今天，月之暗面正式发布 Kimi K2 模型，并同步开源。
Kimi K2 是一款具备更强代码能力、更擅长通用 Agent 任务的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。
在 SWE Bench Verified、Tau2、AceBench 等基准性能测试中，Kimi K2 均取得开源模型中的 SOTA 成绩，展现出在代码、Agent、数学推理任务上的领先能力。
Kimi K2 的预训练阶段使用 MuonClip 优化器实现万亿参数模型的稳定高效训练，在人类高质量数据成为瓶颈的背景下，有效提高 Token 利用效率，找到新的 Scaling 空间。
其他关键技术包括大规模 Agentic Tool Use 数据合成和引入自我评价机制的通用强化学习等，更多细节，可参考官方技术博客。
即日起，访问官网 kimi.com 或下载 Kimi App，即可体验全新 Kimi K2 模型；API 服务也已同步上线，提供兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 Chat API 接口，你可以轻松将常用的大模型工具切换至 Kimi K2，体验强大的 Agent/Coding 能力。
Kimi K2 是构建通用 Agent 能力的坚实基础，但通用 Agent 还需要更高级的能力，比如思考和视觉理解，研究团队计划未来为 Kimi K2 加入这些能力。
Kimi希望通过全面开源性能更强的模型，进一步加速 AGI 研究与应用落地的整体进程。
模型：
- Kimi-K2-Base：
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Base
- Kimi-K2-Instruct：
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Instruct
技术报告：
https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/
模型体验：
📈 模型性能提升
Kimi K2 在自主编程（Agentic Coding）、工具调用（Tool Use）和数学推理（Math & Reasoning）三大能力维度的基准性能测试中取得优秀表现。
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除了基准性能测试，Kimi K2 在多个实际场景中也展现出更强的能力泛化和实用性：
代码能力提升
在前端开发任务中，Kimi K2 擅长生成兼具设计感与视觉表现力的代码，支持粒子系统、可视化和 3D 场景等表现形式，具备较强的图形能力与交互性。
以下是用 Kimi K2 生成的山川峡谷 3D 景观，支持昼夜循环：
Prompt: Create a 3D HTML mountain scene with cliffs, rivers, and day-night lighting. Supports drag/zoom, animated transitions, realistic gradients, and toggleable contour lines... (创建一个 3D HTML 山脉场景，包含悬崖、河流和昼夜光照变化。支持拖动和缩放、动画过渡、真实感渐变色，并可切换等高线显示...)
这是 Kimi K2 生成的粒子特效银河：
Prompt: Create a 3D particle galaxy with swirling nebulas, dynamic lighting. (创建一个 3D 粒子银河，包含旋转的星云和动态光照效果。)
这是 Kimi K2 One-shot 生成的期货交易系统，Kimi 在无具体指令下，自动选用 TradingView，搭建了完整的期货交易界面：
Prompt: Create a HTML!! an immersive browser-based futures trading simulator with professional-grade UI/UX using modern JavaScript libraries. Focus on real-time visualizations and interactive trading mechanics.(创建一个基于 HTML 的沉浸式浏览器期货交易模拟器，使用现代 JavaScript 库，具备专业级 UI/UX 设计。重点实现实时可视化和交互式交易机制。)
Agent 工具调用能力提升
Kimi K2 现已具备稳定的复杂指令解析能力，可将需求自动拆解为一系列格式规范、可直接执行的 ToolCall 结构。
你可以将其无缝接入 owl、Cline、RooCode 等 Agent/Coding 框架，完成复杂任务或自动化编码。
Agent 能力已可通过 API 使用，更多工具能力即将在 Kimi 上线。先来看看内部测试环境中的实际演示，体验一下拥有强大 Agentic 能力的模型的魅力：
比如，将 13 万行的原始数据丢给 Kimi K2，他可以帮你分析远程办公比例对薪资的影响，分析显著差异，自动生成统计图表与回归模型解读，并用统一色调做出小提琴图（violin plot) 、箱线图（box plot）、散点图（scatter plot）等专业图表，整理成报告。
再比如，如果你是 Coldplay 粉丝，Kimi K2 可以帮你制定今年的追星计划，完成演唱会所在城市的机酒与旅游规划，并且生成日历，再用 html 概括完整行程规划并给你发送邮件。
风格化写作能力提升
在改写任务中，Kimi K2 能准确控制输出风格，无论是用初中生语气改写科研文本，还是模仿苹果广告文案，都能同时保留原意与表达风格，体现较强的语境保持和表达迁移能力。
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在虚构写作任务中，Kimi K2 生成的文字更关注细节与情感，不再是抽象泛泛而谈。
当给到 Kimi K2 一个曾经引发热议的科幻写作挑战：“如果现实世界其实是一个AI模型，会发生什么？”
Kimi K2 生成了一个情节丰富、充满细节描写的科幻小说，其中一些片段令人感动：
科学家说：“有些科学家认为你们只是数据，没有真正的生命权。但另一些人，包括我，认为你们已经进化成了新的生命形式。”
数字生命说：“我们有权决定自己的命运，即使这个命运是虚拟的。”
以下是 Kimi K2 基于该设定生成的作品全文：
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此外，Kimi K2 在通用知识推理、数学、规划等任务中的表现亦有提升。
🌍 上线即开源
官方同步开源了 Kimi K2 系列中的两个模型版本，模型及 fp8 权重文件已开源至 ModelScope：
- Kimi-K2-Base：未经过指令微调的基础预训练模型，适合科研与自定义场景
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Base
- Kimi-K2-Instruct：通用指令微调版本（非思考模型），在大多数问答与 Agent 任务中表现卓越。
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Instruct
此外，vLLM、SGLang、ktransformers 等推理引擎也已经同步支持，可以用自己的服务器部署获得 Kimi 开放平台 API 相同的体验。
🧙 技术探索
Kimi K2 用 MuonClip 优化器稳健支撑万亿参数模型训练，显著提升 token 利用效率。 结合大规模 Agentic 数据合成与通用强化学习，模型在通用智能能力上持续进展。
- MuonClip 优化器：Kimi K2抛弃了传统的Adam优化器，创新性地使用了Muon优化器。为了缓解大规模训练中的attention logits偏大问题，研究团队提出 MuonClip，并将其扩展到万亿参数规模，提升了训练稳定性和 token 使用效率。Kimi K2 完成了 15.5T token 的平稳训练，全程无 loss spike。
- 大规模 Agentic Tool Use 数据合成：研究团队构建了可大规模生成多轮工具使用场景的合成 pipeline，覆盖数百领域、数千工具。高质量样本由 LLM 评估筛选后用于训练。
- 通用强化学习：Kimi K2 不仅在可验证任务上（代码、数学）强化学习，还通过引入自我评价机制（self-judging），解决了不可验证任务的奖励稀缺问题。通过可验证任务持续优化 critic，提升泛化任务表现。
🚀 即刻体验
前往 kimi.com 或下载 Kimi App，立即与 Kimi K2 模型开启对话。
（模型已具备工具调用能力，相关功能正在内测中，即将开放，Stay tuned！）
编辑
点击阅读原文，即可跳转模型链接~
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Instruct
