Kimi K2：开源 LLM 在推理方面对抗 ChatGPT-5.1 和 Claude 4.5
作者：Boxu Li
Kimi K2 在思考什么？
Kimi K2 思考是 Moonshot AI 的最新大型语言模型（LLM），被设计为一个可以逐步推理并自主调用外部工具的“思考代理”。本质上，Kimi K2 是一个开源代理推理模型，推动了深度推理和长时任务执行的边界。于 2025 年底发布，它拥有庞大的1 万亿参数架构，但通过专家混合（MoE）设计，每次推理仅激活 320 亿个参数，从而高效运行[1]。这使得 K2 能够在复杂任务上提供顶级性能，而不需要不切实际的硬件。作为一个开放模型（在修改后的 MIT 许可证下发布），Kimi K2 向 AI 社区免费开放——与 OpenAI 的 GPT-5 系列和 Anthropic 的 Claude 等专有系统形成鲜明对比。
关键特性与创新
- 深度思维链与工具使用： Kimi K2 被训练成能够交错进行思维链推理与动态工具调用。它可以在思考过程中自主调用搜索引擎、计算器、代码解释器和其他 API。令人印象深刻的是，它在200-300 次连续工具调用中保持连贯性，无需人工输入[2][3]。先前的模型在大约 30-50 次调用后可能会偏离或忘记目标，因此 K2 的长期专注是工具使用代理的突破。这使得复杂的工作流程（如研究、编码、写作）可以在数百个步骤中保持在轨道上。
- 庞大的上下文窗口： 拥有256,000 个标记的上下文长度[4][5]，Kimi K2 可以处理整本书或数小时的转录作为输入。它显著超越了当今大多数模型的上下文（相较之下，Claude 4.0 提供了 100K 标记，即使是像 DeepSeek V4 和 Google Gemini 3 这样的新对手也刚刚达到 1M 标记上下文[6][7])。这个巨大的上下文使 K2 能够在长文档或对话中整合知识，无需截断或遗忘早期信息，增强其推理连续性。
- 万亿参数 MoE 效率： 在技术层面，K2 的专家混合架构使用 384 个专家子网络，但每次查询仅激活一部分[8]。它实际上像一个 32B 参数模型那样工作（每个标记选择 8 个专家）[1]，赋予其万亿参数模型的能力，而运行成本仅为其一小部分。这种稀疏门控方法意味着更多专门的“头脑”处理任务的不同方面，改善多领域推理而无需每次运行都使用超级计算机。万亿参数模型曾经只是理论上的——Kimi K2 展示了一种极端规模与实用性相结合的可实现设计。
- INT4 量化提升速度： 独特的是，K2 通过量化感知训练后期训练，以原生支持 4 位权重[9]。这种 INT4 量化 将内存和推理延迟大约减少一半而不影响准确性[10]。实际上，这意味着 K2 可以在更少的 GPU 内存上更快地生成答案，而不影响性能。所有基准测试结果均在 INT4 精度下报告[10]，展示了效率不必牺牲性能。对于开发者来说，这降低了在一般硬件上使用如此大型模型的门槛。
- 稳定的长时间代理： 由于专门的奖励建模和一致性训练，K2 展示了在非常长时间会话中的稳定目标导向行为。它抵抗了其他代理在多次交互后表现出的典型漂移或退化。例如，早期测试者发现它即使在 300 次工具调用或 4 小时连续推理会话后也能保持上下文和目标[11][3]。这种在长任务（如逐步解决问题或多阶段编码项目）中的可靠性是一个关键的差异点。
Kimi K2 架构：MoE 和「推理图」
在底层，Kimi K2 的架构将前沿的 Transformer 主干与几乎每个模块中的 MoE（专家混合）层结合起来。它共有 61 层，包含 384 个专家，使用 64 个注意力头和 SwiGLU 激活函数[8]。每个标记只激活 8 个专家，由一个门控网络引导，将每个查询路由到最相关的「专家」。这种设计赋予了 K2 一种模块化推理的形式：不同的专家可以专注于子任务（数学、代码、语言等），模型在处理输入时动态组合专家路径的**「推理图」**。本质上，每个复杂查询都穿越由专家节点组成的图，这使其比单一模型具备更丰富和准确的推理能力。
