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杨植麟交卷,Kimi 万亿参数K2开源:Agent能力紧逼Anthropic,延展DeepSeek,上手实测怎样?

2025-07-19 20:32:58
泉源:

猫眼影戏

作者:

赵焕珍

手机审查

  猫眼影戏记者 樊大彧 报道w3u7903ejky2ywls

作者 | 周一笑、董道力、Yoky

没有预热,也没有宣布会,月之暗面在2025年7月11日深夜选择直接开源Kimi K2 。就在当天,Kimi K2模子悄无声息地泛起在Hugging Face上,官网、App和API同步开放,模子参数、训练细节等信息也一并放出 。

这次宣布的Kimi K2是一个万亿(1T)参数规模的混淆专家(MoE)模子,激活参数为320亿 。其焦点能力爆发了清晰的转向,Kimi此前的标签是长文本,而K2则为智能体使命(agentic tasks)做了专门优化。

官方展示的例子很能说明问题,好比Kimi K2可以吸收一个模糊的需求,通过17次工具挪用,自主完成包括航班和旅馆预订的旅行妄想  ;或是执行16次数据剖析指令,完成一份专业的薪资剖析报告。

在榜片面,它在SWE Bench Verified(编程)、Tau2(智能体)、AceBench(工具挪用)这三项基准测试中是开源模子体现最好的。

在自主编程(Agentic Coding)、工具挪用(Tool Use)和数学推理(Math & Reasoning)这三个能力维度上,Kimi K2也紧逼Claude 4 Opus、OpenAI GPT-4.1等闭源模子。

月之暗面此次开源了两个版本,一个是适合做后续研究和定制化开发的Kimi-K2-Base基础模子,另一个是能直接用于通用谈天和智能体场景的Kimi-K2-Instruct指令微调模子 。

任何模子都有它的取舍和待解问题。谁人以超长上下文能力深入人心的Kimi,这次在K2上只设置了128K的窗口虽然以及对表主流模子,但这背后很可能是在目今阶段,优先将资源投入到提升模子的代码和Agent能力上。

另一个现实问题是运行门槛。官方安排指南明确指出,在主流H200等平台上运行Kimi-K2的FP8版本并支持128k上下文,最小硬件需求是一个由16块GPU组成的集群 。只管模子在vLLM、SGLang等主流推理框架上提供了详细的安排计划,并支持张量并行、专家并行等多种战略来适配差别规模的集群 ,但这个基础的硬件门槛,已将绝大大都小我私家开发者和中小团队扫除在外地化安排之外。这种对大规模、高I/O性能集群的依赖,是其强盛能力背后通俗用户难以企及的本钱。

一些开发者已经在自己实验把它跑在2个苹果M3芯片的情形里,并体现运转优异。但要提供更好的外地和低资源情形的可用性,还需要Kimi官方的量化版本。

Kimi K2的宣布,是杨植麟在给月之暗面调解偏向后,交出的一份主要答卷。

DeepSeek泛起证实晰开源的价值以及底层模子能力依然是竞争的基石,它甚至会“摧毁”在模子简单能力上优化并用在c端产品里然后快速推广的竞争战略。

之后Kimi最先在手艺上全线转向预训练,并步步紧跟DeepSeek。2025年2月,两家险些同时揭晓论文,挑战Transformer的注重力效率问题,DeepSeek提出了NSA(原生希罕注重力)架构,月之暗面则提出了MoBA(混淆块注重力)架构。两者都试图解决模子处置惩罚长文本时的效率瓶颈。清华大学教授章明星曾对此谈论,这说明两家顶尖团队敌手艺演进的偏向得出了相似的结论 。但这次K2在文本长度上一样平常,似乎还没把MoBA彻底用上。

另外,与MiniMax等敌手的做法不太相同的地方在于,Kimi此次的开源模子,架构上选择了DeepSeek开发和依赖的MLA(多头潜在注重力),现在手艺报告还没宣布,从Hugging Face的信息来看,Kimi K2用了却构类似DeepSeek V3的MLA,专家数增添到了384个,激活专家坚持在8个。

在优化器上Kimi此前的事情也成了此次模子要害。要训练万亿模子,通用的AdamW优化器已面临挑战。Kimi此前选择了在更新的Muon优化器上深度投入 ,并针对大规模训练中的不稳固性,提出了MuonClip手艺,最终支持了K2在15.5万亿token数据量下的平稳训练。

这些手艺投入背后尚有一个清晰的手艺赌注:“模子即Agent,Agent即模子”的理念。

在K2宣布前,月之暗面就通过Kimi-Researcher产品展示了其对智能体的明确——追求一种“零结构”的智能体,不依赖人类预设流程,而是通过端到端的强化学习,让模子在真实的使命反响中自主学习怎样思索、妄想和使用工具 。为了实现这一点,Kimi K2在可验证使命(如代码和数学)上举行强化学习的同时,还通过引入“自我评价(self-judging)”机制,解决了在开放性、非验证类使命上的奖励稀缺问题,从而提升了模子的泛化体现。

