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The model's context length is 256k tokens.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\\n 📄 kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突...\\n\\n2. 离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火 - 知乎专栏\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970169956768391901\\n 📄 K2使用量化感知训练（QAT） 对MoE模块进行INT4权重量化，在保证性能的同时，将生成速度提升了约两倍。\\n\\n除了推理和搜索任务，K2 Thinking在编码、工具使用、数学推理等更细分的测试中表现也很突出。\\n\\n在SWE-bench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond等任务上，它的成绩已经超过DeepSeek、GPT-4 Turbo等多个主流模型，显示出更强的「执行力」。\\n\\nI...\\n\\n3. Kimi K2 Thinking 模型发布并开源，全面提升Agent 和推理能力 - 网易\\n 🔗 https://www.163.com/dy/article/KDR4G2L30511B6FU.html\\n 📄 Kimi K2 Thinking 模型 API 已上架 Kimi 开放平台（platform.moonshot.cn），支持 256K 上下文，价格与 Kimi K2-0905 相同，每百万 Token 输入 4 元，输出 16 元，命中缓存的输入为 1 元。速度高达 100 Token/s 的 Turbo API 也同步上架，每百万 Token 输入 8 元，输出 58 元，命中缓存的输入为 1...\\n\\n4. Kimi K2思考模型来了！实测3分钟做精美网页，IMO数学题翻车 - 网易\\n 🔗 https://www.163.com/dy/article/KDN7G2B4051180F7.html\\n 📄 Kimi K2-0905于9月5日发布，其核心升级了Agentic Coding能力、支持256K上下文、API支持60-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。 价格方面，kimi-k2-thinking每百万tokens\\n\\n5. Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\\n 🔗 https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488\\n 📄 本文主要聊与这次K2-Thinking相关的W4A16 QAT相关的问题，对W8A8，W4A4等在训练&Prefill场景实现加速的量化方案留待之后讨论。\\n\\n低比特量化对低延迟推理的重要性\\n\\n当前，大模型推理根据优化目标的不同，存在两个不同的trade-off方向（也就是大家看到的kimi turbo和非turbo）：\\n\\n 高吞吐（面向成本）：以推理集群的吞吐量为主要目标，尽可能提高gpu计算...\\n\\n6. 信通院发布“方升”3.0 体系及大模型基准测试结果 - 开源中国\\n 🔗 https://www.oschina.net/news/376429\\n 📄 基础能力持续提升，在学科、数学、指令遵循等方面表现出色，但在幻觉、工具使用等方面仍有提升空间。OpenAI的GPT 5（8月7日发布）综合能力领先排名第一，效果优于国内阿里巴巴的Qwen3-Max-Preview、月之暗面的Kimi K2，国内外大语言模型在基础能力上差距较小。推理能力进展显著，在高阶数学、复杂学科任务场景提升明显，但在复杂中文推理场景有待加强。OpenAI的GPT 5在复杂数学、...\\n\\n7. 陳擎文教學網：人工智慧概論(通識) - acupun.site\\n 🔗 https://acupun.site/lecture/AI_Intro/\\n 📄 3.Kimi來自一家創立不到一年的公司「月之暗面」，突出的技術讓阿里巴巴、紅杉中國、美團、小紅書、招商局中國基金等機構一窩蜂搶投，才滿週歲的月之暗面，估值已超過兩百億人民幣。 4.公司創辦人暨執行長，是31歲的年輕創業家楊植麟，他是北京清華大學計算機系畢業、美國卡內基美隆大學計算機博士， 曾在Meta和Google的AI研發部門工作過。 回國後，他加入華為，帶領團隊參與盤古大模型的核心技...\\n\\n8. Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\\n 🔗 https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488/answer/1970539327902679960\\n 📄 开头一句话总结：个人认为，在LLM的语境下，量化并非传统的“牺牲精度换速度”，原生的低比特量化在param-scaling + test-time-scaling的持续演进下，会成为大模型训练的一个标准\\n\\n9. 大型语言模型（LLM）文本中提取结构化信息：LangExtract（一） 原创\\n 🔗 https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/153473817\\n 📄 ```\\nqwen-long\\nqwq-plus\\nqwq-plus-latest\\nqwq-plus-2025-03-05\\nqwen-max\\nqwen-max-latest\\nqwen-max-2025-01-25\\nqwen-max-2024-09-19\\nqwen-max-2024-04-28\\nqwen-max-2024-04-03\\nqwen-plus\\nqwen-plus-latest\\nqwen-plus...