这一理念与新兴研究相符，研究将思维链表示为图而非线性路径，这可以提高模型的理解力和稳健性。K2 的训练似乎鼓励了这种分支合并的思维链行为，为每个查询生成一种隐含的推理图。结果是一个灵活解决问题的 LLM，在得出答案前内部探索多条解决路径。这可能促使其在推理基准测试中获得高分。尽管复杂，K2 仍然易于使用：测试者报告在双 M3-Ultra 设置（苹果的 SOC）上运行速度约为 15 tokens/sec，压缩后完整的 1T 模型适合在 ~600 GB 的 VRAM 中[12][13]。对于一个开源社区模型而言，考虑到其规模，这种可及性十分出色。
基准性能：Kimi K2 对比 GPT-5.1、Claude 4.5 和 DeepSeek
Moonshot 的 Kimi K2 已与 2025 年的最佳模型进行对比测试。在许多 AI 基准测试 2025 中，K2 的结果引人注目。它在多个推理挑战中创下新的最先进成绩，常常超越其闭源对手[2][14]。以下是主要基准测试比较的快照（越高=性能越佳）：
表格： Kimi K2 思维 vs. 顶级模型——在复杂推理（HLE）和网络研究任务中，K2 领先于其他模型，甚至略胜于 GPT-5.1。它在像 BrowseComp 这样的代理工具增强基准上表现出色，远超 Claude 4.5（后者在工具使用上表现不佳）[15]。在 GPQA 中，K2 在困难的问答上与 GPT-5.1 持平，而在编码基准测试（SWE-Bench）上，K2 处于开放模型的前沿[11][20]。K2 唯一表现“中等”的类别是在某些知识密集型任务中，GPT-5.1 或 Claude 仍然略占优势[14]——例如，GPT-5.1 在某些高级语言任务上得分略高，而 Claude 4.5 据报道在一些高水平创意写作评估中仍然具有优势。尽管如此，Kimi K2 已大幅缩小了差距。这是开放模型在整体能力上最接近封闭“前沿”模型的一次[22]。
值得注意的是，人类的最后考试（HLE）——一个跨越多个领域的残酷综合测试——是K2的展示舞台。在启用工具的情况下，Kimi K2得分44.9%，击败了GPT-5.1的41.7%[18]。这件事非常重要：HLE本质上是一个类似图灵测试的知识和推理考验，因此一个开放模型在这里超越了OpenAI的旗舰模型是值得关注的。在BrowseComp，一个具有挑战性的网站研究基准测试中，K2取得了60.2%的成绩，而GPT-5.1为54.9%，Claude 4.5则远远落后，仅为24%[15]。这突显了像Kimi K2这样的工具使用“代理”模型可以在需要主动检索和多步骤推理的任务中占据优势。Anthropic的Claude，即使在其“Sonnet 4.5”推理模式中，也没有为这种互动任务进行优化，而K2正是为此而打造的。
值得注意的是，并不是每个得分都是K2的胜利。在一些领域（如普通知识测验和创造性任务）中，GPT-5.1或Claude 4.5表现更为出色[14]。例如，GPT-5.1在某些高水平学术基准上略微领先，而Claude的广泛微调有时在细微的对话质量上有所帮助。然而，这些差距很小，K2通常在误差范围内获胜或持平。这对于开源大型语言模型来说是一个巨大的飞跃，因为就在一年前，最好的开源模型还远远落后于像GPT-4这样的模型。
Kimi K2 对比 GPT-5.1 Codex-Max
OpenAI 的 GPT-5.1-Codex-Max 是 GPT-5.1 的一个专门版本，旨在处理长篇编程和代理任务。虽然它是一个封闭模型，但根据可用信息，GPT-5.1 采用密集（完全激活）的架构，参数数量可能在数千亿到数百亿之间（OpenAI 尚未披露确切规模）。在比较中，Kimi K2 与 GPT-5.1 相当。在像 HLE 这样的推理基准测试中，K2 实际上略微超过了 GPT-5.1，并且在复杂问答上几乎与其表现相当（K2 的 85.7% 对比 GPT-5.1 的 84.5% 在一个困难的问答集上）。GPT-5.1 在某些领域仍略有优势 —— 例如，GPT-5.1 在多步骤编程和数学上的训练使其在某些数学/代码测试中获得了接近满分的成绩（OpenAI 报告称 GPT-5.1 在 AIME 数学工具测试中达到 99.6%，略高于 K2 的 99.1%）。但这些差异是微小的。
