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Kimi K2 Thinking 模型已正式发布。就在我们以为 AI 模型发布节奏逐渐放缓之际，月之暗面（Moonshot AI）突然推出了这款 Kimi K2 Thinking 模型。

该模型在“思考型模型”领域迅速崭露头角，成为极具竞争力的一员。

我快速给它分配了一项简单的编码任务，其输出结果的速度与准确性可与 Claude 4.5、GPT-5 及 GLM 相媲美。

自今年7月月之暗面首次发布 Kimi 模型以来，我便一直关注着这家公司的动态。

初代 K2 模型已展现出不俗潜力，而此次推出的“思考版”（Thinking 版本）同样令人印象深刻。

它被专门训练去攻克大多数模型难以应对的难题：在数百个连续步骤中，将深度推理与工具协同调度能力相结合。

具体来说，它能在单个任务中处理 200-300 次工具调用，且全程保持逻辑连贯。

即便是来自 OpenAI 和 Anthropic 的前沿模型，也鲜少能达到这一水平。

月之暗面并非在现有模型基础上简单叠加“扩展思维链”（extended chain of thought）功能，而是对 K2 Thinking 模型进行了端到端训练，使其能够将推理过程与函数调用无缝交织。

最终呈现的模型，能够在持续数百步的工作流程中自主完成研究、编码与内容创作任务。

作为参考，大多数模型在连续调用 30-50 次工具后，性能便会开始下降。

而 K2 Thinking 模型即便远超这一阈值，仍能保持稳定的、目标导向的运行状态。

多项基准测试结果也印证了这一点：在“人类终极考试”（Humanity’s Last Exam）工具启用场景下，K2 Thinking 获得 44.9 分，超越 Claude Sonnet 4.5，且逼近 GPT-4.5。

在 BrowseComp 等智能代理搜索任务（agentic search tasks）中，它的表现也优于 Claude 和 OpenAI 的所有模型。

更重要的是，这是一款开源模型——你可以直接下载，亲自进行测试。

其定价同样极具竞争力：月之暗面将输入 tokens 的 API 费率下调了高达 75%，其中 turbo 版本的输入 tokens 费用仅为每百万 tokens 1.15 美元。

也就是说，只需花费远低于 Claude 模型的成本，就能获得与之相当的智能水平。

在本文中，我将深入解析 K2 Thinking 模型的亮点所在、它与竞品的性能对比，以及对于正在开发智能代理（agents）或处理长上下文编码任务的开发者而言，这款模型意味着什么。

首先，我们先来了解一下这款模型的核心功能。

一、什么是 Kimi K2 Thinking 模型？

Kimi K2 聊天界面截图

K2 Thinking 是一款混合专家模型（mixture-of-experts model），总参数量达 1 万亿，每个 token 激活的参数量为 320 亿。

该模型架构包含 384 个“专家模块”，每个 token 会筛选出 8 个专家模块参与计算，同时设有 1 个适用于所有操作的共享专家模块；支持 256K 上下文窗口，并采用原生 INT4 量化技术。

1.1 深度推理 + 工具协同调度

大多数“思考型模型”仅具备“扩展思维链推理”能力，即先将问题逐步拆解，再给出答案。

K2 Thinking 不仅能做到这一点，还能在推理过程中穿插工具调用——也就是说，它可以先推理、调用搜索工具、基于搜索结果继续推理、执行 Python 代码、根据代码输出调整推理方向、发起新一轮搜索，如此循环往复，完成数百步任务。

月之暗面将这种能力称为“带工具调用的交织式思维链”（interleaved chain-of-thought with tool calls）。

该模型通过端到端训练专门适配这种工作流程，而非在基础模型上“额外嫁接”工具使用功能。

当给大多数模型分配需要多工具协作的复杂任务时，它们要么会提前规划好所有步骤（一旦条件变化便会失效），要么在几十步后就会失去逻辑连贯性。

而 K2 Thinking 模型在连续调用 200-300 次工具的情况下，仍能保持稳定的目标导向行为。

这是月之暗面官方给出的性能指标，且多项基准测试已证实其准确性。

1.2 原生 INT4 量化技术

K2 Thinking 模型采用“量化感知训练”（Quantization-Aware Training, QAT）技术，原生支持 INT4 量化。

这与“事后量化”（post-hoc quantization）不同——后者是对已训练完成的模型进行压缩，性能能否保持全凭运气；而 QAT 技术在模型训练阶段就已将量化需求纳入考量，最终能在保证精度损失最小的前提下，将推理速度提升约 2 倍。

后续你将看到的所有基准测试结果，均来自该模型的 INT4 版本。

对于需要生成冗长推理链的“思考型模型”而言，推理速度至关重要——K2 Thinking 模型将量化版本设为默认选项，正是为了应对这一需求。

该模型采用“压缩张量格式”（compressed-tensors format），可与 vLLM、SGLang 及其他主流推理引擎兼容。

若你需要更高精度（如 FP8 或 BF16），也可对权重文件进行解包与格式转换。

1.3 架构细节

K2 Thinking 模型采用“多头潜在注意力”（Multi-Head Latent Attention, MLA）机制，包含 64 个注意力头与 7168 维隐藏层。

每个专家模块的隐藏层维度为 2048，激活函数采用 SwiGLU；词汇表规模为 16 万 tokens，共设有 61 层网络（含 1 个全连接层）。

其 256K 上下文窗口不仅领先于大多数开源模型，与前沿闭源模型相比也具备竞争力。

对于开发智能代理或处理大型代码库的开发者而言，“长上下文长度”与“工具协同调度能力”是该模型最核心的两大优势——它能在执行多步骤调试或重构任务时，保留大量代码上下文信息，且全程不偏离目标。

