月之暗面发布万亿参数大模型 Kimi K2，编程与 Agent 任务表现亮眼
北京时间7月11日，月之暗面（Moonshot AI）正式发布并开源其旗舰级大模型 Kimi K2。该模型采用 MoE（Mixture of Experts）架构，总参数量高达1万亿（1T），激活参数达320亿（32B），在代码能力、工具调用和数学推理方面展现出卓越性能。
消息一出，社交媒体及开发者社区反响热烈，“AI 编程新纪元”、“Agent 时代的里程碑”等评价频现。302.AI 团队已接入 Kimi K2 模型，用户可通过聊天机器人直接使用或通过 API 调用服务。
I. 实测对比：五大模型同台竞技
以下是参与实测的模型信息：
| 模型名称 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文长度 |
| kimi-k2-0711-preview | 0.633 美金/1M | 2.53 美金/1M | 128000 |
| claude-3-7-sonnet | 3 美金/1M | 15 美金/1M | 200000 |
| claude-sonnet-4 | 3.3 美金/1M | 16.5 美金/1M | 200000 |
| gemini-2.5-flash | 0.15美金/1M | 3.5 美金/1M | 1000000 |
| DeepSeek-V3 | 0.55 美金/1M | 1.32 美金/1M | 128000 |
实测1：粒子动画效果
- Kimi K2： RGB自定义颜色，速度可调，粒子轨迹类似弹簧，完成度较高。
- claude-3-7-sonnet： 鼠标触发流畅，轨迹连贯但仅支持五种颜色。
- claude-sonnet-4： 支持6种渐变色预设，并提供更多细节调整选项，功能最丰富。
- gemini-2.5-flash： 设计风格相似于 Kimi K2，但视觉上较单薄。
- DeepSeek-V3： 效果一般，不同速度等级差异不明显。
实测2：天气应用 UI 设计
- Kimi K2： 完全符合提示词要求，UI 清新美观，视觉效果最佳。
- claude-3-7-sonnet： 单色设计，内容完整度不足。
- claude-sonnet-4： 排版出色，但配色不够柔和。
- gemini-2.5-flash： 明显阴影处理影响可读性。
- DeepSeek-V3： 配色鲜艳，偏离“清新主义”风格。
实测3：可定制仪表盘组件
- kimi-k2： 实现基本功能，但拖放限制。
- claude-3-7-sonnet： 最佳体验，功能实现完整。
- claude-sonnet-4： 不支持自由调整尺寸。
- gemini-2.5-flash： 拖放与缩放功能缺失。
- DeepSeek-V3： 仅实现部分基础功能。
实测4：《飞机大战》游戏开发
- Kimi K2： 敌机无法击败，操作灵敏。
- claude-3-7-sonnet： 功能基本完整，存在操作问题。
- claude-sonnet-4： 界面最佳，但未满足所有提示词要求。
- gemini-2.5-flash： 仅展示射击效果，敌机未生成。
- DeepSeek-V3： 未实现任何关键功能。
II. 实测总结
Kimi K2代码能力评测及302.AI使用指南
多维度实测表现对比
本次测试选取多个典型代码任务案例，对Kimi K2的代码生成能力进行综合评估，并与gemini-2.5-flash、DeepSeek-V3以及claude系列模型进行横向对比。
| 功能模块 | Kimi K2 | gemini-2.5-flash | Claude 3.5 Sonnet | DeepSeek V3 | Claude Sonnet 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 粒子动画 | ★★★ | ★★★ | ★★★★★ | ★★ | ★★ |
| 天气应用 | ★★★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★ |
| 可定制的仪表盘组件 | ★★★★ | ★★ | ★★★★★ | ★★ | ★ |
| 《飞机大战》游戏 | ★★ | ★★★★ | ★★ | ★ | ★ |
实测结论
- Kimi K2 在通用代码任务超越 gemini-2.5-flash 和 DeepSeek-V3
Kimi K2在多种代码任务中表现出色，特别是在视觉呈现和创意性方面远超同级别模型。例如，在粒子动画和天气应用UI设计中，Kimi K2不仅能准确理解提示词意图，还能输出高美学价值的代码，展现出成为开发者工具的强大潜力。 - Kimi K2 能够媲美 claude-3-5-sonnet，但与 claude-sonnet-4 仍有距离
Kimi K2在特定任务如天气应用和可定制仪表盘生成上，已能与Claude 3.5 Sonnet抗衡甚至略有优势，但在复杂逻辑处理和代码完整性方面仍落后于Claude Sonnet 4及更高级别的Opus模型。 - Kimi K2 在复杂任务执行上仍有提升空间
面对如《飞机大战》游戏这类涉及复杂交互机制的任务时，Kimi K2目前只能构建基础框架，而在细节完善度和整体架构方面尚未达到完全可用的水平。
总体评价
作为新一代大参数量MoE架构模型，Kimi K2在代码生成领域展现出了不俗实力。其在特定应用场景下的创造力与视觉表现能力尤为突出，尽管在高度复杂的工程任务中尚有不足，但随着后续优化迭代，其性能有望持续提升，对于开发者而言是一个值得尝试的新一代辅助工具。
如何在302.AI上使用Kimi K2
1、在聊天机器人中使用
- 访问路径：在线使用 → 应用超市 → 机器人 → 聊天机器人
- 选择“国产模型” → “kimi-k2-0711-preview” → 确认创建
2、使用模型API
- 企业用户可通过API超市快速调用模型，支持根据项目需求进行定制化开发
- 文档访问路径：API → API超市 → 语言大模型 → 国产模型 → 查看文档
- API名称：kimi-k2-0711-preview