一个显著的对比是上下文处理：Kimi K2 具有固定的 256K 令牌窗口，而 GPT-5.1 Codex-Max 使用一种称为 压缩 的“多上下文”策略。OpenAI 的模型可以跨多个上下文窗口工作，有效处理单个扩展任务中的数百万个令牌[21]**。与其使用一个巨大的窗口，它根据需要划分和压缩上下文。这使得 GPT-5.1 在例如阅读整个代码库时拥有一种无限的工作空间。K2 无法一次性处理数百万个令牌——它一次最多只能处理 256K——但它仍然可以一次性处理庞大的文档。因此，对于像大规模代码重构这样的任务，GPT-5.1 可能凭借其巧妙的上下文处理有优势。另一方面，Kimi K2 的优势是可访问性：它是开源的，可以自托管，而 GPT-5.1 是一个专有服务。开发者可以通过 OpenAI 兼容的 API 集成 K2 或在自己的硬件上运行它*[24]*，避免供应商锁定。总之，Kimi K2 和 GPT-5.1 在推理基准上不相上下，但在理念上有所不同——一个是开放社区在规模上的胜利，另一个是具有尖端专有技巧的封闭模型。
Claude 4.5（“Sonnet”）与 Kimi K2
Anthropic 的 Claude 4.5，代号为“Claude Sonnet 4.5”，更新重点在于更长的推理链和更“对话式思维”风格。Claude 4.5 引入了 交错思维标记 ——实际上，Claude 有时会在内部自我讨论问题，这种方法曾是 Anthropic 独有的[25]。有趣的是，这与 Kimi K2 和其他代理模型执行思维链的方式相似，尽管 Claude 历史上在没有工具使用的情况下完成。直接比较中，Kimi K2 在大多数工具增强任务中以较大优势超过了 Claude 4.5。如上所示，在 BrowseComp（网页导航/搜索挑战）中，K2 达到 60%，而 Claude 4.5 仅为 24%[15]。这表明 Claude 的推理在需要主动工具使用或网页交互时会出现问题——可能是因为 Claude 并不是专为自主调用工具而构建的。Claude 4.5 在纯知识基准上仍具有竞争力。例如，在扩展的 MMLU 知识测试中，Claude 的得分在 80 分以上，与 K2 大致相当[26]。
在**创意写作和“氛围”**方面，Claude以其友好且不那么确定的风格而闻名。早期用户指出，Kimi K2保留了其前身模型的独特写作质量[14]，因此也能产生类似人类的、引人入胜的回应。Claude和K2均支持超过10万上下文（Claude支持到10万，K2则大大超越），这意味着它们能很好地处理长篇对话或文档。K2的领先之处在于其在确定性、目标导向的任务中表现出色——它能够保持思路清晰，在数百步中不偏离轨道，而用户有时报告Claude可能会走神或在非常复杂的查询中需要偶尔的指导。
另一个因素是开放性：Claude 4.5是闭源的，通过API访问（带有成本和保护措施），而K2是开放的。如果开发人员或研究人员需要检查或微调模型，K2提供了这种灵活性。总之，Claude 4.5在自然对话AI方面的实力得到了认可，但Kimi K2在结构化推理和工具使用场景中更为强大**，使其可以说是两者中更强大的“思考”代理**。
DeepSeek V4和Gemini 3：新的挑战者
AI 领域正在迅速发展，常与 Kimi K2 一同提及的名字有 DeepSeek 和 Gemini。DeepSeek V4（预计在 2025 年底推出）是总部位于中国的 DeepSeek 实验室即将推出的旗舰产品，以积极推动上下文长度和效率而闻名。预览显示，DeepSeek V4 将支持 百万标记上下文窗口——足以容纳《战争与和平》两遍[6]。这甚至超过了 K2 的上下文，表明其着重于一次性摄取大量数据（如整个代码库或库）。V4 的早期测试者还报告称，与 V3 相比，逐步解决问题的能力提高了 40%，推理错误大幅减少[27]。如果这些数据属实，DeepSeek V4 可能在系统推理任务上挑战 Kimi K2。然而，DeepSeek 模型历来专注于“基准测试”——在基准分数上占据主导地位——有时以牺牲真实世界的灵活性为代价[28]。尚不清楚 V4 能否匹敌 K2 的全方位智能行为。Kimi K2 凭借其 MoE 和工具使用训练，开箱即用即为更具整体性的代理，而 DeepSeek 可能需要额外的工具插件或提示才能达到同样效果。
另一方面，谷歌的 Gemini 3 Pro 是这家科技巨头对下一代 AI 的回应。Gemini 3 Pro 被描述为一种**“推理优先”的多模态模型，具有先进的代理能力**，并且显著地拥有1M 令牌上下文窗口[7]。它专为在复杂问题解决方面表现出色而构建，甚至可以处理图像和其他模态，反映出与仅限文本的 Kimi K2 略有不同的侧重点。在内部基准测试中，Gemini 3 据传在推理、编码和多模态任务中表现优于以前的模型[29][30]。作为一个封闭的模型，Gemini 将通过谷歌的服务（例如 Vertex AI）访问，而不是可下载的权重。传闻称 Gemini 3 可能会超越 K2 的一些分数，但在公开的基准测试之前，Kimi K2 仍在公开报道的代理 LLM 中保持领先地位。