二、性能表现与基准测试

在推理、智能代理搜索与编码三大任务领域，K2 Thinking 模型均以 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 4.5 为对标对象。

基准测试结果显示，它不仅具备竞争力，在多个领域甚至实现了性能超越。

2.1 推理性能

推理性能测试图

在“人类终极考试”（Humanity’s Last Exam, HLE）工具启用场景下，K2 Thinking 得分为 44.9 分。

这一成绩高于 Claude Sonnet 4.5（32.0 分），且接近 GPT-4.5（41.7 分）；在不启用工具的纯文本测试中，其得分为 23.9 分，虽低于 GPT-4.5（26.3 分），但仍高于 Claude Sonnet 4.5（19.8 分）。

在允许“延长推理时间”的“重度模式”（heavy setting）下，K2 Thinking 得分进一步提升至 51.0 分。

数学基准测试方面：在可调用 Python 的 2025 年美国数学邀请赛（AIME 2025）中，该模型得分为 99.1 分；在 2025 年哈佛-麻省理工数学锦标赛（HMMT 2025）中得分为 95.1 分。

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推理性能测试结果图

这两项得分均使其跻身当前顶级模型行列。在面向研究生水平的科学基准测试 GPQA Diamond 中，K2 Thinking 得分为 84.5 分，与 Claude Sonnet 4.5（83.4 分）基本持平，且接近 GPT-4.5（85.7 分）。

2.2 智能代理搜索任务性能

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智能代理搜索任务测试图

这一领域是 K2 Thinking 模型的核心优势所在。

在测试网页搜索与信息整合能力的 BrowseComp 基准中，K2 Thinking 得分为 60.2 分——远超 Claude Sonnet 4.5（24.1 分），且高于 GPT-4.5（54.9 分）。

在中文版本测试（BrowseComp-ZH）中，K2 Thinking 得分为 62.3 分，与 GPT-4.5（63.0 分）基本持平，显著高于 Claude Sonnet 4.5（42.4 分）。

在金融搜索任务基准（FinSearchComp-T3）中，K2 Thinking 得分为 47.4 分，虽略低于 GPT-4.5（48.5 分），但仍高于 Claude Sonnet 4.5（44.0 分）。

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智能代理搜索任务测试结果图

当任务需要多步骤工具使用、搜索协同与结果推理时，K2 Thinking 模型的性能达到甚至超越了前沿模型水平。

月之暗面表示，这一优势源于模型在“交织式推理与工具调度”方面的专项训练——大多数模型将工具调用视为独立操作，而 K2 Thinking 则将其纳入推理过程的一部分。

2.3 编码性能

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编码性能测试图

在测试真实世界软件工程任务的 SWE-bench Verified 基准中，K2 Thinking 得分为 71.3 分——虽低于 Claude Sonnet 4.5（77.2 分）和 GPT-4.5（74.9 分），但高于 DeepSeek-V3.2（67.8 分），仍是顶级模型阵营中的有力竞争者。

在多语言编码基准（SWE-bench Multilingual）中，K2 Thinking 得分为 61.1 分——Claude Sonnet 4.5 以 68.0 分领先，但 K2 Thinking 仍高于 GPT-4.5（55.3 分）。

在测试“多代码库同时处理能力”的 Multi-SWE-bench 基准中，K2 Thinking 得分为 41.9 分。

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编码性能测试结果图

该基准中，Claude Sonnet 4.5 以 44.3 分领先，但 K2 Thinking 仍高于 GPT-4.5（39.3 分）和 DeepSeek-V3.2（30.6 分）。

在竞赛编程基准（LiveCodeBench v6）中，K2 Thinking 得分为 83.1 分——虽低于 GPT-4.5（87.0 分），但显著高于 Claude Sonnet 4.5（64.0 分）。

总体来看，尽管未在所有编码基准中夺冠，但 K2 Thinking 模型已具备处理复杂软件任务的能力。

2.4 支持 200-300 次连续工具调用

月之暗面官方称，K2 Thinking 模型能执行 200-300 次连续工具调用，且全程保持逻辑连贯。

大多数模型在调用 30-50 次工具后便会性能衰减，具体表现为：偏离初始目标、重复操作或输出内容逻辑混乱。

而 K2 Thinking 模型通过专项训练，能够将模糊问题拆解为清晰的子任务，用合适的工具执行任务，并在全程保持对总目标的把控。

对于“长周期智能代理任务”（如研究内容整合、多文件代码重构、复杂数据分析流程）而言，这种稳定性至关重要。

四、总结与展望

K2 Thinking 模型彻底改变了 AI 编码的成本逻辑——你只需花费一小部分成本，就能获得与 GPT-4.5 同级别的性能，且支持自行部署。

其“200-300 次工具调用稳定性”还拓展了全新应用场景：例如，跨大型代码库的多文件重构、整合数十个信息源的研究型智能代理、执行复杂转换的数据分析流程等。

对于开发智能代理系统的开发者而言，这种稳定性无疑是极具吸引力的替代方案；而仅需 0.60 美元/百万输入 tokens 的成本，也让你能够将整个代码库输入模型，无需担心成本失控。

你是否已在工作流程中测试过 K2 Thinking 模型？欢迎分享你的使用体验——无论是亮点还是不足，都期待你的反馈。

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