\\n\\n10. 英特尔锐炫“战斗阵列”登场：多卡方案重塑企业级AI部署新格局\\n 🔗 http://diy.pconline.com.cn/2000/20004172.html\\n 📄 : <20><>2999.0 ~~<7E><>3239.0~~ JBL <20><>˫11<31><31><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>A200 <20>Ӽ<EFBFBD><D3BC><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>ڵ<EFBFBD><DAB5><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD>Ҳ<EFBFBD><D2B2><EFBFBD> WiFi<46><69><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>\\n : ȯ<><C8AF>ʡ0.9\\n : <20><>1799.1 ~~<7E><>1999.0~~ <20><><EFBFBD>ǣ<EFBFBD>SAMSUNG<4E><47>27Ӣ<37><D3A2> G50D 180Hz 2K 1ms(GT...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\", \"time_range\": \"month\"}, \"query\": \"月之暗面 kimi turbo 模型 速度提升 原因 参数规模\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\", \"content\": \"kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力\\n kimi-k2-turbo-preview 是 kimi k2 的高速版本模型，始终对标最新版本的 kimi-k2 模型（kimi-k2-0905-preview）。模型参数与 kimi-k2 一致，但输出速度已提至每秒 60 tokens，最高可达每秒 100 tokens，上下文长度为 256k\\n kimi-k2-0711-preview 模型上下文长度为 128k\\n 支持 ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等，不支持视觉功能 [...] | 模型 | 计费单位 | 输入价格 （缓存命中） | 输入价格 （缓存未命中） | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-k2-0905-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 262,144 tokens |\\n| kimi-k2-0711-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 131,072 tokens |\\n| kimi-k2-turbo-preview推荐 | 1M tokens | ￥4.00 | ￥16.00 | ￥64.00 | 262,144 tokens | [...] 此处 1M = 1,000,000，表格中的价格代表每消耗 1M tokens 的价格。\\n\\n### \\n\\n| 模型 | 计费单位 | 输入价格 | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-thinking-preview | 1M tokens | ￥200.00 | ￥200.00 | 131,072 tokens |\\n\\n kimi-thinking-preview 模型是月之暗面提供的具有多模态推理能力和通用推理能力的多模态思考模型，它擅长深度推理，帮助解决更多更难的事情\\n kimi-thinking-preview 模型上下文长度为 128k\\n kimi-thinking-preview 是视觉模型，支持图片理解\\n 暂不支持工具调用（ToolCalls），暂不支持联网搜索功能，暂不支持 Partial 模式\\n 暂不支持 JSON Mode（即设置 `response_format={\\\"type\\\": \\\"json_object\\\"}`\\n\\n查询余额联网搜索定价\", \"score\": 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桃子\\n\\n【新智元导读】Kimi K2 Thinking重磅开源，1万亿「思考Agent模型」在推理、智能体基准上干翻GPT-5。关键，还能连调300次工具，直出3D模拟。\\n\\n昨天，月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，一上线就挤爆了服务器。\\n\\n思考，是它的核心卖点，自称是开源的「思考Agent模型」。\\n\\nImage 4\\n\\n它同样采用了MoE架构，总参数约1万亿，每次激活约320亿，上下文256K token。\\n\\n在各大基准测试中，Kimi K2 Thinking性能表现亮眼。 [...] 通过mlx-lm并行技术，它生成了大约3500个token，速度每秒15个token。\\n\\nImage 11\\n\\n但真正让人关注的，是它的「思考能力」。\\n\\n如前所述，K2 Thinking可以在一次任务中连续执行200到300次工具调用，全程无需人工干预。\\n\\n有网友实测「工具调用」，立即制作出如下的数学和物理讲解动画。\\n\\nImage 12: 动图封面\\n\\n不同于其他模型的胡编乱造，它在面对复杂问题时，会自己拆解步骤、搜索信息、调用外部工具、再整合结果。\\n\\n团队把这种机制称为「交替思考」——模型在「思考」和「执行」之间循环往复，让推理更连贯。\\n\\nK2 Thinking在性能上的表现也很亮眼。