最近几天，huggingface最受欢迎的两大LLM模型分别是月之暗面的kim2和智谱的4.1。
尤其是Kimi2，简直爆火。
原因是它是有史以来第一个能够接近甚至超越Claude编程能力的开源模型，所有涉及到编程能力的Agent，都要借助Claude才能比较完美，而Claude一是闭源，二是付费，还不便宜。
Kimi2的到来，让广大开源爱好者，有了最最完美的替代者。
有意思的是，Kimi2的架构是基于DeepSeek的。
这意味着，DeepSeek有了传承（事实上有很多国外做的不错的开源大模型也采用了DeepSeek的架构），这就是开源的意义。
在开源大模型领域，中国企业，就是当年的linux。
Kimi2最大的特点：模型即Agent。
架构与参数
混合专家架构：采用 MoE 架构，总参数量达 1 万亿，每次推理激活 320 亿参数。这种架构能够在大规模参数下实现高效的计算和推理，使得模型在处理复杂任务时表现出色。
长上下文支持：上下文长度为 128k，这使得 Kimi K2 能够处理更长的文本输入和输出，对于需要理解长篇内容的任务，如文档分析、代码生成等，具有明显优势。
性能表现
基准测试成绩优异：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（stateoftheart）成绩。例如，在 SWEbench Verified 和 SWEbench Multilingual 两项自主编程能力的测试上，成绩仅次于 Claude 4 Opus 和 Claude 4 Sonnet，优于 DeepSeekV30324、Qwen3235BA22B 以及 OpenAI GPT4.1。
数学推理能力突出：在数学推理方面表现出色，实测其在 MATH500 中得分高达 97.4，能够准确处理复杂的数学问题和逻辑判断。
代码生成能力强：在代码生成方面表现出色，能够生成支持粒子系统、可视化和 3D 场景等复杂表现形式的代码。例如，通过一段“创建 3D HTML 山脉场景”的提示词，就能生成包含悬崖、河流和昼夜光照变化等元素的山川峡谷 3D 景观。
Agent 工具调用能力强大：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。例如，可以一站式帮助用户制定追星计划，包括演唱会所在城市的机酒与旅游规划，并生成日历，再用 html 概括完整行程规划并发送邮件。
开源与应用
开源版本丰富：同步开源了 Kimi K2 系列中的两个模型版本，分别是 KimiK2Base 和 KimiK2Instruct。KimiK2Base 是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；KimiK2Instruct 是通用指令微调版本，在大多数问答与 Agent 任务中表现卓越。
API 服务完善：API 服务已全面上线，支持最长 128K 上下文，具备更强的通用性与工具调用能力。计费方案为每百万输入 tokens 4 元，每百万输出 tokens 16 元，兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 Chat API 接口，用户可以轻松将常用的大模型工具切换至 Kimi K2。
技术创新
MuonClip 优化器：抛弃了传统的 Adam 优化器，创新性地使用了 Muon 优化器，并提出 MuonClip 来缓解大规模训练中的 attention logits 偏大问题。这使得 Kimi K2 能够完成 15.5T token 的平稳训练，全程无 loss spike，显著提升了训练稳定性和 token 使用效率。
大规模 Agentic Tool Use 数据合成：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，进一步提升了模型的工具调用能力。
通用强化学习：不仅在可验证任务上强化学习，还通过引入自我评价机制（selfjudging），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。
（文：路过银河AI）