沉寂几个月的Kimi又强势回归了 。
2024年 ， Kimi凭借长文本的处理能力吸引了大量的用户 ， 但在2025年年初 ， 被DeepSeek R1赶下神坛 。 用了几个月的时间 ， Kimi带着万亿参数的模型、开源策略和Agent这三大杀招重回赛场 。
技术复仇
K2采用专家混合（MoE）架构 ， 让各位专家各司其职 ， 但是仍能像一个团队一样进行协作 。 采用这种架构以后 ， 推理成本降低50%以上 ， 而模型的性能却没有减弱 。
与DeepSeek的半开源不同 ， K2选择完全开源 。 这让开发者能够接触和使用更先进的模型 ， 同时 ， 也会迫使团队对这个模型不断地进行优化 。 Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf对此表示赞赏 ， 称其是挑战闭源模型霸权的榜样 。
K2优先对自助工具进行优化 ， 可在15分钟内生成3D地球模型、商业PPT和数据分析仪表盘 ， 效率已超越 Claude 4
行业震动
【Kimi又杀回来了，又一次改变了我们】K2发布以后 ， 给行业带来了的一大变化就是从流量争夺转向生态共建 。
在 OpenRouter 全球趋势榜上 ， K2 仅次于Grok 4 ， 低至 $0.15 / 百万 token的API收费 ， 迫使Claude、Qwen 快速降价 。 K2被很多人称为 ， Claude国产的平替 ， 给高价API市场带来了冲击 。
开发者对于K2的兴趣非常浓厚 ， 48小时内从Hugging Face下载了10万次 。 吸取了DeepSeek的教训 ， K2 采用技术极客 + 商业开发者的方式 ， 吸引开发者 ， GitHub上面获得的星标超过5万 。 华为 Pura X 手机 ， 已经预装 Kimi 鸿蒙版 ， 可实现拍照答疑、长文本分析等功能 。
K2的表现亮眼 ， 但仍面临巨大的竞争压力 。
尽管在代码生成、数学推理等方面超过 GPT-4.1 ， 但在多模态理解、情感交互等方面 ， 仍落后于Gemini 1.5 Pro 。 至于视频解析和实时协作 ， 则被寄望于K2.5 。
开源治理也是一大挑战 ， 随着K2生态的扩大 ， 需要解决技术普及和商业变现的矛盾 。
腾讯、阿里等大厂也在进行开源布局 ， 豆包、Qwen也通过智能体去抢占市场 。 Kimi想在2026年前实现模型即服务的改变 ， 否则像很多电影一样 ， 叫好 ， 不卖座的尴尬局面 。
Kimi的回归 ， 会迫使更多的公司提供性价比更高的产品 。 Kimi杀回来了 ， 告诉我们不论是成功还是失败 ， 都是短暂的 ， 需要你不断地进行改进和调整 。
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