\\n\\n在Humanity’s Last Exam（HLE）和 BrowseComp（网页搜索综合能力）任务上，成绩已经接近甚至超过GPT-5和Claude Sonnet 4.5。\\n\\nImage 13\\n\\nKimi K2 Thinking与GPT-5、Claude Sonnet 4.5在多项基准测试中的表现\\n\\n除了推理表现，它在工程落地上也做了不少优化。\", \"score\": 0.6227582, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"Kimi K2 Thinking 模型发布并开源，全面提升Agent 和推理能力 - 网易\", \"url\": \"https://www.163.com/dy/article/KDR4G2L30511B6FU.html\", \"content\": \"Kimi K2 Thinking 模型 API 已上架 Kimi 开放平台（platform.moonshot.cn），支持 256K 上下文，价格与 Kimi K2-0905 相同，每百万 Token 输入 4 元，输出 16 元，命中缓存的输入为 1 元。速度高达 100 Token/s 的 Turbo API 也同步上架，每百万 Token 输入 8 元，输出 58 元，命中缓存的输入为 1 元。欢迎开发者测试反馈新模型 API。\\n\\n关于 Kimi K2 模型 [...] 上下滚动查看完整分析过程\\n\\n原生 INT4 量化提升推理效率\\n\\n低比特量化是降低大规模推理服务器的延迟和 GPU 显存占用的有效方法。我们的测试发现，因为思考模型会产生极长的解码长度，常规的量化手段往往会导致模型性能大幅下降。为了克服这一挑战，我们在后训练（post-training）阶段采用了量化感知训练（QAT），并对 MoE 组件应用了 INT4 纯权重（weight-only）量化。\\n\\n这使得 Kimi K2 Thinking 模型能够在复杂推理和 Agentic 任务中支持原生的 INT4 推理，并将生成速度提升了约 2 倍。INT4 对推理硬件的兼容性更强，对国产加速计算芯片也更加友好。值得注意的是，Kimi 所有的基准测试成绩都是在 INT4 精度下取得的。\\n\\n现在开始使用\\n\\n前往 kimi.com 或更新到最新版 Kimi App，从「工具箱」中打开 K2 模型的「长思考」开关，即可把你遇到的复杂任务丢给 Kimi 一起思考。 [...] Kimi K2 模型最初发布于 7 月 11 日，它是一款混合专家架构（MoE）的开源基础模型，总参数 10,000 亿，激活参数 320 亿。9 月 5 日，Kimi K2-0905 版更新，进一步提升了代码能力，并且将上下文窗口从 128K 升级到 256K。截止目前，包括 Cline、Cursor、flowith、Genspark、Kilo Code、Kortix Suna、OpenRouter、Perplexity、RooCode、TRAE、Trickle、Vercel、Windsurf 、YouWare 等在内的产品都接入或在使用 Kimi K2 模型。11 月 6 日，Kimi K2 Thinking 模型发布，全面提升 Agent 和推理能力。\\n\\n特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。\", \"score\": 0.445506, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"Kimi K2思考模型来了！实测3分钟做精美网页，IMO数学题翻车 - 网易\", \"url\": \"https://www.163.com/dy/article/KDN7G2B4051180F7.html\", \"content\": \"Kimi K2-0905于9月5日发布，其核心升级了Agentic Coding能力、支持256K上下文、API支持60-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。 价格方面，kimi-k2-thinking每百万tokens\", \"score\": 0.34946668, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\", \"url\": \"https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488\", \"content\": \"本文主要聊与这次K2-Thinking相关的W4A16 QAT相关的问题，对W8A8，W4A4等在训练&Prefill场景实现加速的量化方案留待之后讨论。\\n\\n低比特量化对低延迟推理的重要性\\n\\n当前，大模型推理根据优化目标的不同，存在两个不同的trade-off方向（也就是大家看到的kimi turbo和非turbo）：\\n\\n 高吞吐（面向成本）：以推理集群的吞吐量为主要目标，尽可能提高gpu计算资源的利用率。通常使用较大的并发数（batch size）使得推理过程中的GEMM（矩阵乘）达到compute bound。\\n 低延迟（面向用户体验）：以用户侧的输出延迟（TPOT）为主要目标，尽可能降低单次推理的延迟。通常会使用相对小的并发度以及小规模的单实例节点数。 [...] HLE 和IMO (确切说是这两天谷歌新出的IMO answerbench）都刷到了SOTA，而且是SOTA，不是“国产SOTA ”。（值得一提的是IMO这个新bench在kimi出来之前sota居然是Deepseek而不是北美模型）\\n\\n不知道heavy模式会不会开放给用户订阅，如果开放的话正好可以看看国内愿意每个月花1000左右买sota的用户到底有多少。\\n\\n这个公司估值只有openai的0.5%，anthropic和grok的2%，朱啸虎还觉得有“泡沫”……\\n\\n对了，QAT和DSA是互相独立，可以叠加的可以降低成本的优化，这波又把模型的cost降低了5倍左右。