值得注意的是，开放模型与封闭模型之间的差距正在迅速缩小。Nathan Lambert 观察到，Kimi K2 是*“开放模型在性能上最接近封闭前沿的时刻”* [22]。像 DeepSeek 和 Kimi 这样的开放模型现在已经达到了仅在一年前才由专有模型所持有的水平。对于 AI 从业者来说，这意味着更多的选择和更快的进步。 今天可以通过 Hugging Face 或 Moonshot API 使用 Kimi K2，享受在很多情况下与 GPT-5.1 相当的结果，而无需受到封闭生态系统的限制。同样，来自 DeepSeek V4、Gemini 3 等的竞争可能会进一步激发 OpenAI 和 Anthropic 的创新（正如社区所说，他们“将不得不出汗” [31])。
常见问题：Kimi K2 和下一代推理 AI
问：Kimi K2 思维模型是什么？ 答： Kimi K2 思维模型是由 Moonshot AI 开发的大型语言模型，设计为一个自主推理代理。它是一个拥有一万亿参数的模型（专家混合架构），能够逐步解决复杂问题，并在推理过程中调用外部工具（如网络搜索或 Python）。Kimi K2 是开源的，任何人都可以使用或部署它，并在许多 2025 年的 AI 基准测试中实现了最先进的性能。
问：Kimi K2 是开源且免费使用的吗？ 答： 是的。Kimi K2 是为社区开放发布的（采用修改版 MIT 许可），你可以从 Hugging Face 下载模型权重，或通过 Moonshot 的 API 使用它。开源意味着研究人员和开发者可以在自己的硬件上运行 K2，对其进行微调，或将其集成到应用程序中而无需支付许可费用（至少对于小型部署）。这种可访问性是相对于仅通过付费 API 提供的封闭模型（如 GPT-5.1 或 Claude）的重大优势。
问：Kimi K2 与 GPT-5.1 和 Claude 4.5 比较如何？ **答：**在许多推理领域，Kimi K2 与最新的 GPT-5.1 和 Claude 4.5 相当，甚至在某些基准测试中表现更佳[15][14]。例如，在一个困难的考试基准测试（HLE 工具）中，K2 的得分高于 GPT-5.1[18]，并且在一个网页研究任务（BrowseComp）中明显优于 Claude 4.5[15]。GPT-5.1 在某些任务中仍有轻微优势（并具有多窗口上下文处理等专有功能[21]），而 Claude 4.5 在聊天和创意任务上表现出色。但总的来说，Kimi K2 基本上在能力上已经与顶级封闭模型匹敌——对于一个开放模型来说，这是一个了不起的成就。
问：运行 Kimi K2 需要什么硬件？ 答： Kimi K2 的规模很大：1 万亿个参数（每个 token 激活 320 亿）。完整模型需要大约 500-600 GB 的 VRAM 以 FP16 精度加载。然而，得益于 4 位量化，如果使用 INT4 权重，它可以在大约 >150 GB 的 VRAM 上运行[12][13]。这使得高端服务器或集群可以运行（例如，8 个 A100 GPU 就可以承载）。对于个人使用，您也可以运行较小的精简版本或使用云服务。一位 Reddit 用户使用两颗 Apple M3 Ultra 芯片运行 K2（量化模型），速度约为 ~15 个 token/秒[12]。总之，虽然难度不小，但 K2 的高效设计使得在合理的多 GPU 设置中尝试万亿参数规模成为可能。
问：Kimi K2 在一次会话中可以使用多少工具？ 答： Kimi K2 可以在单个会话中协调大量的工具调用——大约 200 至 300 次连续使用工具，无需人工干预[2][3]。这意味着 K2 可以在实现目标的过程中循环进行数百步的搜索、计算、编码等等。在这些调用中，它会保持上下文，使用特殊格式来混合“思考”和工具执行。这种能力是它被称为“思考”模型的部分原因——它实际上在内部运行一个自主代理循环。相比之下，大多数早期模型在使用几十次工具后就会偏离轨道或忘记目标。
