近日，AiderLeaderboard公布了
AiderLeaderboard揭晓:KimiK2编程能力亮眼
AiderLeaderboard是评估大语言模型（LLM）代码编辑能力的
KimiK2采用混合专家（MoE）架构，总参数量达1万亿，单次推理激活参数为320亿，上下文长度支持128k。这种高效设计使其在处理复杂编程任务时表现出色，尤其在需要精确代码替换和多步骤任务的场景中表现优异。
低成本高性能:终端编码的理想选择
KimiK2的推理成本远低于Claude-4-Sonnet等专有模型，仅为0.14美元/百万输入token和2.49美元/百万输出token，约为Claude-4-Sonnet的三分之一。这种低成本特性使其成为开发者构建终端编码Agent的
在实际测试中，KimiK2在SWE-benchVerified测试中取得65.8%的单次尝试准确率，超越GPT-4.1（54.6%），仅次于Claude-4-Sonnet。在LiveCodeBench和EvalPlus等基准测试中，KimiK2分别取得53.7%和80.3%的成绩，位居开源模型之首。这些数据表明，KimiK2在代码生成和工具调用方面已达到行业领先水平。
广泛应用场景:从网页生成到复杂Agent任务
KimiK2不仅在编程任务中表现出色，还在多场景应用中展现了强大潜力。开发者反馈显示，KimiK2在网页生成方面表现尤为突出，甚至在某些任务中超越Claude-4-Sonnet。其Agent特性支持连续工具调用和自主任务执行，适用于自动化工作流、代码调试和多步骤任务处理。例如，在视频转文字的工作流中，KimiK2能够完整执行Python脚本，而其他模型如GPT-4.1可能因忽略流程而失败。
此外，KimiK2支持vLLM和HuggingFace等推理框架，开发者可通过MoonshotAI的API（https://platform.moonshot.ai）或HuggingFace上的模型权重部署，极大降低了使用门槛。其开源特性(MIT协议)和对多种推理引擎的兼容性，进一步推动了社区的广泛采用。
开源AI的里程碑
AIbase认为，KimiK2的出色表现标志着开源AI模型在编程领域迈出了重要一步。其高性能、低成本和强大的Agent特性，不仅挑战了专有模型的霸主地位，也为中小型开发团队提供了构建智能编码工具的机会。KimiK2的发布进一步证明了中国AI企业在全球开源生态中的领先地位，未来有望在更多领域推动创新。
目前，KimiK2已通过MoonshotAI平台和Cline等工具开放使用，开发者可结合ClaudeCode环境进行测试。官方还提供了详细的部署指南，支持vLLM和SGLang等推理引擎，方便开发者快速上手。
未来展望:Agent智能的新篇章
MoonshotAI团队表示，KimiK2的训练采用了大规模合成数据生成技术，模拟了数千种真实场景的工具使用，显著提升了模型的Agent能力。未来，团队计划进一步优化模型在多模态任务和复杂推理场景中的表现，为开发者提供更强大的工具支持。
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