\\n\\n编辑于 2025-11-07 10:08\\n\\n赞同 13129 条评论\\n\\n分享\\n\\n收藏喜欢\\n\\nImage 7: 刘少伟\\n\\n刘少伟\\n\\nImage 8\\n\\n互联网行业 从业人员\\n\\n 关注\\n\\n谢邀 @知乎科技\\n\\n利益相关：月之暗面infra团队工程师一枚，深度参与了这次thinking模型int4量化方面的工作。 [...] Kimi-K2的MoE部分稀疏度达到的1/48，在我们当前的硬件环境下，decoding 阶段 MoE 算子几乎必然 memory-bound，权重的大小就决定了MoE的计算效率。与此同时，模型权重占用的显存越小，单个实例需要的最小GPU数量越少，多卡通信延迟越低，在GPU高速互联（如nvlink）能够全部覆盖时还会进一步陡降。而K2原始FP8权重的1TB大小，刚好是很多GPU单机高速互联”装不下“的边界。因此，在decoding阶段，W4A16量化的推理延迟是要显著优于W8A8的。\\n\\n为什么需要QAT而不是使用PTQ\\n\\n事实上，在Kimi-K2发表后，开源社区中诞生了很多基于K2的low-bit PTQ模型(\\n\\n然而，当进入K2-Thinking的研发阶段，这个结论被推翻了：随着模型的生成长度变得越来越长，我们原本的block FP8推理精度和INT4 PTQ的结果呈现出了统计意义上的明显差别。一个可能的原因是随着decoding计算次数的增加，量化产生的误差被不断累积了。\", \"score\": 0.33150968, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"信通院发布“方升”3.0 体系及大模型基准测试结果 - 开源中国\", \"url\": \"https://www.oschina.net/news/376429\", \"content\": \"基础能力持续提升，在学科、数学、指令遵循等方面表现出色，但在幻觉、工具使用等方面仍有提升空间。OpenAI的GPT 5（8月7日发布）综合能力领先排名第一，效果优于国内阿里巴巴的Qwen3-Max-Preview、月之暗面的Kimi K2，国内外大语言模型在基础能力上差距较小。推理能力进展显著，在高阶数学、复杂学科任务场景提升明显，但在复杂中文推理场景有待加强。OpenAI的GPT 5在复杂数学、推理能力领先，排名推理榜单首位，xAI的Grok-4紧随其后；国内表现较好的推理模型是深度求索的DeepSeek-V3.1、阿里巴巴的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507以及百度的ERNIE-X1-Turbo-Latest，但相较国际领先水平仍存在一定差距，这标志着全球大语言模型在推理能力的竞争已进入白热化阶段（如图3所示，此处仅展示排名前15的大模型）。\\n\\n#### 2.多模态大模型测试结果 [...] 大模型代码应用能力在函数级这类单一问题方面，表现较为出色，但在真实项目级开发这类复杂任务中，仍存在明显短板。OpenAI的GPT-5在代码应用能力排名首位，月之暗面的Kimi-K2-0905版本排名国内第一，国内模型在游戏开发、应用开发等项目级任务中，其在功能实现完整度与效果呈现方面，仍与国际先进水平存在一定差距。在大模型代码能力方面，推理模型能力较基础模型更具备优势，本轮测试的Top 5中，有4个为推理模型，仅有1个为基础模型。不同模型间代码理解能力整体差异不大，代码生成能力差异较为显著，大模型的代码注释、代码解释、代码生成能力依次减弱。\\n\\n#### 4.智能体应用能力测试结果： [...] “方升”大模型基准测试体系3.0在原有基础上实现系统性跃升，新增模型基础属性测试，对参数规模、推理效率等底层特征进行体系化测试；同时前瞻性布局未来高级智能测试，围绕全模态理解、长期记忆、自主学习等10项高级能力构建评估能力，并进一步深化工业制造、基础科学、金融等重点行业的场景化评测。\\n\\n为支撑“方升”3.0的实施，中国信通院将从以下几方面系统强化评测基础设施：\", \"score\": 0.29220682, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"陳擎文教學網：人工智慧概論(通識) - acupun.site\", \"url\": \"https://acupun.site/lecture/AI_Intro/\", \"content\": \"3.Kimi來自一家創立不到一年的公司「月之暗面」，突出的技術讓阿里巴巴、紅杉中國、美團、小紅書、招商局中國基金等機構一窩蜂搶投，才滿週歲的月之暗面，估值已超過兩百億人民幣。 4.公司創辦人暨執行長，是31歲的年輕創業家楊植麟，他是北京清華大學計算機系畢業、美國卡內基美隆大學計算機博士， 曾在Meta和Google的AI研發部門工作過。 回國後，他加入華為，帶領團隊參與盤古大模型的核心技術研發。 5.「月之暗面」的核心開發人員，都是90後的「清華幫」，他們做出了中國版ChatGPT 這些團隊成員，曾參與過 Google Gemini、Google Bard、盤古NLP、悟道等多個大模型的研發。 --- (4).【Kimi AI的功能】： 1.長文本處理：支援處理和理解長達20萬字的文本，甚至在內測中支援200萬字的超長文本 2.文件閱讀：能夠閱讀和分析TXT、PDF、Word文檔、PPT幻燈片和Excel試算表等格式的檔。 3.網頁內容解析：可以解析使用者發送的網頁連結，並結合解析內容回答問題。 [...] 例如辦公提效、社交娛樂、輔助寫作、生活實用等， 每一類別下又包含了許多細項模板選擇， 例如「官方模板」類別中的 “PPT助手”，或是「輔助寫作」類別中的 “論文改寫助手”等等。 例如用 Kimi+ 內建的「小紅書爆款生成器」寫一篇文案 5.Kimi 亮點5：長文本分析，明顯比ChatGPT還要強 長文本分析的測試方法，就是在長文字(例如小說)裡面，買下很多探針(文字段落)，然後請它們讀入後詢問這些問題，看看對不對？ 