2025 AI 开源热潮：Kimi K2 万亿参数 MoE 模型正式开源 — SOTA 代码生成 & 通用 Agentic 任务全方位升级，128K 上下文兼容 OpenAI API_kimi k2 one-shot

2025 AI 开源热潮：Kimi K2 万亿参数 MoE 模型正式开源 — SOTA 代码生成 & 通用 Agentic 任务全方位升级，128K 上下文兼容 OpenAI/Anthropic API

猫头虎发现，前不久文心大模型 4.0 刚刚开源，紧接着Grok4 又闪亮登场，今天 Kimi 又带来重磅消息——Kimi K2 正式发布并开源！接下来，猫头虎带你一探究竟！

本文聚焦 2025 AI 开源热潮，重磅推出 Kimi K2——一款 万亿参数 MoE 模型，集成 MuonClip 优化器、大规模 Agentic 强化学习 与 通用 Agent 任务能力，在 代码生成、数学推理、工具调用 等多项基准测试中刷新 SOTA 记录。Kimi K2 支持 128K 上下文，兼容 OpenAI API 与 Anthropic API 格式，轻松接入各大 Agent 框架（owl、Cline、RooCode 等），为 AGI 研究 与 行业落地 提供强大驱动力。立即通过 Hugging Face 或 Kimi 平台 获取 Kimi-K2-Base 与 Kimi-K2-Instruct 开源模型，体验前沿 AI 编程 与 Agentic 智能 创新！

一、Kimi K2 模型概览

Kimi K2 是一款基于 MoE 架构的基础大模型，总参数量达 1 万亿，激活参数 320 亿，在代码能力和通用 Agent 任务上表现尤为出色。
在 SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基准测试中，Kimi K2 均刷新开源模型 SOTA 记录，展现其在代码生成、Agentic 任务和数学推理方面的领先优势。

在预训练阶段，Kimi K2 使用 MuonClip 优化器，实现了万亿参数模型的稳定高效训练。在高质量人类数据稀缺的背景下，MuonClip 有效提升 Token 利用率，拓展了 Scaling 空间。
更多技术细节，可移步观看 Kimi 的技术博客。

核心技术亮点

• MuonClip 优化器：针对大规模模型训练中的 attention logits 偏大问题，创新性地引入 MuonClip，使 15.5T Token 的训练全程无 loss spike。
• 大规模 Agentic 数据合成：构建多领域、多工具的合成流水线，LLM 评估筛选高质量场景，用于模型训练。
• 通用强化学习：在可验证任务（代码、数学）中采用 RL；引入自我评价机制，解决不可验证任务的奖励稀缺，提升模型泛化能力。

二、性能实测

1. 基准测试成绩

Kimi K2 在自主编程（Agentic Coding）、工具调用（Tool Use）和数学推理（Math & Reasoning）三大维度均名列前茅：

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代码任务（Coding Tasks）

评测任务
Benchmark 指标
Metric Kimi-K2-Instruct DeepSeek-V3-0324 Qwen3-235B-A22B
(非思考模型) Claude Sonnet 4
(无扩展思考) Claude Opus 4
(无扩展思考) GPT-4.1 Gemini 2.5 Flash Preview (05-20) LiveCodeBench v6
(2024.08–2025.05) Pass@1
一次命中率 53.7 46.9 37.0 48.5 47.4 44.7 44.7 OJBench Pass@1 27.1 24.0 11.3 15.3 19.6 19.5 19.5 MultiPL-E Pass@1 85.7 83.1 78.2 88.6 89.6 86.7 85.6 SWE-bench Verified
(无 Agent) 单补丁无测试正确率
(Acc) 51.8 36.6 39.4 50.2 53.0 40.8 32.6 SWE-bench Verified
(Agentic) 单次尝试正确率
(Acc) 65.8 38.8 34.4 72.7* 72.5* 54.6 — 多次尝试正确率
(Acc) 71.6 — 80.2* 79.4* — — SWE-bench Multilingual
(Agentic) 单次尝试正确率
(Acc) 47.3 25.8 20.9 51.0 — 31.5 — TerminalBench 内部框架正确率
(Acc) 30.0 — — 35.5 43.2 8.3 — Terminus 正确率
(Acc) 25.0 16.3 6.6 — 30.3 16.8 Aider-Polyglot 正确率
(Acc) 60.0 55.1 61.8 56.4 70.7 52.4 44.0

