct 更进一大步（73% → 93%）。

自主搜索与浏览智力全面进步

在复杂搜索和浏览场景中，Kimi K2 Thinking 也弘扬出色。

在东说念主类平均智能取得 29.2% 分数的 BrowseComp 上，Kimi K2 Thinking 展现出"刨根问底"的钻研智力，以 60.2% 的收货成为新的 SOTA 模子。

在长程贪图和自主搜索智力的驱动下，Kimi K2 Thinking 可借助多达上百轮的"念念考→搜索→浏览网页→念念考→编程"动态轮回，继续地漠视并完善假定、考据凭据、进行推理，并构建出逻辑一致的谜底。

这种边主动搜索边继续念念考的智力，使 Kimi K2 Thinking 或者将拖拉且敞开式的问题瓦解为明晰、可实施的子任务。

Agentic 编程智力增强

编程方面，在 SWE-Multilingual、SWE-bench 考据集，和 LiveCodeBench 等测试基准中，Kimi K2 Thinking 也能和最强闭源模子 GPT-5、Claude Sonnet 4.5 等打得有来有回。

官方提到，Kimi K2 Thinking 在处理 HTML、React 以及组件丰富的前端任务时性能有彰着进步，能将创意调度为功能王人全、反应式的居品。

在 Agentic Coding 场景中，Kimi K2 Thinking 能在调用各式用具的同期进行念念考，纯真地融入 software agents 中，处理更复杂、多挨次的斥地责任流。

比如，复刻一个确切可用的 Word 笔墨剪辑器。

又比如创造一个丽都作风的 voxel art 作品：

通用基础智力升级

在智能体和推明智力的干线除外，Kimi K2 Thinking 的通用基础智力也获取了升级。

创意写稿：Kimi K2 Thinking 显耀进步了写稿智力，能将拙劣的灵感调度为明晰、动东说念主且意图明确的答复，使其兼具韵律感和深度。它能摆布玄机的文风相反和拖拉的结构，并在言反正传中保持作风的连贯性。在创意写稿方面，它笔下的意象重生动，感情共识更浓烈，将精确的抒发与丰富的弘扬力胶漆相投。

学术与谋划：在学术谋划和专科限度，Kimi K2 Thinking 在分析深度、信息准确性和逻辑结构方面均有显耀进步。它能剖析复杂的请示，并以明晰严谨的方式拓展念念路。这使其尤其擅所长理学术论文、工夫节录，以及那些对信息完满性和推理质地条件极高的长篇答复。

个东说念主与感情：在复兴个东说念主或感情类问题时，Kimi K2 Thinking 的回答更富同理心，态度也更中正和蔼。不仅念念考更长远且明确，能提供讲究入微的不雅点和切实可行的后续建议，还更多情面味。

原生 INT4 量化

值得详尽的极少是，K2 Kimi Thinking 用的是 INT4 而非 FP8 精度。

官方的流露注解是，念念考模子会产生极长的解码长度，惯例的量化技能频频会导致模子性能大幅下落。为了克服这一挑战，他们在后西席阶段遴荐了量化感知西席（QAT），并对 MoE 组件期骗了 INT4 纯权重（weight-only）量化。

这使得 Kimi K2 Thinking 或者在复杂推理和 Agentic 任务中救济原生的 INT4 推理，并将生成速率进步了约 2 倍。

以及，INT4 对推理硬件的兼容性更强，对国产加快揣摸芯片更友好。

p.s. Blackwell 之前的英伟达 GPU 不救济 FP4。

上手实测

更多测试实例，不错在官方工夫博客中搜检，咱们也第一时期浅显测试了一波（仅开启长念念考模式，未联网）。

经典题：

一根 7 米长的甘蔗怎样通过 1 × 2 米的门

念念考了快要 5 分钟，Kimi 给出的回答是：

念念考的时期是有点长，但 Kimi K2 Thinking 成效绕过了这说念题目中的罗网，意象了门的长宽其实并不会收敛甘蔗的通过。

编程方面，咱们测试的题目是：

编写一个 Python 圭臬，让一个小球在旋转的六边形内弹跳，小球灵通征服物理法例

这一次，Kimi K2 Thinking 很快就启动上手编写代码了。

这个弘扬你认为怎样？

若是你曾经经上手实测，接待在评述区与咱们共享更多测试后果 ~

模式地址：

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking

工夫博客联结：

https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/thinking.html

参考联结：

[ 1 ] https://x.com/Kimi_Moonshot/status/1986449512538513505

[ 2 ] https://x.com/ArtificialAnlys/status/1986541785511043536

[ 3 ] https://mp.weixin.qq.com/s/oQp1kFpoYFhYQ8GzbwZLyA

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—  完  —

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