【結果分析】：Kimi對10個探針的回答都正確，包括推理計算題 【結果分析】：ChatGPT對於長文本的讀取，會有失憶現象，很多文字會無法讀取，回答探針問題，只有60%答對 【測試影片】：長文本放置探針，測試Kimi與ChatGPT --- (6).【Kimi AI的缺點】： 1.缺點1：不具有多模態功能，所以無法生成圖片，識別影片，識別音訊檔（雖然號稱可以辨識mp3/wav檔案） 2.缺點2：上傳圖片若沒有文字無法識別，必須有文字的圖片，然後才能讀入，才能用OCR辨識文字 3.缺點3：目前只針對文本的處理，其他影音無法處理 [...] (2)用各種生成式AI讀取檔案，詢問以下問題： 這個檔案裡面提到，治療精神不振該用什麼中藥？ 【原文答案】： (3)用ChatGPT讀取pdf檔案： 【回答結果】： 【檢驗回答結果】：100%正確 (4)用NotebooksLM讀取pdf檔案： 【回答結果】： 【檢驗回答結果】：100%正確 (5)用Kimi讀取pdf檔案： 【回答結果】： 【檢驗回答結果】：100%正確 【檢驗回答結果】：檔案太大，只能夠讀取90%的內容，後面章節無法讀取到 (6)結論： 1.【讀取上傳文件的章節綱要重點】：ChatGPT，Gemini，Kimi都有很高的準確率 2.【讀取上傳文件的細節】：ChatGPT/Gemini都表現不好，只有Kimi最好，有很高的細節讀取記憶準確率 3.【讀取上傳文件的檔案大小size】：Kimi最不好，檔案稍大就無法讀完（解決方法，把檔案拆分成2個或數個檔案，最多可以上傳50個檔案） --- ☎【chp45.生成式AI讀取超大檔案長文件的測試比較】\", \"score\": 0.27824745, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\", \"url\": \"https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488/answer/1970539327902679960\", \"content\": \"开头一句话总结：个人认为，在LLM的语境下，量化并非传统的“牺牲精度换速度”，原生的低比特量化在param-scaling + test-time-scaling的持续演进下，会成为大模型训练的一个标准\", \"score\": 0.22880244, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"大型语言模型（LLM）文本中提取结构化信息：LangExtract（一） 原创\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/153473817\", \"content\": \"```\\nqwen-long\\nqwq-plus\\nqwq-plus-latest\\nqwq-plus-2025-03-05\\nqwen-max\\nqwen-max-latest\\nqwen-max-2025-01-25\\nqwen-max-2024-09-19\\nqwen-max-2024-04-28\\nqwen-max-2024-04-03\\nqwen-plus\\nqwen-plus-latest\\nqwen-plus-2025-04-28\\nqwen-plus-2025-01-25\\nqwen-plus-2025-01-12\\nqwen-plus-2024-11-27\\nqwen-plus-2024-11-25\\nqwen-plus-2024-09-19\\nqwen-plus-2024-08-06\\nqwen-plus-2024-07-23\\nqwen-turbo\\nqwen-turbo-latest\\nqwen-turbo-2025-04-28\\nqwen-turbo-2025-02-11\\nqwen-turbo-2024-11-01\\nqwen-turbo-2024-09-19\\nqwen-turbo-2024-06-24 [...] 关于我们\\n 招贤纳士\\n 商务合作\\n 寻求报道\\n 400-660-0108\\n kefu@csdn.net\\n 在线客服\\n 工作时间 8:30-22:00\\n\\n 公安备案号11010502030143\\n 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<20><>2999.0 ~~<7E><>3239.0~~ JBL <20><>˫11<31><31><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>A200 <20>Ӽ<EFBFBD><D3BC><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>ڵ<EFBFBD><DAB5><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD>Ҳ<EFBFBD><D2B2><EFBFBD> WiFi<46><69><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>\\n : ȯ<><C8AF>ʡ0.9\\n : <20><>1799.1 ~~<7E><>1999.0~~ <20><><EFBFBD>ǣ<EFBFBD>SAMSUNG<4E><47>27Ӣ<37><D3A2> G50D 180Hz 2K 1ms(GTG) Fast IPS HDR400 <20><>ת<EFBFBD><D7AA><EFBFBD><EFBFBD> <20><><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>ʿ <20>羺<EFBFBD><E7BEBA>ʾ<EFBFBD><CABE> LS27DG502ECXXF\\n : ȯ<><C8AF>ʡ60\\n : <20><>1139.0 ~~<7E><>1199.0~~ <20><>еʦ<D0B5><CAA6><EFBFBD><EFBFBD>15Air<69><72><EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>Ҳ<EFBFBD><D2B2><EFBFBD>20%<25><>15.3Ӣ<EFBFBD><EFBFBD>AI 