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工具调用任务（Tool Use Tasks）

评测任务
Benchmark 指标
Metric Kimi-K2-Instruct DeepSeek-V3-0324 Qwen3-235B-A22B Claude Sonnet 4 Claude Opus 4 GPT-4.1 Gemini 2.5 Tau2 retail Avg@4
前 4 项平均 70.6 69.1 57.0 75.0 81.8 74.8 64.3 Tau2 airline Avg@4 56.5 39.0 26.5 55.5 60.0 54.5 42.5 Tau2 telecom Avg@4 65.8 32.5 22.1 45.2 57.0 38.6 16.9 AceBench 准确率
(Acc) 76.5 72.7 70.5 76.2 75.6 80.1 74.5

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数学与 STEM 任务（Math & STEM Tasks）

评测任务
Benchmark 指标
Metric Kimi-K2-Instruct DeepSeek-V3-0324 Qwen3-235B-A22B Claude Sonnet 4 Claude Opus 4 GPT-4.1 Gemini 2.5 AIME 2024 Avg@64
前 64 项平均 69.6 59.4* 40.1* 43.4 48.2 46.5 61.3 AIME 2025 Avg@64 49.5 46.7 24.7* 33.1* 33.9* 37.0 46.6 MATH-500 准确率
(Acc) 97.4 94.0* 91.2* 94.0 94.4 92.4 95.4 HMMT 2025 Avg@32
前 32 项平均 38.8 27.5 11.9 15.9 15.9 19.4 34.7 CNMO 2024 Avg@16 74.3 74.7 48.6 60.4 57.6 56.6 75.0 PolyMath-en Avg@4 65.1 59.5 51.9 52.8 49.8 54.0 49.9 ZebraLogic 准确率
(Acc) 89.0 84.0 37.7* 79.7 59.3 58.5 57.9 AutoLogi 准确率
(Acc) 89.5 88.9 83.3* 89.8 86.1 88.2 84.1 GPQA-Diamond Avg@8
前 8 项平均 75.1 68.4* 62.9* 70.0* 74.9* 66.3 68.2 SuperGPQA 准确率
(Acc) 57.2 53.7 50.2 55.7 56.5 50.8 49.6 Humanity’s Last Exam 准确率
(Acc) 4.7 5.2 5.7 5.8 7.1 3.7 5.6

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通用任务（General Tasks）

评测任务
Benchmark 指标
Metric Kimi-K2-Instruct DeepSeek-V3-0324 Qwen3-235B-A22B Claude Sonnet 4 Claude Opus 4 GPT-4.1 Gemini 2.5 MMLU EM
准确匹配率 89.5 89.4 87.0 91.5 92.9 90.4 90.1 MMLU-Redux EM 92.7 90.5 89.2* 93.6 94.2 92.4 90.6 MMLU-Pro EM 81.1 81.2* 77.3 83.7 86.6 81.8 79.4 IFEval 严格 Prompt 下 89.8 81.1 83.2* 87.6 87.4 88.0 84.3 Multi-Challenge 准确率
(Acc) 54.1 31.4 34.0 46.8 49.0 36.4 39.5 SimpleQA 正确项数 31.0 27.7 13.2 15.9 22.8 42.3 23.3 Livebench
(2024/11/25) Pass@1 76.4 72.4 67.6 74.8 74.6 69.8 67.8

