Kimi 新模型热度持续高涨 ing！
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"。
大家不免猜测，这不会是被 K2 影响了吧？
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。
不仅关于模型本身，还回应了很多八卦：
开源确实有名声的考量
不恨 DeepSeek，但是恨这条路径不是自己验证的
从年初开始 Kimi 就不投流了
……
值得一提的是，还有网友发现 Kimi K2 背后用的是DeepSeek V3 的架构。
所以 K2 开源背后还有哪些考量？实测表现如何？
具体来看——
K2 开源为赚名声，今年没有投流
此次 Kimi K2 讨论度最高的一点，就是 Kimi 果断走了开源路线。
而从 Kimi 工程师的爆料来看，原因主要有三点。
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。
这首先嘛，当然是为了赚个好名声：
如果 K2 只是一个闭源服务，现在一定没有这么多关注和讨论。
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。
另一大好处在于能借助开源社区的力量完善技术生态。
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。
要知道 K2 这次开源的模型版本有两个：
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。
光靠 Kimi 内部，一些后续开源工作确实难以快速实现。
不过最最重要的是，开源能够倒逼模型进步。
当开源要求你不能走捷径的时候，反而更有利于做出更好的模型和产品。
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。
与此同时，他也回应了人们关于 Kimi "擅长营销投流"的八卦。
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。
即使在如此恶劣的互联网环境之下，Kimi 也没有恢复投流。
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。
甚至他还透露了一个细节：
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。
就是说，Kimi 是少数还在坚持投入基础模型研发的创业公司。
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。
当 AI 默认输出从"文字"变成了"前端页面"，人机交互简直焕然一新。
这代表一种从chat-first到artifact-first的范式转变。
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。
更多细节也将在之后的技术报告中详细揭秘。
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。
而且遵循的还是修改版 MIT 协议（Modified MIT License）。
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 "。
可以说，一改往日作风选择开源路线的 Kimi K2，几乎一出场就吸引了大量关注。
那么，Kimi K2 真实能力究竟如何呢？我们这就实测一下。
实测一下 Kimi K2
具体实测的方向，咱们直接从广大网友 cue 到的 K2 亮点展开：
前端制作：制作游戏、制作网页、自主编程；
工具调用：调用外部工具来完成复杂任务，比如做旅游攻略、订高铁票；
创意写作：自主命题、即兴发挥。
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：
在代码之下还"附赠"了游戏说明：
按照指示，将代码保存为 .html 文件，打开后是这样的：
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。
但使用了 K2 模型，它的输出就变得"花哨"了很多（生成速度也慢了很多）：
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。
虽然和网友的展示有些区别，但至少，它现在看上去已经像模像样了。
而我们只用了一句话作为提示：
创建一个简单的 breakout 游戏作为单个 html 页面。
既然简单的 breakout 游戏输出良好，那换成"复杂一点"的贪吃蛇呢？
生成一个贪吃蛇游戏，并加入随机迷宫机制。
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！
迫不得已，咱在原有的对话下加入了新的要求：
速度慢一些，难度小一点，改成 3 条命。
用了大约 3 分钟的时间，它重新输出了一套完整的代码，以及改动说明：
结果显示，这次的贪吃蛇游戏在速度和难度上都有了很大的改进：
至于工具调用功能，让我们本土化一点，这么近那么美。
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。
它给出了这样的结果：
居然！每一个步骤都很详细，并且可以直接点击链接跳转！？
可以说是很高效了！
针对 K2 的创意写作功能，网友们显然有很好的主意：让 K2 写一封告别信。
于是，我们也试着让 K2 写一封"给宇宙和自己最后的告别信"。
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？
它给了我们这样的回复：
Two More Things
如开头所言，传闻 OpenAI 开源模型因为 K2 而推迟了 ~
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。
但网友们似乎并不买账，最高赞网友直接贴脸开大：
不过猜归猜，AI 创企 hyperbolic 联创又出来爆料了。
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：
总结起来就是一句话，合理借鉴罢了。
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/bigeagle_xd/status/1944352258751418550
[ 2 ] https://x.com/ai_for_success/status/1944260480148942970
[ 3 ] https://x.com/Yuchenj_UW/status/1944235634811379844
[ 4 ] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1lylo75/kimik2_takes_top_spot_on_eqbench3_and_creative/
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