开发者实测Kimi K2：兼容Claude Code、Agent表现超预期，中国大模型首次让API价格腰斩

嘿，各位关注AI的朋友们！最近大模型圈是不是又有点“卷”不动了？别急，新主角来了！

国内大模型独角兽“月之暗面”最近放大招了！他们不仅发布了，还开源了最新一代的MoE（混合专家模型）架构基础模型——Kimi K2。这消息一出，立马在海外开发者圈掀起了不小的波澜。

01两天超过马斯克xAI？这速度有点快！

有数据显示，Kimi K2推出还不到48小时，就在API聚合平台OpenRouter上的token使用量，超越了刚刚发布号称“全球最强AI”Grok 4的马斯克创立的xAI公司。这速度，简直让人怀疑是不是“封神”了？

官方介绍，Kimi K2是月之暗面首款开源的旗舰模型，参数量直接拉满到1万亿（1T），激活参数32B，现在已经在Kimi的网页和App上能用了。有网友感叹：“万亿参数的模型，居然开始在非英伟达的硬件上流畅跑了！” 更大胆的猜测是：如果中国实验室能玩转巧妙的路由策略，用更少的芯片跑出更强的智能，那英伟达在AI硬件上的“老大哥”地位，是不是该有点“颤抖”了？这被形象地称为“压力下的创新”——拿不到高端芯片？没关系，咱们重新设计，让自研硬件也能大放异彩！

02实力如何？开发者实测：比预期还惊喜！

光说参数没用，得看真本事。在代码生成、智能体（Agent）能力、工具调用这三项关键基准测试中，Kimi K2拿下了开源模型里的SOTA（当前最佳）成绩。这还不算完，在实际场景中，它也展现了更强的泛化能力和实用性。比如，在前端开发里，能生成既美观又实用的代码；能自动把需求拆解成规范可执行的“工具调用”指令；还能根据要求，轻松切换各种文风来改写文本。

这几天，不少开发者分享了他们的实测感受和对比。结果嘛，Kimi K2在各种测试中不仅没掉链子，表现甚至比官方预期还要亮眼！网上充斥着这样的评价：“不输Claude 4，但便宜80%！”、“可能是唯一能超越R1（指R1智能体）的存在…” 听起来是不是有点“牛皮”？

03对比测试：Kimi K2 vs Claude Code，谁更香？

很多用户直接“硬刚”，把Kimi K2连到了Claude Code上测试。为啥能这样？因为Kimi K2的API服务兼容性超强，能对接OpenAI和Anthropic的格式，和各种框架也玩得来。

一位开发者对比后总结：Kimi K2的编码能力杠杠的，跟Claude 4基本一个水准，但成本只要Claude 4的20%！唯一的“槽点”是API响应稍微慢了那么一丢丢。另一位多年AI从业者刘小排也分享体验：“用Kimi K2驱动Claude Code，编程能力跟原版差别不大，能替代85%的场景。要是用DeepSeek驱动，估计只能替代60%。”

有网友评论得挺有意思：“能用Kimi K2跑Claude Code，这事挺有意思。说明Claude这套Agent架构，其实啥模型都能用，理论上Gemini、Grok、o3也行。选择权，最终还是用户说了算！”

除了编码，Kimi K2在Python数据分析、网站生成上也是“小菜一碟”。有用户甚至用Kimi K2几乎独立“造”了一个前端组件库，全程没借“外力”，就用了简单的提示词，效果却惊艳。还有用户表示，用它做创意写作和角色扮演，效果拔群，甚至觉得中文创意写作能力是“唯一能超越R1的存在”。

04“高性价比”的秘密：技术创新是关键

Kimi K2为啥这么“能打”又“便宜”？月之暗面揭秘了背后的技术：预训练用了他们自研的MuonClip优化器，能让万亿参数模型又稳又快地训练起来。在高质量人类数据越来越稀缺的情况下，这优化器能有效提高Token利用效率，找到新的性能提升空间。此外，还有大规模智能体工具使用数据合成、引入自我评价机制的通用强化学习等技术加持。

月之暗面解释说，在数据有限、模型配置固定的情况下，Token利用率越高的优化器，产生的智能就越多。他们之前的项目Moonlight就证明了，Muon优化器比常用的AdamW强不少。

05“撞车”DeepSeek？还是英雄所见略同

有意思的是，Kimi K2的架构和DeepSeek V3高度相似，主要区别是“注意力头数量更少、专家数量更多”。月之暗面在技术博客里也承认，Kimi K2的设计目的是在Moonlight基础上进一步扩展，所以架构和DeepSeek-V3很像。他们基于缩放律分析，减少了注意头数量来提升长上下文效率，增加了MoE的稀疏性来提高Token效率。

这已经不是月之暗面和DeepSeek第三次在研究方向上“不谋而合”了。今年2月，两家公司都提出了挑战Transformer核心注意力机制的新架构；4月，又分别推出了用于数学定理证明的大模型，技术报告里都提到了强化学习。

06智能体能力的“进化”：数据合成+强化学习

Kimi K2智能体能力的提升，主要靠两点：大规模智能体数据合成和通用强化学习。为了让模型学会用复杂的工具，他们借鉴了ACEBench，开发了一套能模拟现实工具使用场景的流程，系统性地扩展了包含数千工具的数百个领域（既有真实工具，也有合成工具），然后生成了数百个拥有多样化工具集的智能体。

07回归基础，厚积薄发

据悉DeepSeek意外爆火后，月之暗面就收敛了市场投放，把重心放回了基础模型研发。之前也有消息称，他们在布局AI医疗，提升Kimi在专业搜索领域的表现，并探索Agent产品方向，发布了Deep Research等。

Kimi K2发布当晚，联合创始人张宇韬在朋友圈直接喊话：“Make Kimi Great Again！” 看来，月之暗面对Kimi K2寄予厚望，希望它能成为在DeepSeek冲击下，让公司重新站稳脚跟的关键一役。

好了，关于Kimi K2的种种“神迹”，今天就聊到这里。你对这款新模型有什么看法？欢迎在评论区留言讨论！