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"content": "{\"success\": true, \"summary\": \"🔍 搜索查询: kimi turbo INT4量化 QAT量化感知训练 速度优化 MoE架构\\n📅 搜索时间: 2025-11-09T12:08:00.961598\\n🎯 过滤条件: Topic: general | Time Range: month\\n\\n📝 AI摘要:\\nThe model uses INT4 quantization and QAT for speed optimization, achieving a two-fold increase in inference speed while maintaining performance. It employs a MoE architecture for efficient processing. The model's performance is comparable to leading LLMs.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小 ...\\n 🔗 https://blog.csdn.net/QbitAI/article/details/154546382\\n 📄 为了克服这一挑战，他们在后训练阶段采用了量化感知训练（QAT），并对MoE组件应用了INT4纯权重（weight-only）量化。 ... 架构设计相当讲究，重点优化了性能与能效。前沿\\n\\n2. 离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火\\n 🔗 https://finance.sina.cn/stock/jdts/2025-11-07/detail-infwpyiz4840407.d.html?vt=4&cid=76993&node_id=76993\\n 📄 除了推理表现，它在工程落地上也做了不少优化。 K2使用量化感知训练（QAT）对MoE模块进行INT4权重量化，在保证性能的同时，将生成速度提升了约两倍。 除了推理和搜索\\n\\n3. 离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火 - 知乎专栏\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970169956768391901\\n 📄 K2使用量化感知训练（QAT） 对MoE模块进行INT4权重量化，在保证性能的同时，将生成速度提升了约两倍。\\n\\n除了推理和搜索任务，K2 Thinking在编码、工具使用、数学推理等更细分的测试中表现也很突出。\\n\\n在SWE-bench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond等任务上，它的成绩已经超过DeepSeek、GPT-4 Turbo等多个主流模型，显示出更强的「执行力」。\\n\\nI...\\n\\n4. meng shao on X\\n 🔗 https://x.com/shao__meng/status/1986595580261638492\\n 📄 模型的最大亮点在于两大工程优化：首先是原生INT4 量化，通过量化感知训练（QAT）将权重压缩到4 位整数精度，实现约2 倍推理速度提升，同时GPU 显存占用降低50% 以上。这不是后\\n\\n5. kimi容量核心标 - 抖音\\n 🔗 https://www.douyin.com/search/kimi%E5%AE%B9%E9%87%8F%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%A0%87\\n 📄 原生INT4量化：通过训练后量化感知训练（QAT），实现无损2倍推理加速，同时降低GPU内存占用，所有基准测试结果均基于INT4精度。 3. 稳定长程代理能力：可支持200-300次\\n\\n6. 开源新纪录！月之暗面Kimi K2 实测超越GPT-5 和Claude 4.5 - 网易\\n 🔗 https://www.163.com/dy/article/KDPF2OTJ05566UKH.html\\n 📄 这些结果使MiniMax-M2在智能体工具使用方面接近GPT-5级别的能力。然而Kimi K2 Thinking现在以大幅优势超越了它们。\\n\\n其BrowseComp结果60.2%超过M2的44.0%，SWE-Bench Verified的71.3%也胜过M2的69.4%。即使在FinSearchComp-T3（47.4%）等金融推理任务上，K2 Thinking表现相当，同时保持了卓越的通用推理能...\\n\\n7. Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\\n 🔗 https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488/answer/1970539327902679960\\n 📄 PTQ：训练后量化，将训练完成的模型权重通过特定的量化方法量化到对应的精度。 QAT：训练感知量化，在训练阶段就让模型提前适应某部分的权重/激活被量化到更低比特数下产生\\n\\n8. 2025 大模型工程突破性技术 - 知乎专栏\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1962255004724343227\\n 📄 解决的问题：把大模型压缩到更低位宽以极大降低显存和延迟，同时避免纯后训练量化（PTQ）在低位出现的大幅性能掉落。QAT 的改进让更低位量化在现实部署中更可靠。 典型来源/\\n\\n9. 