月之暗面开源智能代理基础模型Kimi K2，参数达 1T，激活参数 32B

月之暗面正式发布其新一代 MoE 架构大模型——Kimi K2，并同步开源。该模型具备卓越的代码能力、数学推理能力以及智能代理（Agent）任务处理能力，是目前最适配于构建自主化智能系统的开源基础模型之一。

• 项目主页：https://moonshotai.github.io/Kimi-K2
• GitHub：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2
• 模型：https://huggingface.co/collections/moonshotai/kimi-k2-6871243b990f2af5ba60617d

核心亮点概览

• ✅ 超大规模 MoE 架构：总参数达 1 万亿，激活参数为 320 亿；
• ✅ MuonClip 优化器训练：实现稳定高效的万亿级模型训练；
• ✅ Token 利用效率突破：在数据有限背景下提升预训练扩展空间；
• ✅ 智能代理能力突出：擅长工具调用、自主编程、多步骤推理；
• ✅ 全面开源支持定制：提供 Base 与 Instruct 两个版本，满足研究与应用需求。

性能表现

Kimi K2 在多个权威基准测试中表现优异：

特别是在 Agentic Coding（自主编程）、Tool Use（工具调用） 和 Math & Reasoning（数学与推理） 三大维度上，Kimi K2 显示出显著优势。

技术架构与训练方法

MoE 架构设计

Kimi K2 是一个典型的稀疏门控专家混合（MoE）模型，采用动态激活机制，在保持模型容量的同时控制计算开销。

MuonClip 优化器创新

团队基于自研的 Muon 优化器进一步开发了 MuonClip，通过 qk-clip 技术有效缓解注意力 logits 爆炸问题，使模型在 15.5 万亿 token 上稳定训练，无任何尖峰或中断。

这一优化方案不仅提升了训练稳定性，也为未来更大规模的模型扩展提供了技术保障。

开源模型版本

Kimi K2 提供两个主要版本，满足不同场景需求：

1. Kimi-K2-Base

• 适用对象：研究人员、开发者；
• 特点：未经指令微调的基础模型，适合用于微调、科研实验及定制化开发。

2. Kimi-K2-Instruct

• 适用对象：开发者、产品工程师；
• 特点：经过通用指令后训练，即插即用，适用于聊天、智能代理等交互式场景。

主要应用场景

✅ 自主编程（Agentic Coding）

Kimi K2 能自动理解任务目标，编写代码并调试运行，适用于自动化软件工程流程。

示例：自动管理 Minecraft 渲染、执行测试、捕获日志、迭代改进代码直至所有测试通过。

✅ 工具调用（Tool Use）

支持复杂工具链的组合使用，如搜索、浏览网页、编辑文件、API 调用等。

示例：为伦敦 Coldplay 演唱会制定旅行计划，调用航班、Airbnb、Gmail、日历等工具完成一站式安排。

✅ 数学与推理任务（Math & Reasoning）

在数学证明、科学建模、统计分析等方面表现出色。

示例：从 wandb 实验中提取洞察，生成可视化报告，并进行深度分析。

使用方式

🌐 官网与 App 访问

用户可通过 kimi.com 或 Kimi App 免费体验 Kimi K2 模型（部分功能正在逐步上线）。

💡 API 接入

Kimi 平台已上线兼容 OpenAI 与 Anthropic 的 Chat API 接口，开发者可轻松迁移现有项目接入 Kimi K2。

• 支持上下文长度：最长 128K tokens
• 输入 Token 价格：4 元 / 百万 tokens
• 输出 Token 价格：16 元 / 百万 tokens

详细文档请访问：platform.moonshot.ai

🖥 自行部署

推荐使用以下推理引擎部署 Kimi K2：

• vLLM
• SGLang
• KTransformers
• TensorRT-LLM

具体部署指南详见 GitHub 仓库。

未来展望

虽然 Kimi K2 已具备强大的智能代理能力，但月之暗面表示将持续迭代，未来将加入：

• 更强的“思考”能力（Reasoning）
• 视觉理解能力（Vision）
• 更高级的 Agent 自我进化机制

这将进一步推动 Kimi K2 向更通用、更自主的智能代理系统演进。