2个多月前，我给Kimi的朋友提了条建议：将Kimi探索版重新“捡”起来。
老Kimi人应该知道，输入“/”可以调用Kimi探索版，擅长解复杂的搜索问题。kimi探索版，我认为是世界上第一个DeepSearch（深度搜索），比“御三家”的Gemini、ChatGPT和Claude都要早。
最近，我的反馈有结果了。
上周五深夜（AI圈咋都喜欢熬夜
），Kimi正式推出了他们的第一个Agent——Kimi-Researcher（深度研究），最近正开启小范围内测。
无论是红杉中国的xbengch还是Humanity’s Last Exam，Kimi-Researcher都表现优秀。
据介绍，这是一款基于端到端自主强化学习（end-to-end agentic RL）技术训练的Agent模型，专为深度研究任务而生。
目前，所有人可以在官网kimi.com申请体验。
一手实测Kimi-Researcher
收到kimi的内测邀请，这几天，我接连跑了10多个case。所有任务，它都会交付2样东西给我。
一份信息详实、可溯源的深度研究报告。
一个可交互、可分享的动态可视化网页。
下面，给大家看几个我跑的case。
1）我诗故我在
Prompt：帮我生成一个叫“我诗，故我在”的网站，将多位诗人的经典诗词作品并列展示，包括作品介绍、作品插画、作者介绍和名句赏析，网页要有艺术感。
（可上下滑动，查看全图）
完成度挺高。采用了类似画廊的布局，来展示每个作品，有诗词、作者、插画和创作背景。
整体vi色采用的是传统色，如墨黑、朱红、茶褐、赭石等，背景则用浅米黄、月白或仿古宣纸的色调，字体用具有书法韵味的行书和宋体，整体都很搭，有一种简洁而内敛的中国传统美。
尤其是色彩和字体这块，我很喜欢。
2）《2001太空漫游》电影赏析
Prompt：帮我生成一个《2001太空漫游》电影赏析的网页。
（可上下滑动，查看全图）
这个交付，我是真喜欢，风格太对味了。深蓝色打底，标题用粉黄搭配，非常符合《2001太空漫游》的审美。
内容方面，结构化的介绍了电影、剧情、制作背景、电影风格、后世影响和获奖情况等，它还用Mermaid代码生成了剧情流程图。
体验链接：
https://www.kimi.com/preview/d1d9u5cc75r8i3i3h450?blockId=70
同类主题，我还跑了一个case。
Prompt：整理中国近 20 年来最有思想深度的 10 部电影，创建一个电影赏析网页。
（可上下滑动，查看全图）
难度在于，Prompt没有给任何配色或设计提示，要靠模型自己理解内容和视觉风格。
但结果却非常惊艳，跟豆瓣网的年度电影专题，完全不相上下。不得不说，Kimi模型的编程能力，真的被大大低估了。
3）10款Agent分析
Prompt：对这10款AI Agent（Manus、Genspark、Lovart、Flowith Neo、MiniMax Agent、Skywork、AutoGLM、心响、扣子空间、Medeo）进行深度分析，按照下面结构写一份研究报告：
1、Agent的定义与技术架构
2、Agent与DeepSearch、DeepResearch的区别；
3、10款Agent简介（上线时间、研发公司和产品定位等）；
4、10款Agent功能对比分析；
5、10款Agent定价、用户数量及收入情况；
6、舆论对10款Agent的评价情况；
7、一句话总结10款Agent，并附上使用网址；
注意：1.只搜索2025年的信息；2.为了让搜索结果精准权威，请使用高级搜索技巧生成搜索关键词。
（可上下滑动，查看全部网页）
（可上下滑动，查看完整报告）
这个任务的难点在于：产品名、buzz word是真的多，大模型在处理这类任务时，很难不出现幻觉。
很多Agent在遇到我这个任务时，基本都会GG。要么是对各款Agent的介绍混乱，要么是无法完成7个任务。
Kimi是少有的能够完成这个任务的Agent。
体验链接：
https://www.kimi.com/preview/d1d9ubfhq49jqm5rqi5g?blockId=108
4）《西游记》妖怪图鉴
Prompt：搭建一个网站，对《西游记》里的20个妖怪进行交互演示，要有图片介绍，也有文字说明。
妖怪和介绍，全对。有点缺陷的是，没有给妖怪配图。
5）《长安的荔枝》文化品析
Prompt：制作一个关于《长安的荔枝》文化解析的网站，用于课堂展示，尽量通俗。
（可上下滑动，查看完整报告）
文化细节解构到位，重点和细节都在，让人秒懂那段历史。
有意思的是，它的所有引用都内嵌在正文中，点击即可跳转到内容源，便于随时验证与追溯。
6）多平台热搜聚合播客
Prompt：汇总今天抖音、B站、知乎、微博、微信指数上的前5条热搜内容，生成一个播客网页。
难度在于，Kimi是真的去搜了这5个平台的内容。全部是用的browser-use（浏览器使用）工具，这样大大确保了信息的真实性。
7）川西5日游攻略
Prompt：帮我规划一份川西5日自驾游的行程，电车，住宿尽量低海拔。
