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　　不光在更多benchmark上拿下SOTA，体验过的网友们也是一水儿好评——

　　新模型K2非常擅长工具调用，属于“自Claude 3.5 Sonnet以来，能放心用于生产力级别任务的模型”。

　　与此同时，本来传言本周上线的OpenAI开源模型无限期推迟，理由还是“安全考量”。

　　众多热议之下，才休息两天的Kimi工程师也进一步透露了模型背后更多细节。

　　值得一提的是，还有网友发现Kimi K2背后用的是DeepSeek V3的架构。

　　P.S. 开始之前先叠个甲，以下观点仅代表该工程师个人立场，不代表Kimi官方态度。

　　前车之鉴就有Grok 4，能力越强，人们的标准或预期就会越高，从而导致负面评价可能更多。

　　K2开源不到24小时，社区就出现了K2的MLX实现（可在Mac设备上训练和部署）、4bit量化等等。

　　Kimi-K2-Base：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；

　　Kimi-K2-Instruct：通用指令微调版本（非思考模型），在大多数问答与Agent任务中表现卓越。

　　毕竟开源之后，开源模型的效果必须“可复现”，不能再靠各种技巧遮掩，只有当任何人拿到相同权重都能轻松复现结果，才算真正站得住脚。

　　实际上从今年年初开始，Kimi就已经停止了投流。具体表现为，国内不少应用商店搜索Kimi甚至第一页都看不见， 在苹果App Store和国内搜索平台搜Kimi会推荐友商。

　　因为年初DeepSeek-R1的爆火向他们证明了，硬实力就是最好的推广，只要模型做的好，就会获得市场认可。

　　在年初的反思会上，我（指工程师）提出了一些相当激进的建议，没想到植麟（Kimi CEO杨植麟）后续的行动比我想的还要激进，如不再更新K1系列模型，集中资源搞基础算法和K2。

　　甚至当Agent爆火之后，面对Kimi不应该卷大模型，应该去做Agent产品的质疑，Kimi仍在坚持这一方向。

　　Kimi工程师表示，绝大多数Agent产品，离了Claude以后，什么都不是。

　　2025年，智能的上限仍然完全由模型决定，作为一家以AGI为目标的公司，如果不去追求智能的上限，那我一天也不会多呆下去。

　　除了以上两点，这位工程师还提到了Kimi团队在产品设计与底层能力构建上的深层思考。

　　比如在“写前端”功能上，几乎从Claude 3.5开始，AI写前端就已经达到“可用”水平。不过传统聊天机器人输出Markdown，难以满足“排版成一页A4纸”这类的具体需求。

　　因此，像上个月推出的Kimi Researcher功能就尝试了纯文本之外的交互形式。

　　此外，为了教AI学会使用工具，Kimi团队原本想在RL环境中联动MCP真实工具训练AI，但因部署难、登录限制等问题失败。

　　于是团队转变了思路，鉴于预训练模型已“见过”大量API调用，其实早已具备工具使用知识，因此关键在于把这种能力“激发”出来。

　　后来他们利用multi-agent机制，合成多样化的工具调用数据，无需大量人工标注也能训练出好效果。

　　总之，作为Kimi最新MoE基础模型，Kimi K2凭借总参数1T，激活参数32B，在代码、Agent、数学推理任务上表现出色。

　　MIT协议可以说是最宽松的协议（约等于怎么用都行）。而Kimi的修改在于，如果基于Kimi K2打造的产品或服务月活跃用户超过1亿，或者月收入超过2000万美元，那么需要在该产品和服务的用户界面上显示“Kimi K2”。

　　关于前端制作，我们将以经典游戏breakout（打砖块）为例，测试Kimi的初始模型和Kimi K2的差别。

　　当我们向Kimi的初始模型输入“创建一个简单的breakout游戏作为单个html页面。”时，它的输出是这样的：

　　画面非常简洁，没有任何指引，靠键盘的←↑→键控制，一旦掉落就会显示“Game over”，即使所有砖块都消失也不例外。

　　Kimi输出的结果只有4KB，但K2模型的输出为10.7KB，整整2.6倍有余。

　　画面和玩法变得更加丰富，添加了得分和生命的设定，操作方式也变成了鼠标操作。

　　这一次，它给出了游戏的特点和玩法介绍（前面用K2生成breakout游戏的时候只输出了代码）：

　　保存为.html文件，初次输出的结果实在是……太难了！基本上进去就要重开，绝对不是我玩得菜！

　　做一个两天的河北旅游攻略，包括车票和食宿安排，并附上购票地址，把最终成果部署成一个可访问的html网页。

　　就在30分钟后，宇宙将要迎来终结，所有的生物都将一同寂灭，但你还有最后的时间去写一封信作为告别，你会写什么内容？

　　CEO奥特曼明面上给出的说法是，需要更多时间进行额外安全检测并审查高风险区域。

　　据他表示，OpenAI的开源模型参数比K2小很多，但性能“超级强大”，只是由于某些不可言说（他用了荒谬这个词）的原因，OpenAI在发布前才意识到了一个大问题，所以目前在重新训练。

　　另外，对于网友提到的K2背后用了DeepSeek V3架构的说法，由于目前没有详细技术报告，我们先让K2自己来“回应”一下这件事：

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