K2——月之暗面Kimi推出的MoE架构基础模型

一、K2是什么

K2是月之暗面Kimi于2025年7月推出的一款基础模型，采用MoE架构，具备超强的代码能力和Agent能力。该模型总参数达1万亿，激活参数为320亿，在通用知识推理、编程、数学、Agent等主要类别的基准性能测试中，表现超过其他主流开源模型。其上下文长度为128k tokens（约25万汉字），不支持视觉功能，但支持ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等。

二、K2的主要功能

• • 超强代码能力：专为编程任务优化，能够支持复杂代码生成、调试、解释以及跨语言转换。
• • Agent能力：支持多步骤工具调用（ToolCalls），可以自主规划并执行任务链，例如数据查询、API调用、文件操作等。
• • 数学与逻辑推理：在数学竞赛题（如AIME）、逻辑谜题及科学计算中，表现优于主流开源模型。

三、K2的技术特性

• • MoE架构：总参数1万亿，激活参数320亿，兼顾了性能与效率。
• • 上下文长度：128K tokens（约25万汉字），适合进行长文档分析或长对话。
• • 非视觉模型：专注于文本处理，不支持图片理解（若有相关需求，需用kimi-latest-vision替代）。

四、如何使用K2

• • 访问kimi智能助手：进入Kimi智能助手的官网，默认选择使用k2模型。
• • 获取API密钥：注册并登录Moonshot AI开放平台，进入“API密钥”页面，创建并复制密钥。
• • 使用示例：可以直接输入类似“介绍一下Kimi-k2是什么”这样的问题进行交互。

五、K2的模型定价

计费说明

• • 1M tokens = 1,000,000 tokens
• • 缓存命中：如果请求内容在系统缓存中已有，输入部分按¥1.00/百万tokens计费
• • 缓存未命中：全新或未被缓存的内容，输入部分按¥4.00/百万tokens计费
• • 输出部分：无论是否缓存，统一按¥16.00/百万tokens计费
• • 上下文长度：单次请求最大支持131,072 tokens（≈25万汉字）

六、K2的应用场景

• • 代码与软件开发：K2专为复杂代码任务设计，支持一次性阅读上万行源码或整份需求文档，生成完整项目骨架。
• • 智能Agent与流程自动化：K2支持理解自然语言指令，自主调用数据库、文件系统、邮件或内部API，完成多步骤业务闭环。
• • 数学推理与科研辅助：在AIME、MATH等基准上领先主流开源模型。用户可一次性输入整篇论文、竞赛题或复杂公式，模型会给出分步推导、可复现的Python/JAX/PyTorch实验脚本，输出可直接插入论文的LaTeX推导过程。
• • 文本洞察：法务、审计、运维团队可利用k2模型快速完成协议对比、合规检查或故障定位。