k2 – 月之暗面Kimi最新推出的MoE架构基础模型

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k2是什么

k2是Moonshot AI推出的具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型,总参数 1T,激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中,K2 模型的性能超过其他主流开源模型。k2 模型上下文长度为 128k,不支持视觉功能,支持 ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等。

k2 – 月之暗面Kimi最新推出的MoE架构基础模型

k2的主要功能

  • 超强代码能力:专为编程任务优化,支持复杂代码生成、调试、解释和跨语言转换。
  • Agent 能力:支持多步骤工具调用(ToolCalls),可自主规划并执行任务链(如数据查询、API 调用、文件操作等)。
  • 数学与逻辑推理:在数学竞赛题(如 AIME)、逻辑谜题及科学计算中表现优于主流开源模型。

k2的官网地址

如何使用k2

  • 访问kimi智能助手:访问Kimi智能助手的官网,默认选择使用k2模型。
  • Obtendo a chave da API:注册并登录 Moonshot AI 开放平台。进入 “API 密钥” 页面,创建并复制密钥。

k2的技术特性

  • Arquitetura do MoE:总参数 1 万亿,激活参数 320 亿,兼顾性能与效率。
  • Comprimento do contexto:128K tokens(约 25 万汉字),适合长文档分析或长对话。
  • 非视觉模型:专注于文本处理,不支持图片理解(需用 kimi-latest-vision 替代)。

k2的模型定价

  • acerto no cache:如果请求内容在系统缓存中已有,输入部分按 ¥1.00/百万 tokens faturamento
  • Erros no cache:全新或未被缓存的内容,输入部分按 ¥4.00/百万 tokens faturamento
  • seção de saída:无论是否缓存,统一按 ¥16.00/百万 tokens faturamento
  • Comprimento do contexto:单次请求最大支持 131,072 tokens(≈25 万汉字)

k2的应用场景

  • 代码与软件开发:K2 支持一次性阅读上万行源码或整份需求文档,生成完整项目骨架。
  • 智能 Agent 与流程自动化:K2 支持理解自然语言指令,自主调用数据库、文件系统、邮件或内部 API,完成多步骤业务闭环。
  • 数学推理与科研辅助:用户可一次性输入整篇论文、竞赛题或复杂公式,模型会给出分步推导、可复现的 Python/JAX/PyTorch 实验脚本,输出可直接插入论文的 LaTeX 推导过程。
  • 文本洞察:法务、审计、运维团队用k2模型可以快速完成协议对比、合规检查或故障定位。
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