kimi-k2-0711-preview

‌Kimi K2-0711-preview‌ 是由月之暗面（Moonshot AI）于 ‌2025年7月11日‌ 正式发布并开源的旗舰级大模型，采用 ‌MoE（Mixture of Experts）架构‌，主打 ‌代码生成‌ 与 ‌通用 Agent 能力‌，是当时国内首个开源的万亿参数大模型 ‌。

核心参数与能力

• ‌总参数量‌：‌1 万亿（1T）‌

• ‌激活参数量‌：‌320 亿（32B）‌（每次推理仅激活部分专家）

• ‌上下文长度‌：‌128K tokens‌（后续版本如 kimi-k2-0905-preview 已升级至 256K）
  

• ‌不支持视觉输入‌（无 Vision 能力）‌
  

• ‌支持功能‌：

• 工具调用（Tool Use）

• JSON 模式

• 联网搜索

• 自主编程（Agentic Coding）

• 数学推理

性能表现（基于实测与基准测试）

• ‌代码能力突出‌：

• 在 ‌粒子动画‌、‌天气应用 UI 生成‌ 等创意性前端任务中表现优异，甚至优于部分闭源模型 ‌1。

• 在 ‌SWE-bench Verified‌（真实软件工程任务）等基准中达到开源模型 SOTA 水平 ‌412。

• ‌Agent 能力‌：

• 原生支持多工具协同，如 WebSearch、MCP（模型控制平台）等 ‌4。

• 在 LemonAI 等框架中可实现复杂任务规划 ‌4。

• ‌局限性‌：

• 在 ‌《飞机大战》游戏开发‌ 等复杂逻辑任务中完成度较低 ‌1。

• 初期版本存在 ‌输出长度不足‌、‌无中间状态反馈‌ 等交互体验问题 ‌24。

使用方式

• ‌官方平台‌：Kimi 官网 注册后可直接使用（部分功能需 API Key）‌12。

• ‌API 接入‌：

• Base URL：https://api.moonshot.cn/v1

• 模型名：kimi-k2-0711-preview

• 需申请 API Key：Moonshot AI 平台 ‌45

• ‌VS Code 集成‌：

• 支持通过 ‌Cline‌、‌RooCode‌ 等扩展调用 ‌5。

• ‌本地部署‌（需高算力）：

• 推荐至少 ‌8×A100（80GB）‌ GPU，使用 ‌vLLM‌ 或 ‌TensorRT-LLM‌ 优化推理 ‌。

定价与成本（2025 年中数据）

• ‌输入‌：4 元 / 百万 tokens

• ‌输出‌：16 元 / 百万 tokens

• 相比 Claude/GPT-4O 更具性价比，但贵于 DeepSeek-V3 ‌

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