Kimi-K2-Thinking 在 Novita AI 上：超越 GPT-5 的开源推理模型

Kimi-K2-Thinking，Moonshot AI 推出的突破性开源推理模型，现已登陆 Novita AI。这款最先进的“思考型智能体”将深度多步推理与广泛的工具编排能力相结合，能够在无人干预的情况下连续执行 200–300 次工具调用。凭借 1 万亿总参数、320 亿激活参数以及 256,000 Token 的上下文窗口，K2-Thinking 在智能体智能方面树立了新标杆，同时以开放权重的形式完全对外开放。

当前 Kimi-K2-Thinking 在 Novita AI 上的定价：$0.60 / 百万输入 Token，$2.50 / 百万输出 Token

什么是 Kimi-K2-Thinking？

Kimi-K2-Thinking 是 Moonshot AI 最先进的开源推理模型，被构建为一个“思考型智能体”，能够逐步推理并动态调用工具。与传统的反射型模型不同，K2-Thinking 采用跨数百步的扩展思维链推理，非常适合需要持续专注和工具编排的复杂问题求解。

深度思考与工具编排

K2-Thinking 经过端到端训练，可以将思维链推理与函数调用交错进行，实现自主研究、编码和写作工作流，持续数百步而不会偏离主题。该模型在单次会话中可以执行 200–300 次顺序工具调用，同时在整个过程中保持连贯的推理。

原生 INT4 量化

在后训练阶段采用量化感知训练（QAT），实现低延迟模式下无损 2 倍加速。这种原生 INT4 量化使得 K2-Thinking 能够支持高效推理，生成速度大约提升一倍，同时达到最先进的性能。

扩展的上下文窗口

K2-Thinking 支持 256,000 Token 的上下文窗口，使其能够处理长文档、在长时间对话中保持上下文，并处理需要大量上下文保留的复杂多轮推理任务。

技术架构与规格

Kimi-K2-Thinking 代表了混合专家架构在推理任务定向优化方面的前沿工程：

规格	值
架构	混合专家模型（MoE）
总参数	1 万亿
激活参数	320 亿
上下文长度	256,000 Token
层数	61（含 1 个密集层）
注意力机制	MLA（多头潜在注意力）
专家数量	384
每个 Token 选择的专家数	8
词表大小	160,000
激活函数	SwiGLU
量化	原生 INT4 + QAT
建议温度	1.0

这种精密的架构通过智能专家选择和原生量化支持，在保持万亿参数模型完整能力的同时实现了高效处理。

基准测试表现：领先的开源模型

Kimi-K2-Thinking 在推理、智能体和编码基准测试中展现出卓越性能，通常超越 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 等专有模型：

推理任务

基准	设置	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2	Grok-4
HLE（纯文本）	无工具	23.9	26.3	19.8*	7.9	19.8	25.4
	带工具	44.9	41.7*	32.0*	21.7	20.3*	41.0
	重计算	51.0	42.0	–	–	–	50.7
AIME25	无工具	94.5	94.6	87.0	51.0	89.3	91.7
	带 Python	99.1	99.6	100.0	75.2	58.1*	98.8
	重计算	100.0	100.0	–	–	–	100.0
HMMT25	无工具	89.4	93.3	74.6*	38.8	83.6	90.0
	带 Python	95.1	96.7	88.8*	70.4	49.5*	93.9
	重计算	97.5	100.0	–	–	–	96.7
IMO-AnswerBench	无工具	78.6	76.0*	65.9*	45.8	76.0*	73.1
GPQA	无工具	84.5	85.7	83.4	74.2	79.9	87.5

通用任务

基准	设置	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
MMLU-Pro	无工具	84.6	87.1	87.5	81.9	85.0
MMLU-Redux	无工具	94.4	95.3	95.6	92.7	93.7
长文写作	无工具	73.8	71.4	79.8	62.8	72.5
HealthBench	无工具	58.0	67.2	44.2	43.8	46.9