大模型量化从入门到精通：这才是让AI在手机上跑起来的核心技术\\n 🔗 https://blog.csdn.net/m0_59164520/article/details/153269219\\n 📄 针对深度学习和大模型量化，目前有很多成熟的工具和库，可以支持训练后量化（PTQ）、量化感知训练（QAT）、混合精度以及硬件加速部署。 1、通用量化工具. TensorRT（NVIDIA）. •\\n\\n10. 科技新闻 - 茉莉花新闻网\\n 🔗 https://molihua.org/category/tech/\\n 📄 在这场交易里， 苹果要的是什么?\\n\\n在 2024 年 6 月的 WWDC 开发者大会上，苹果展示了由 Apple Intelligence 驱动的新版 Siri，包括更强的上下文理解、屏幕感知、跨应用操作等新功能。\\n\\n根据苹果当时的表述和媒体报道，这些新版 Siri 功能最初被安排在 iOS 18 的更新周期内逐步推出，但除了一些基础 AI 功能反复闹笑话，许多重要的 AI 功能也反复跳票，最早发...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\", \"time_range\": \"month\"}, \"query\": \"kimi turbo INT4量化 QAT量化感知训练 速度优化 MoE架构\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小 ...\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/QbitAI/article/details/154546382\", \"content\": \"为了克服这一挑战，他们在后训练阶段采用了量化感知训练（QAT），并对MoE组件应用了INT4纯权重（weight-only）量化。 ... 架构设计相当讲究，重点优化了性能与能效。前沿\", \"score\": 0.8190992, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火\", \"url\": \"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2025-11-07/detail-infwpyiz4840407.d.html?vt=4&cid=76993&node_id=76993\", \"content\": \"除了推理表现，它在工程落地上也做了不少优化。 K2使用量化感知训练（QAT）对MoE模块进行INT4权重量化，在保证性能的同时，将生成速度提升了约两倍。 除了推理和搜索\", \"score\": 0.8116913, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火 - 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Humanity’s Last Exam（HLE），达到业界最先进水平\\n 60.2% - BrowseComp（智能体网络搜索和推理测试）\\n 71.3% -SWE-Bench Verified 和 83.1% - LiveCodeBench v6（关键编程评估）\\n 56.3% -Seal-0（真实世界信息检索基准）\\n\\n在这些任务中，K2 Thinking持续超越GPT-5的相应得分，并超过了几周前MiniMax AI发布的前开源领跑者MiniMax-M2。\\n\\n开源模型超越专有系统\\n\\nGPT-5和Claude Sonnet 4.5 Thinking仍是领先的专有\\\"思维\\\"模型。\", \"score\": 0.5677694, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\", \"url\": \"https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488/answer/1970539327902679960\", \"content\": \"PTQ：训练后量化，将训练完成的模型权重通过特定的量化方法量化到对应的精度。 QAT：训练感知量化，在训练阶段就让模型提前适应某部分的权重/激活被量化到更低比特数下产生\", \"score\": 0.45754927, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"2025 大模型工程突破性技术 - 知乎专栏\", \"url\": \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/1962255004724343227\", \"content\": \"解决的问题：把大模型压缩到更低位宽以极大降低显存和延迟，同时避免纯后训练量化（PTQ）在低位出现的大幅性能掉落。QAT 的改进让更低位量化在现实部署中更可靠。 典型来源/\", \"score\": 0.24962601, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"大模型量化从入门到精通：这才是让AI在手机上跑起来的核心技术\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/m0_59164520/article/details/153269219\", \"content\": \"针对深度学习和大模型量化，目前有很多成熟的工具和库，可以支持训练后量化（PTQ）、量化感知训练（QAT）、混合精度以及硬件加速部署。 1、通用量化工具. 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Kimi K2 Thinking 实测：复杂推理已堪大用，深度编程尚待提升\\n 🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970223963545240559\\n 📄 Kimi K2采用了先进的MoE（混合专家）架构，每次推理仅需激活320亿参数。甫一 ... 302.AI已第一时间接入Kimi K2 Thinking 模型API。