Kimi-k2 Thinking – 月之暗面推出的思考模型，支持长达 256k 的上下文长度

月之暗面推出 Kimi 迄今能力最强的开源思考模型——Kimi K2 Thinking。新模型一发布，就掀起了全网的大讨论。该模型总参数10000亿，激活参数320亿。模型在“人类最后的考试”（Humanity’s Last Exam）、“自主网络浏览能力”（BrowseComp）和“复杂信息收集推理”（SEAL-0）等多项基准测试中，Kimi K2 Thinking 的表现达到行业顶尖水平（SOTA），同时在 Agentic 搜索、Agentic 编程、写作和综合推理能力等方面实现全面升级。Kimi K2 Thinking 的 API 已在 Kimi 开放平台上线，开发者可通过该平台访问。

Kimi-k2 Thinking的主要功能

• 深度推理：能进行复杂的逻辑推理和多步骤思考，逐步解决问题，适合处理需要深度分析的任务。
• 自主工具调用：无需人工干预，可自主调用工具（如搜索、编程、网络浏览）解决复杂任务。
• 长程规划与多轮交互：支持高达 300 轮的工具调用和持续稳定的多轮思考，适合解决复杂问题。
• 长上下文处理：支持长达 256k 的上下文长度，能处理复杂的长文本任务，如长篇分析、多步骤任务规划等。
• 推理过程可视化：通过reasoning_content字段展示推理过程，帮助用户理解模型的思考逻辑，增强可解释性。
• 高效推理：提供高速版本（Kimi-k2 Thinking-turbo），推理速度可达 100 tokens/s，适合对效率要求较高的场景。
• 成本优化：在推理效率和成本之间取得平衡，适合需要高性价比的复杂任务处理。

Kimi-k2 Thinking的性能表现

• 推理能力：在“人类最后的考试”（Humanity’s Last Exam）中，涵盖100多个专业领域，Kimi K2 Thinking 取得44.9%的SOTA（State-of-the-Art）成绩，展现出强大的推理与问题解决能力。
• 自主搜索与浏览能力：在OpenAI发布的BrowseComp基准测试中，Kimi K2 Thinking以60.2%的成绩成为新的SOTA模型，远超人类平均29.2%的成绩，表现出极强的信息检索和钻研能力。
• 复杂信息收集与推理：在SEAL-0基准测试中，Kimi K2 Thinking展现卓越的复杂信息收集和推理能力，能高效地处理和分析大量信息。
• Agentic编程能力：在多语言软件工程基准SWE-Multilingual、SWE-bench验证集和Terminal终端使用等基准测试中，Kimi K2 Thinking的表现进一步提升，在处理HTML、React等前端任务时表现出色。

Kimi-k2 Thinking的应用场景

• 复杂问题解决：用在需要多步骤推理和逻辑分析的复杂问题，例如科学实验设计、工程优化等。
• 自动化任务规划：在需要动态调整和多轮决策的任务中，如自动化流程设计、资源分配等。
• 数据分析与报告：处理涉及大量数据和复杂逻辑的分析任务，生成深度报告，如市场趋势分析、财务预测等。
• 智能搜索与信息整合：通过多轮工具调用，整合不同来源的信息，为用户提供全面的答案。
• 教育与学习辅助：帮助学生逐步解决复杂的学术问题，提供解题思路和逻辑推理过程。