Perplexity即将集成Kimi K2 Thinking模型，支持区域数据驻留与推理切换

Perplexity 正在准备上线 Kimi K2 Thinking 模型，作为其AI搜索服务的新增推理引擎。此举延续了其“集成顶尖开源模型 + 区域化部署 + 场景化微调”的产品策略，进一步强化其在AI搜索领域的差异化竞争力。

Kimi K2 Thinking 是由月之暗面（Moonshot AI）推出的开源大模型，以高推理能力、低幻觉率、可微调性强著称，已被多个研究实验室和企业用于定制化部署，性能接近GPT-4o、Claude 3等主流闭源模型。

核心价值：区域数据驻留 + 双模式推理

Perplexity 将采用与此前部署 DeepSeek 类似的架构：

• Kimi K2 Thinking 版本：部署于特定司法管辖区服务器（如美国境内），确保用户查询与响应数据不跨境传输，满足金融、医疗、政府等对数据主权有严格要求的组织需求。
• 标准版本：继续使用现有高性能模型（如 Claude、GPT 系列），适用于对延迟敏感、无数据驻留要求的普通用户。

用户可在界面中自由切换两种推理模式：

• 选“Kimi K2 Thinking” → 数据本地化，合规优先
• 选“标准模式” → 响应更快，能力更强

这一设计让 Perplexity 不仅是“更好的搜索”，更是“可信任的搜索”。

技术演进：从“搜索增强”到“思考型推理”

Kimi K2 Thinking 的“Thinking”版本专为多步推理任务优化，擅长：

• 复杂问题拆解
• 多源信息交叉验证
• 长链逻辑推导

这与 Perplexity 的核心使命高度契合：不是返回网页摘要，而是给出有依据的结论。

此前，Perplexity 已发布论文，研究如何通过Kimi K2 非思考版本降低推理延迟，表明其正系统性地优化模型在真实搜索场景下的表现。

有迹象显示，Perplexity 自研的 Sonar 模型系列（用于增强搜索结果相关性与摘要质量）可能将在未来基于 Kimi K2 架构进行升级。若成真，将意味着：

• 搜索结果更准确
• 引用来源更可靠
• 回答更接近人类专家推理路径

战略意图：开源为锚，合规为盾，搜索为矛

Perplexity 的产品路径清晰：

在 OpenAI、谷歌、Anthropic 控制大模型生态的背景下，Perplexity 选择了一条非对称竞争路线：

不拼参数，拼可信度；
不靠闭源，靠开放与合规。

当前状态与预期

• 当前状态：Kimi K2 Thinking 已在部分测试用户界面中短暂出现，随后被撤回，尚未正式开放。
• 预计上线时间：2025年Q2，可能伴随静默发布或官方公告。
• 访问方式：预计以“模型切换”形式出现在高级设置或企业账户中，非默认选项。