将这些线索串联起来看,Kimi K2的开源更像是杨植麟给Kimi重新定位后交出的第一个答卷。着实看看这一起的种种行动,会发明这个团队一直有一个显着的特征,他们在手艺上照旧想争一口吻,这体现在他们总会有一个自己的“赌注”,此前是长文本,今天就是Agent,然后围绕一个点,做取舍,押注,交卷。

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实测K2,瞄准Anthropic的Agent能力

此次Kimi选择先全线上线给用户使用的战略,我们也第一时间上手测了测它的现实能力。

首先是一个“打字游戏”。

我们在cline上接入kimi k2模子,并实验复现一其中文版打字游戏。

prompts:做一个“打字”游戏,页面上跳出来一句话,用户需要在划准时间内,把这句话打出来。

我们在prompts中只简朴形貌了一下游戏玩法,而kimi k2自动天生了“需求剖析”和“手艺计划”,并且针对游戏功效还举行了增补,如进度条、得分系统等。在游戏天生后,kimi k2写了一份简朴的游戏先容,包括了操作说明和游戏特点。

并且,kimi k2的打字游戏一次天生完成度就很高,可以直接运行,基本没有bug。

项目网址:https://ddlpmj.github.io/pw_kimik2_test/

别的,浏览网页获守信息并作出妄想,也是Agent的主要能力体现之一。

prompts:我喜欢音乐节,我希望你可以帮我找一下今年各大音乐节的名称、行程等,做成日历清单,并以html的形式整理出来。

我们实验让kimi k2帮我们做一份“音乐节日历清单”,并以网页的形式展现出来。和打字游戏一样,kimi k2除了prompts中的要求,还像个助理一样,增补了音乐节的其他信息,如所在、是否确认举行等。

在制品页面设计中,kimi k2还做了妄想,如1-3月举行的音乐节在统一页面展示,4-6月的在另一页面展示。鼠标移动到详细的音乐节上,还会有放大的特效。

能否取得大宗数据,并从中做出洞察也是我们磨练的能力之一。我们下载了近5年的上上证指数数据,共1214条,交给kimi k2举行剖析。

prompts:@/000001perf.xlsx 这是一份上证指数数据,剖析数据并做一份剖析报告,报告中要包括图表

可以发明,kimi k2决议用python举行报告天生,为了读取表格文件和天生图表,它会自动检查有没有pyhton相对应的库,并举行下载。

在指标上,kimi k2会自动挑选有代表性的举行剖析,如最高/低日成交额,数据波动等。

从剖析报告制品来看,kimi k2先天生图表,后生身剖析报告,最后将二者连系,逻辑较量顺畅。别的,kimi k2天生的图表形式多样,趋势线、热力散点图等都有。

并且kimi k2基本找出了上证指数的特点。

为了测试K2的气概化文本天生能力,我们选择了一个具有挑战性的使命:让它模拟着名脱口秀演员付航的演出气概,创作一段300字的脱口秀段子。

测试效果显示,K2确实展现出了一定的气概模拟能力。从外貌看,天生的文本在语言节奏和表达方法上有那么几分相似,但仔细剖析后发明,它并没有真正捕获到付航段子的焦点特质。

首次天生的内容保存显着的逻辑杂乱问题,读起来让人摸不着头脑,甚至难以明确基本的表达意图。经由参数调解和prompt优化后,第二次的输出在可明确性方面有了显著提升,至少能够清晰地转达想要表达的内容,但依旧欠可笑。

不过值得注重的是,K2在最近的升级中展现出了一个有趣的转变趋势。它的文本表达气概显着向R1靠拢,最先频仍使用一些颇为华美的比喻和相对重大的语言。这很可能也跟Kimi K2在训练中对合成数据的使用有关。

更多的细节期待它的官方手艺报告来揭秘。

在Kimi的英文手艺博客里,它也直接取名:Kimi K2: Open Agentic Intelligence。在此之前,Anthropic的Claude是把自己和Agent能力捆绑最细密的模子系列,并且也同样在聚焦Agent能力同时没有太多去提高多模态等能力。此次K2对标Claude的思绪很显着,在模子能力上也做了很显着的取舍。

凭证Kimi透露,K2现在已具备重大指令集剖析能力,可以兼容Anthropic等的API接口,可以无缝接入Cline,owl等Agent框架。在社区里,种种对K2的实测也纷纷泛起。其中不少开发者也表达了对实测上手K2在Agent能力上的惊艳。甚至已经有人“开发”出把Claude Code里的Claude模子替换成Kimi K2的要领,并且体现可以用来平替。

接下来可能可以期待Kimi 的产品上,也会像Claude那样衍生出更多功效,预训练模子的希望最终真正“反哺”到它C端产品上,然后Make Kimi great again。

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责编:李润洪

审核:金蝉

责编:朴凤柱

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