今天，Kimi K2 模型的最新版本 0905 开源发布，进一步提升其在真实编程任务中的表现：
- Agentic Coding 能力提升：在公开基准测试和真实的编程任务中均展现出更好的性能
- 前端编程体验升级：提升了前端代码的美观度和实用性
- 扩展上下文长度：从 128K 升级到 256K，为复杂长线任务提供更好的支持
- 提供高速版 API：支持高达 60-100 Token/s 的输出速度
模型链接：
https://www.modelscope.cn/models/moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905
在侧重考察真实软件工程任务的 SWE-bench Verified 等基准测试中，新版 Kimi K2 模型的表现如下：
Kimi 应用和网页版中的 K2 模型已全量升级到 0905 最新版，下载 Kimi 应用或访问 kimi.com 即可体验新版模型。
Kimi 开放平台（platform.moonshot.cn）已上架 kimi-k2-0905-preview模型 API：
- 上下文升级到 256K
- Token Enforcer 保证 toolcall 100% 格式正确
- 完全兼容 Anthropic API、并支持 WebSearch Tool，提供更好的 K2 + Claude Code 使用体验
- 支持全自动 Context Caching，有助于节省 Input Token
- 定价与之前的 0711 版相同
- 速度达 60-100 Token/s 的高速版 API（kimi-k2-turbo-preview）已同步升级新模型
模型同步在ModelScope魔搭进行开源。同时开发者当前也可通过魔搭免费API-Inference进行API试用。
Kimi K2 模型最初发布于 7 月 11 日，它是一款混合专家架构（MoE）的开源基础模型，总参数 10000 亿，激活参数 320 亿。目前，AI 编程工具 Cursor、Windsurf、Trae、Cline、RooCode、Kilo Code 等已内置或接入了 Kimi K2 模型。国内外云服务厂商均部署了 Kimi K2 模型，为开发者提供更多选择。
Kimi K2 资料夹
技术博客：https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/
技术报告：https://arxiv.org/abs/2507.20534
Github：https://github.com/moonshotai/kimi-K2
知乎讨论：https://www.zhihu.com/question/1927140506573435010
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