利益相关：参与过Kimi-K2的接生，自己的孩子怎么看都顺眼。 自从Kimi K2发布以来，很高兴得到了开源社区大量的关注。注意到尽管我们的模型结构近乎完全继承了DeepSeek-V3（下文简称 DSv3），依然有很多小伙伴深入探究两个模型仅存的一点“不同”背后的原因。作为Moonshot Infra侧推理小透明一名，今天. K2比第一版V3强了不少，和带点混合推理风格的V3也难分优劣。 从这个角度讲， K2作为基座模型应该是合格的。只不过不太能理解，Kimi是怎么做到用15T的数据训练1T模型而不过拟合的。 而且这模型的聊天方面是比较厉害的，他的用语风格deepseek v3有着很大的区别，一点不啰嗦，幻觉也不太严重，不过. 3）更强的视觉能力。 跟其他开源 VLM 模型相比，Kimi-VL 在多项视觉场景具备全面的竞争优势，比如在视觉感知、视觉世界知识、OCR、高分辨率屏幕快照解析等场景。 此外，我们还带来了支持长思考的模型分支版本：Kimi-VL-Thinking。 但是开两个窗口分屏实在是太麻烦了，能不能再Obsidian里使用Kimi呢？ 我们使用 Surfing 插件就可以将Obsidian变为浏览器。 目前本仓库的设置下你应当可以在Obsidian里直接打开以下链接： kimi.moonshot. 扫码登录一气呵成。 如果你喜欢暗色主题也可以用Suring切换。 Kimi-Researcher只是这段旅程的一个开始，他验证了我们可以通过RL的形式将Agent需要的能力内化进模型本身，未来我们会继续增加Task和工具，让模型进一步在探索中泛化，General Agent就在不远的“明天”！ 本文看法仅代表个人观点，与Moonshot AI不构成直接关系：） 这里主要的问题是你想用Claude Code，但是在国内用Claude模型本身太麻烦了，所以退而求其次，你可以选择Qwen Code + Qwen3 Coder模型，或者Claude Code + Kimi K2。 价格来说，Claude 4 sonnet太贵，不是土豪不建议，相比来说Kimi k2和Qwen3 Coder都是比较合适的。
2024年12月16日，月之暗面 (Moonshot AI)发布视觉思考模型Kimi-k1。 2024年12月16日，无问芯穹宣布首个端侧全模态理解的开源模型Megrez-3B-Omni。 2024年12月13日，巨人网络发布有声游戏生成模型 千影QianYing，包括游戏视频生成模型YingGame、视频配音模型YingSound。 Kimi K2 的优势之一是 能够为应用程序编写计算机代码，企业认为该领域有潜力利用生成式人工智能减少或取代员工。OpenAI 的美国竞争对手 Anthropic专注于编码，并于 5 月底发布了 Claude Opus 4 模型。 Moonshot 在社交媒体平台 X 和 GitHub 上的发布公告中声称，Kimi K2 在两个基准测试中超越了 Claude Opus 4，并且. Kimi K2 体验不错，搭配 Claude Code 使用更佳 | Kimi K2 作为非推理模型，实际体验下来是不错的。 这波靠着开源 + Code Agent 能力，在社区赢得了不错的自发传播和口碑。
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