月之暗面Kimi K2推出的MoE架构基础模型

月之暗面公司正式发布了其最新力作——Kimi K2模型，并同步宣布开源。这款基于MoE架构的基础模型，凭借其强大的代码能力、卓越的通用Agent任务处理能力，一经发布便在AI领域引起了广泛关注。

Kimi K2是一款具备更强代码能力、更擅长通用Agent任务的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，表现超过其他主流开源模型，展现出在代码、Agent、数学推理任务上的领先能力。

K2的主要功能

超强代码能力：专为编程任务优化，能够支持复杂代码生成、调试、解释以及跨语言转换。

Agent能力：支持多步骤工具调用（ToolCalls），可以自主规划并执行任务链，例如数据查询、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的技术特性

MoE架构：总参数1万亿，激活参数320亿，兼顾了性能与效率。

上下文长度：128K tokens（约25万汉字），适合进行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（若有相关需求，需用kimi-latest-vision替代）。

如何使用K2

访问kimi智能助手：进入Kimi智能助手的官网，默认选择使用k2模型。

获取API密钥：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。

使用示例：可以直接输入类似“介绍一下Kimi-k2是什么”这样的问题进行交互。

K2的应用场景

代码与软件开发：K2专为复杂代码任务设计，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：在AIME、MATH等基准上领先主流开源模型。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、运维团队可利用k2模型快速完成协议对比、合规检查或故障定位。