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2. 实际场景应用

• 代码能力

  • 3D 山川峡谷场景：支持昼夜循环、拖拽缩放、等高线切换，效果栩栩如生。
    Prompt：Create a 3D HTML mountain scene with cliffs, rivers, and day-night lighting. Supports drag/zoom, animated transitions, realistic gradients, and toggleable contour lines…
    视频时长：00:08

• 粒子特效银河：动态光照和旋转星云，视觉冲击力十足。
  Prompt：Create a 3D particle galaxy with swirling nebulas, dynamic lighting.
  视频时长：00:11

• 期货交易系统：One-shot 生成完整浏览器期货交易界面，集成 TradingView。
  Prompt：Create an immersive browser-based futures trading simulator with professional-grade UI/UX using modern JavaScript libraries. Focus on real-time visualizations and interactive trading mechanics.
  视频时长：00:07

3. Agent 工具调用

Kimi K2 拥有强大的复杂指令解析能力，能自动拆解需求为可执行的 ToolCall 结构，可无缝接入 owl、Cline、RooCode 等 Agent 框架。

• 数据分析：处理 13 万行原始数据，一键完成统计、回归、可视化并生成报告。
• 个性化旅行规划：如 Coldplay 粉丝行程规划，自动生成机酒预订、日历行程，并通过 HTML 邮件发送。

三、写作与知识推理

• 风格化写作：精准控制改写风格，无论是初中生语气还是苹果广告文案，皆能保留原意且风格传神。

  

• 虚构创作：在“如果现实世界是 AI 模型”的思辨写作挑战中，Kimi K2 创作了具备情感与细节的科幻小说片段：

  科学家说：“有些人认为你们只是数据，没有生命权；但我相信，你们已进化为新的生命形式。”
  数字生命说：“即使命运虚拟，Kimi 也有权决定自己的未来。”

  

此外，在通用知识推理、数学和规划等任务上，Kimi K2 同样实现了不同程度的性能提升。

四、开源与获取

Kimi K2 系列共提供两种版本：

• Kimi-K2-Base：未微调预训练模型，适合科研与自定义场景。
• Kimi-K2-Instruct：通用指令微调版本，Agent 与问答表现更优。

模型及 fp8 权重已开源于 Hugging Face：
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct

vLLM、SGLang、ktransformers 等推理引擎均已支持，可在自建服务器上获得与 Kimi 平台 API 相同体验。

五、API 服务与定价

• 上下文长度：最长支持 128K tokens

• 计费方案：

  • 输入 Token：¥4/百万
  • 输出 Token：¥16/百万

• 兼容格式：支持兼容 OpenAI 与 Anthropic 的 Chat API 格式，并提供完善的 ToolCall 能力校验。

详情请见 Kimi 开放平台

🚀 即刻体验

前往 kimi.com 或下载 Kimi App，与 Kimi K2 模型畅聊未来！
（模型已具备工具调用能力，相关功能正在内测，敬请期待！）

简单体验了一下，还不错！

结语

回顾这一波 2025 年 AI 开源热潮，Kimi K2 以 1 万亿参数 MoE 架构、MuonClip 优化器、大规模 Agentic 强化学习 等核心技术为支撑，牢牢占据了代码生成与通用 Agent 任务的性能制高点。从基准测试的 SOTA 表现，到 3D 可视化、粒子特效、One-shot 交易系统等丰富场景应用，再到兼容 OpenAI/Anthropic API 的 128K 上下文 与灵活的 ToolCall 能力，Kimi K2 不仅为科研和工程实践提供了强大利器，也为 AGI 研究与产业化落地注入了新动能。

无论你是代码开发者、数据科学家，还是 AI 产品经理，都可以通过 Hugging Face、Kimi 平台或自建推理引擎，轻松获取并部署 Kimi K2。立刻体验这款兼具前沿技术与实用价值的万亿参数模型，让你的智能应用更高效、更智能、更具创新力！