含义：代理 AI 和记忆扩散的未来
Kimi K2 的出现标志着代理推理模型的关键时刻。我们现在有一个开源系统，在复杂推理和自主任务执行方面可以媲美最佳的封闭模型。这模糊了专有 AI 巨头与社区驱动项目之间的界限。对于 AI 领域，这表明关键进展（如长上下文、工具使用集成和大规模）并非仅限于万亿美元公司。开源模型的快速发布和缩小性能差距对封闭实验室施加了压力，迫使其在增加参数之外进行创新[31]。我们很可能会看到一个快速的跃进循环，开源模型采用新研究的速度与（甚至快于）公司模型。这种竞争动态使最终用户和研究人员受益，因为模型变得更加强大、透明和可定制。
对于Macaron 的记忆扩散和类似的努力，Kimi K2 的成功起到了验证作用。记忆扩散——Macaron 的方法是赋予 AI 代理深度持久的长期记忆——与 K2 所展示的趋势一致。Kimi K2 证明，极长的上下文和稳定的长期推理在实践中是可实现的，这正是记忆扩散计划旨在提供的能力。将丰富的长期记忆整合到代理模型中，可以进一步实现那些能随时间保留和完善知识的**“终生学习” AI 代理**。K2 通过在长时间工具使用会话中保持连贯性，暗示了这种未来；下一步或许是开发能在会话之间记忆并持续将新信息扩散到持久知识库的模型。Macaron 的记忆扩散项目准备利用此类进展，可能结合类似 K2 的推理图与长程记忆机制，创建真正的持续学习 AI。
总之，Kimi K2 思维不仅仅是另一个大模型——它是 AI 发展方向的蓝图。它展示了一个开源的 LLM 如何通过正确的架构和训练实现顶级的推理能力。随着我们将这些理念融入新系统（无论是 OpenAI 的下一个模型、Google 的 Gemini，还是 Macaron 自己的智能体），我们正在向能够可靠地思考、记忆和行动于无限未来的 AI 更进一步。对于任何关注 AI 的人来说，Kimi K2 的表现是一个明确的信号：强大、开放的自主 AI 时代已经到来，其影响——更多创新、更多合作，以及更多内部记忆扩散——将塑造下一代智能代理。
[1] [11] [12] [13] [15] [18] [20] [24] 我对 Kimi K2 Thinking 的亲身评测：这款开源 AI 正在改变游戏规则 : r/LocalLLaMA
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqi4qp/my_handson_review_of_kimi_k2_thinking_the/
[2] [4] [8] [16] [17] [19] [23] [26] moonshotai/Kimi-K2-Thinking · Hugging Face
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking
[3] [5] [9] [10] [14] [22] [25] [28] [31] Nathan Lambert 的 5 点关于 Kimi K2 思维的想法
https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means
[6] [27] DeepSeek V4 预览：百万标记上下文窗口和推理加速 | AI 工程 | 2025 年 9 月 | Medium
[7] Google 模型 | Vertex AI 上的生成式 AI | Google Cloud 文档
https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models
[21] 用 GPT-5.1-Codex-Max 构建更多 | OpenAI
https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/
[29] Gemini 3 现已面向企业用户提供 | Google Cloud Blog
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise
[30] 从 GPT-3 到 Gemini 3 的三年 - 作者 Ethan Mollick
https://www.oneusefulthing.org/p/three-years-from-gpt-3-to-gemini