智能体搜索任务

基准	设置	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
BrowseComp	带工具	60.2	54.9	24.1	7.4	40.1
BrowseComp-ZH	带工具	62.3	63.0*	42.4*	22.2	47.9
Seal-0	带工具	56.3	51.4*	53.4*	25.2	38.5*
FinSearchComp-T3	带工具	47.4	48.5*	44.0*	10.4	27.0*
Frames	带工具	87.0	86.0*	85.0*	58.1	80.2*

编码任务

基准	设置	K2 Thinking	GPT-5	Claude Sonnet 4.5 (Thinking)	K2 0905	DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified	带工具	71.3	74.9	77.2	69.2	67.8
SWE-bench Multilingual	带工具	61.1	55.3*	68.0	55.9	57.9
Multi-SWE-bench	带工具	41.9	39.3*	44.3	33.5	30.6
SciCode	无工具	44.8	42.9	44.7	30.7	37.7
LiveCodeBenchV6	无工具	83.1	87.0*	64.0*	56.1*	74.1
OJ-Bench (cpp)	无工具	48.7	56.2*	30.4*	25.5*	38.2*
Terminal-Bench	带模拟工具（JSON）	47.1	43.8	51.0	44.5	37.7

注： 加粗表示各类别最佳表现。星号（*）表示直接来自模型技术报告或博客的分数。K2-Thinking 在推理、智能体搜索和编码任务中展现领先性能，确立了其顶级开源推理模型的地位。

关键特性与能力

自主多步推理

K2-Thinking 在执行需要跨数百步持续推理的复杂任务时表现出色。该模型能够自主规划、执行、验证并调整方法，同时在整个过程中保持任务连贯性。

广泛的工具编排

该模型在单次会话中可执行 200–300 次顺序工具调用，使其能够：

• 从多个来源搜索和检索信息
• 执行代码并验证结果
• 为研究任务浏览网页
• 访问数据库和 API
• 协调多种工具完成复杂工作流

独立的推理流

K2-Thinking 通过 API 响应中独立的 reasoning_content 字段暴露其内部推理过程，使开发者能够了解并检查模型得出结论的方式。这种透明性对于调试、验证和理解模型行为非常有价值。

生产级优化

通过量化感知训练实现的原生 INT4 量化，K2-Thinking 提供：

• 2 倍生成速度提升
• 减少 GPU 内存需求
• 无损量化下保持精度
• 规模化下的成本效益推理

开放权重可访问

K2-Thinking 采用修改后的 MIT 许可证发布，完全开放权重，可供研究、开发和商业应用使用。该模型可下载、微调，并可通过本地或 API 部署。

如何在 Novita AI 上访问 Kimi-K2-Thinking

在 Novita AI 上开始使用 Kimi-K2-Thinking 快速、简单且经济实惠。

使用 Playground（无需编码）

• 即时访问：注册后，立即可开始使用 Kimi-K2-Thinking 及其他顶尖模型。
• 交互界面：通过直观的界面体验模型的深度推理能力。
• 推理透明：实时查看模型的逐步思考过程。
• 模型比较：轻松在 Kimi-K2-Thinking 与其他顶级模型之间切换，找到最适合您需求的模型。

立即探索 Kimi-K2-Thinking 演示

通过 API 集成（面向开发者）

使用 Novita AI 的统一 REST API，将 Kimi-K2-Thinking 无缝连接到您的应用程序、工作流或聊天机器人中——无需管理模型权重或基础设施。

选项 1：直接 API 集成（Python 示例）

只需使用以下代码片段即可开始：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR_API_KEY>",
)

model = "moonshotai/kimi-k2-thinking"
stream = True  # 或 False
max_tokens = 262144
system_content = "你是 Kimi，一个由 Moonshot AI 创建的 AI 助手。"
temperature = 1.0
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = {"type": "text"}

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "9.11 和 9.9 哪个更大？仔细思考。",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
        "top_k": top_k,
        "repetition_penalty": repetition_penalty,
        "min_p": min_p
    }
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
    # 访问推理过程
    print("=====推理过程=====")
    print(chat_completion_res.choices[0].message.reasoning_content)

关键特性：

• 统一端点：/v3/openai 支持 OpenAI Chat Completions API 格式。
• 灵活控制：调整 temperature、top-p、惩罚项等，获得定制化结果。
• 流式与批处理：选择您偏好的响应模式。
• 推理访问：通过 reasoning_content 字段查看模型的内部思考过程。

