突破性 AI 技术
探索下一代开源 AI，其革命性的能力重新定义了可能性。
- 1 万亿参数 MoE 架构先进的专家混合（Mixture-of-Experts）模型，拥有 1 万亿参数和 320 亿活跃参数，实现最佳性能。
- 卓越的编码能力在 LiveCodeBench 上达到 53.7%，SWE-bench 上达到 65.8% 的行业领先编码基准表现。
- 智能体和工具集成内置工具调用和自主智能体能力支持，用于解决复杂问题。
为什么选择 Kimi K2
体验开源 AI 的强大力量，享受行业领先的性能和完全的创新自由。
如何开始使用 Kimi K2
通过四个简单步骤部署和开始使用 Kimi K2：
Kimi K2 的关键功能
为寻求尖端性能的开发者、研究人员和企业构建的先进 AI 能力。
128K 上下文长度
处理大量文档并维持长对话，拥有行业领先的上下文窗口。
多语言支持
在英语和中文方面表现卓越，具有文化理解和细致入微的响应。
高级工具调用
原生函数调用能力，可与外部 API 和系统无缝集成。
零训练不稳定性
在 1 万亿参数规模下，使用创新的 MuonClip 优化器在训练期间实现前所未有的稳定性。
多推理引擎
灵活部署，支持 vLLM、SGLang、KTransformers 或 TensorRT-LLM，以实现最佳性能。
智能体优先设计
专为自主推理、规划和复杂问题解决场景而构建。
Kimi K2 数据一览
在行业基准和实际应用中表现卓越。
模型规模
1T
参数
活跃参数
32B
每 token
上下文长度
128K
Tokens
开发者对 Kimi K2 的评价
听听正在生产环境中使用 Kimi K2 的开发者、研究人员和公司的声音。
Sarah Chen 博士
AI 研究主管
Kimi K2 的编码能力非常出色。我们已将其集成到开发工作流程中，与其它开源模型相比，代码生成速度提高了 40%。
Marcus Rodriguez
高级开发人员
工具调用功能改变了游戏规则。我们几天内就构建了一个完整的 AI 代理系统，而不是几周。128K 上下文无缝处理了我们整个代码库。
Lisa Wang
TechFlow 首席技术官
终于有一个可以与专有解决方案媲美的开源模型了。我们已在生产环境中部署 Kimi K2，客户非常喜欢改进后的响应质量。
Alex Thompson
ML 工程师
MoE 架构非常出色。我们获得了 1 万亿参数的性能，而活跃参数仅为 320 亿——对我们的基础设施限制而言，效率完美。
Elena Petrov 教授
计算机科学研究员
Kimi K2 的数学推理能力令人印象深刻。我们正在将其用于研究助手，结果始终优于我们领域的其他模型。
David Kim
创业公司创始人
无限制的开源意味着我们可以自由创新。Kimi K2 为我们整个 AI 平台提供支持，并随着用户群的增长而完美扩展。
Kimi K2 与其他 AI 模型有何不同？
Kimi K2 是一个拥有 1 万亿参数的 MoE 模型，活跃参数为 320 亿，专门为代理智能设计。它在编码、工具调用和复杂推理方面表现出色，同时在 Modified MIT License 下完全开源。
专家混合 (MoE) 架构如何工作？
我们的 MoE 架构使用 384 位专家，每个 token 选择 8 位，提供 1 万亿参数容量，同时每次推理仅激活 320 亿参数。这以高效的资源利用实现了卓越的性能。
支持哪些推理引擎进行部署？
Kimi K2 支持 vLLM、SGLang、KTransformers 和 TensorRT-LLM。我们为每个引擎提供全面的部署指南和示例，以确保在您的环境中实现最佳性能。
Kimi K2 与专有模型相比性能如何？
Kimi K2 在 LiveCodeBench 上达到 53.7%，SWE-bench Verified 上达到 65.8%，AceBench 上达到 76.5%，在编码和推理任务上通常优于许多更大的专有模型。
Kimi K2 适合商业用途吗？
是的！Kimi K2 在 Modified MIT License 下发布，允许无限制的商业使用。您可以将其部署到生产环境，修改它，并自由集成到您的产品中。
运行 Kimi K2 的系统要求是什么？
由于其 1 万亿参数大小，Kimi K2 需要大量的 GPU 内存。具体要求取决于您选择的推理引擎和量化设置。请查阅我们的部署指南以获取详细规格。
体验开源 AI 的未来
立即开始使用 Kimi K2 进行构建——完全免费和开源。