说明：以下均由Kimi-k2-thinking模型自己调用工具整理，在发布后三小时网络上信息不多的情况下.

官方链接：https://platform.moonshot.cn/docs/guide/use-kimi-k2-thinking-model

用官方的代码，修改了一句提示词：

请帮我生成一份今日关于kimi发布kimi-k2-thinking模型的新闻报告

执行过程截图如下，可以看到有反思、纠错和调整：

以下内容是截图中，kimi-k2-thinking模型输出的最后结果，看看质量如何：

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Kimi-k2-thinking模型发布新闻报告

发布日期：2025年11月6日 报告版本：v1.0

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一、核心要点

月之暗面（Moonshot AI）今日正式发布kimi-k2-thinking模型——Kimi K2系列专为深度推理和Agentic任务优化的思考版本。该模型在保持256K超长上下文的基础上，强化了通用推理与多轮工具调用能力，标志着Kimi在长文本理解与自主任务执行领域迈出关键一步。

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二、模型概览

2.1 基础信息

项目	详情
模型名称	kimi-k2-thinking
上下文长度	256,000 tokens
核心能力	通用Agentic能力、深度推理、多轮工具调用
同步版本	kimi-k2-thinking-turbo（高速版）

2.2 定价策略

• 标准版：输入 ¥4/百万tokens，输出 ¥16/百万tokens

• Turbo高速版：输入 ¥8/百万tokens，输出 ¥58/百万tokens（最高可达100 tokens/s）

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三、技术特性解析

3.1 架构优势

kimi-k2-thinking基于Kimi K2的万亿参数MoE架构（总参数量1万亿，单次推理激活320亿参数），继承三大核心技术创新：

1. MuonClip优化器：替代传统Adam优化器，在万亿参数规模下实现全程无loss spike的平稳训练，token利用效率显著提升

2. 大规模Agentic数据合成：构建覆盖数百领域、数千工具的多轮调用场景合成pipeline，解决工具交互数据稀缺问题

3. 通用强化学习：通过自我评价机制（self-judging）攻克不可验证任务的奖励稀缺难题

3.2 功能亮点

• 深度推理能力：在代码生成、数学推理等可验证任务上表现卓越

• 多模态理解：支持图像理解（视觉版本）

• 工具调用：支持复杂多轮工具调用场景

• 响应速度：Turbo版本专为高吞吐场景优化

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四、应用场景与实测表现

根据官方文档及早期测试反馈，kimi-k2-thinking在以下场景展现突出能力：

1. 复杂任务拆解：可自主规划并执行需要多步骤、多工具协作的复杂任务

2. 长文档分析：256K上下文支持整本电子书、大型代码库、多轮对话历史的完整理解

3. 智能体开发：为构建自主AI Agent提供底层能力支持

4. 研发辅助：在代码补全、bug修复、架构设计等技术场景中表现优异

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五、生态与部署

5.1 开放支持

• API即插即用：在原有项目中直接替换模型代号即可升级

• 多框架兼容：vLLM、SGLang、ktransformers等主流推理引擎已同步支持

• 权重开源：模型及fp8权重文件已上架Hugging Face

5.2 接入示例

curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
-d '{
"model": "kimi-k2-thinking",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好"}
],
"temperature": 1.0
}'

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六、战略意义与行业影响

6.1 产品迭代逻辑

kimi-k2-thinking的发布延续了月之暗面”长文本→多模态→深度推理→智能体“的清晰演进路径：

• 2023年10月：20万汉字长文本突破

• 2024年3月：200万字无损上下文

• 2024年底：k0-math、k1视觉思考模型对标OpenAI o1

• 2025年1月：k1.5多模态模型达到o1水平

• 2025年7月：Kimi K2开源发布

• 2025年11月：kimi-k2-thinking思考模型上线

6.2 市场竞争格局

该模型以极低的推理成本（¥16/百万tokens输出）提供接近顶级模型的推理能力，直接对标OpenAI o1等推理模型，同时在工具调用和Agentic能力上形成差异化优势。高速版的推出更使其在企业级应用场景中具备商业化竞争力。

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七、注意事项与限制

根据官方说明，当前版本存在以下限制：

• ❌ 暂不支持工具调用（ToolCalls）

• ❌ 暂不支持联网搜索功能

• ❌ 暂不支持Partial模式

• ❌ 暂不支持JSON Mode

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八、展望

月之暗面表示，kimi-k2-thinking仅是Kimi K2系列思考模型的首个版本。未来计划包括：

• 多模态能力深度集成

• 上下文长度进一步扩展至128K以上

• 硬件级优化与部署增强

• 开源生态系统持续建设

分析师观点：kimi-k2-thinking的发布标志着国产大模型在”推理智能体”赛道实现重要突破，其”高性能+低成本+开源”的组合策略，有望加速AI智能体应用的普及与创新生态繁荣。

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数据来源：Moonshot AI开放平台、网易科技、知乎专栏 免责声明：本报告基于公开信息整理，具体技术细节与性能表现以官方最终发布为准