（可上下滑动，查看全部网页）
（可上下滑动，查看完整报告）
我把这个结果给了旅行社的朋友，她说这份攻略的含金量很高，差不多可以直接拿着它出发。
8）Perplexity收购
Prompt：整理“收购Perplexity”的信息，梳理Perplexity的发展历程，生成一个深色主题的网页。中文版：
英文版：
（可上下滑动，查看全图）
这也是一个搜索量很大的任务，很考验模型的检索质量。从结果来看，Kimi的中英文检索能力都很高。
它是怎么确保检索质量的呢？在它的思考过程中，我看到了一个关键点：交叉验证。
当面对互相矛盾的信息来源时，它会尝试提出假设、反复比对，并主动修正推理路径。即使是看似直接的问题，它也会倾向于多查几遍，做交叉验证。
拆解Kimi-Researcher
从实测来看：Kimi-Researcher很擅长搜索，几乎没什么幻觉，交付的研究报告质量很高，而且所有引用均支持溯源。
我们知道，国内的互联网内容环境很糟糕。好的内容封闭（比如公众号、小红书），无法被检索；而可以被公开检索的平台（如百家号、csdn、搜狐、新浪等），又充斥着大量的劣质信息（营销号文章实在太多）。
国内的AI产品，无论是AI Search还是AI Agent要想从这种背景下脱颖而出，非常不易。而Kimi的Search能力，我认为一直都做得不错。
Kimi-Researcher，则进一步将它的Search能力做到更好。
它是怎么做的呢？有四个关键点：
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1.澄清问题（clarification）。用户发送任务prompt后，Kimi会主动反问，与用户确认细节，构建更清晰的问题空间。
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2.深入思考。每个任务，Kimi会进行20步以上的推理，自主梳理并解决需求。
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3.主动搜索。每个任务，Kimi会规划一套高级关键词来进行搜索，如果没有搜到想要的结果，它会变换思路，再次主动搜索。
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对于搜回来的信息，它会自主判断并筛选出信息质量最高的前3.2%内容，剔除冗余、低质信息。
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4.调用工具。模型会自主调用浏览器进行搜索，解决内容壁垒的问题。
最终，交付给用户的，是一份高质量的深度研究报告。
以及一个可交互、可分享的可视化网页。
在网站审美和效果这块，Kimi-Researcher一点不弱，基本处于国内第一梯队。
现在，有了Kimi-Researcher，那些被轻易略过的话题、难以解答的难题和偏门小众的问题，都值得被重新看待一次。
写在最后
在春节R1火了后，Kimi遭到不少非议。“去年叫人家小甜甜，现在喊我牛夫人？”
对此，Kimi果断调整了激进的市场投放策略，转而一门心思地扑向了技术研发。
过去这3个月里，Kimi发了很多技术成果：
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4月，先后发布并开源数学模型Kimina-Prover、视觉模型Kimi-VL，小参数达到SOTA级别；
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同时，还与财新网合作，补齐财经领域短板。
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5月，发布并开源音频模型Kimi-Audio，又一款SOTA模型；
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6月，Kimi悄悄上线学术搜索，还统一了域名：kimi.com；
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上周一，发布并开源编程模型Kimi-Dev，Huggingface下载量近万；
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上周五，推出第一款Agent模型Kimi-Researcher，并将继续开源。
从第一代Kimi到Kimi-Researcher，那个懂用户、有人味儿的kimi一直都没有离开我们，而是在长大。
成长，注定不会一帆风顺，反而磕磕绊绊的旅程才是真。
我知道，我的朋友们，亲爱的、可爱的你，很多都是因为Kimi，我们第一次在这里结识。
谢谢你一直陪伴着我们，也谢谢Kimi给我们带来的这趟神奇之旅。
AI未来路还很长，让我们一起去探索，去创造吧。
（文：沃垠AI）