选项 2：使用 OpenAI Agents SDK 构建多智能体工作流

通过将 Novita AI 与 OpenAI Agents SDK 集成，构建先进的、支持多模态的智能体系统：

• 即插即用：在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Kimi-K2-Thinking。
• 支持交接、路由和工具使用：设计能够深度推理、委派任务或运行函数的智能体。
• Python 集成：只需将 SDK 指向 Novita 端点（https://api.novita.ai/v3/openai），并使用您的 API 密钥即可实现无缝智能体工作流。

选项 3：在第三方平台连接 Kimi-K2-Thinking API

• Hugging Face：通过 Novita AI 端点在 Spaces、pipeline 或 Transformers 库中使用 Kimi-K2-Thinking。
• 智能体与编排框架：通过官方连接器和逐步集成指南，轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作伙伴平台连接。
• OpenAI 兼容 API：享受与 Cline、Cursor、Trae 和 Qwen Code 等工具的轻松迁移和集成，这些工具均适用于 OpenAI API 标准。
• Anthropic 兼容 API：与 Claude Code 无缝集成，用于智能体编程工作流及其他 Anthropic API 兼容工具。

使用场景与应用

高级问题求解

K2-Thinking 在博士级数学、复杂推理任务以及需要深厚领域知识和跨数百步持续分析能力的多学科问题上表现出色。

自主研究智能体

• 信息综合：从多个来源收集、分析并综合信息
• 事实验证：跨文档和数据库交叉验证声明
• 文献综述：分析学术论文并提取关键发现
• 竞争情报：研究市场趋势和竞争对手策略

复杂编码任务

• 系统设计：从需求出发架构完整应用
• 错误排查：通过系统分析调试复杂问题
• 代码重构：以架构级更改改进代码库
• 前端开发：创建响应式、富组件的 Web 应用

长周期工作流

• 文档分析：处理并理解冗长的技术规范
• 代码库探索：导航并理解大型软件项目
• 多步自动化：跨多种工具协调复杂工作流
• 战略规划：制定包含详细行动计划的全方位策略

创意与技术写作

K2-Thinking 在长文写作任务中展现了更强的性能，能够生成连贯、结构良好且在整个输出中保持一致性的内容。

结论

Kimi-K2-Thinking 代表了开源 AI 发展的关键时刻，将前沿推理能力带给了开发者社区。其深度多步推理、广泛的工具编排以及透明的思考过程，使其成为构建需要持续分析思维的复杂 AI 智能体和应用的理想选择。

凭借达到或超越 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 等专有模型的 SOTA 性能、面向高效推理的原生 INT4 量化以及 256,000 Token 的上下文窗口，K2-Thinking 为突破智能体 AI 边界的开发者提供了无与伦比的价值。

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常见问题解答

什么是 Kimi-K2-Thinking？

Kimi-K2-Thinking 是 Moonshot AI 最先进的开源推理模型，被设计为一个“思考型智能体”，结合了深度多步推理与工具编排。它可以在保持跨数百步连贯推理的同时，执行 200–300 次顺序工具调用。

Kimi-K2-Thinking 与其他推理模型相比如何？

Kimi-K2-Thinking 在开源模型中实现了最先进的性能，通常在推理和智能体基准上超越 GPT-5 和 Claude Sonnet 4.5 等专有模型。它在 Humanity’s Last Exam 上获得 44.9%，在 BrowseComp 上获得 60.2%，在 SWE-Bench Verified 上获得 71.3%。

Kimi-K2-Thinking 与 Kimi-K2-Instruct 有何不同？

Kimi-K2-Thinking 在 Novita AI 上的定价为每百万输入 Token 0.60 美元，每百万输出 Token 2.50 美元，与专有推理模型相比提供了卓越的价值。

Kimi-K2-Thinking 适合生产环境使用吗？

是的。Kimi-K2-Thinking 包含通过量化感知训练实现的原生 INT4 量化，可提供 2 倍生成速度提升且精度无损。这使得它在规模化生产部署中非常高效。

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