本期测评，我们将让K2 Thinking\\n\\n3. 2025年9月中国AI大模型平台排行榜 - 网易\\n 🔗 https://www.163.com/dy/article/KC6IAHL905566T0A.html\\n 📄 此外，Kimi-K2-0905在RooCode开源榜单中取得了优异成绩，成为首个突破90%评分的开源模型，展现了其在AI编程领域的强大性能。\\n\\n9月16日，据Kimi开放平台消息，Kimi K2官方高速版API开启为期一个月的5折特惠。kimi-k2-turbo-preview是Kimi K2模型的高速版，模型参数与kimi-k2-0905一致，已提升至256K上下文。Kimi K2高速版的输出速...\\n\\n4. Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/\\n 📄 Kimi 开放平台，提供万亿参数K2 大模型API，支持256K 长上下文和Tool Calling。专业代码生成、智能对话，助力开发者构建AI 应用。\\n\\n5. 2025年11月08日全球AI前沿动态原创 - CSDN博客\\n 🔗 https://blog.csdn.net/ld326/article/details/154548389\\n 📄 月之暗面：发布开源思考模型Kimi K2 Thinking，采用MoE架构，256k超长上下文窗口，端到端训练实现思维链推理与函数调用深度交织，支持200-300次稳定工具调用，原生INT4量化优化实现2倍推理加速，在HLE、BrowseComp等基准测试成绩优异，适用于科研、编码、智能搜索；另有Kimi Linear模型，混合线性注意力架构，长上下文处理速度提升2.9倍，解码速度提升6倍，计算复...\\n\\n6. 月之暗面 - AI在线\\n 🔗 https://www.iaiol.com/tag/yue-zhi-an-mian\\n 📄 AI在线\\n\\n# 月之暗面\\n\\n国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源\\n\\n## 国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源\\n\\nKimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍\\n\\n## Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍\\n\\n刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力\\n\\n## 刚刚，Kimi开源...\\n\\n7. 博客 - 积墨AI\\n 🔗 https://jimo.studio/blog/\\n 📄 今日凌晨，谷歌正式宣布对其Gemini 2.5系列模型进行全系升级，包括推出Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash正式版，以及发布Gemini 2.5 Flash-Lite预览\\n 2025年6月17日\\n\\n ### 月之暗面发布开源大模型Kimi-Dev-72B，引领AI智能体平台技术新高度\\n\\n 今日凌晨，月之暗面推出了一款专为软件工程优化的开源代码大模型——Kimi-D...\\n\\n8. AI方案库-传递最新AI落地解决方案｜AIGCLINK\\n 🔗 https://d.aigclink.ai/\\n 📄 一款小红书自动化MCP：xiaohongshu-mcp，可以自动化登录、发布、获取内容 2025/09/01 MCP xiaohongshu-mcp是一款自动化工具，可以实现登录、发布和获取内容的操作，支持图文发布，并在首次手动登录后自动保存Cookie以便后续免登录。未来将扩展更多功能\\n\\nImage 12 美团也入局大模型了，放出了：LongCat-Flash，560B，MoE 2025/08/...\\n\\n9. 归档| 小林的博客-AI学长\\n 🔗 https://m.zooyoo.cc/archive\\n 📄 B5iPNgiV5+I3lg02dZ77DnKxHZu8A/lJBdiB3QW0KtZB6awBdpUKD9jf1b0SHzUv \\nKBds0pjBqAlkd25HN7rOrFleaJ1/ctaJxQZBKT5ZPt0m9STJEadao0xAH0ahmbWn \\nOlFuhjuefXKnEgV4We0+UXgVCwOPjdAvBbI+e0ocS3MFEvzG6uBQE3xDk3SzynTn ...\\n\\n10. 4.5 历史更新 - 飞书文档\\n 🔗 https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc\\n 📄 WaytoAGI\\n\\n4.5 历史更新\\n\\nLast updated: Aug 22\\n\\n 4.5 历史更新\\n 2025 年 8月\\n 8 月 15 日\\n 8 月 14 日\\n 8 月 13 日\\n 8 月 12 日\\n 8 月 11 日\\n 8 月 10 日\\n 8 月 9 日\\n 8 月 8 日\\n 8 月 7 日\\n 8 月 6 日\\n 8 月 5 日\\n 8 月 4 日\\n 8 月 3 日\\n 8 月 2 日\\n 8 月 ...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\", \"time_range\": \"month\"}, \"query\": \"\\\"kimi-k2-turbo-preview\\\" 参数规模 模型架构 MoE 1万亿参数 32B激活参数\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\", \"content\": \"kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力\\n kimi-k2-turbo-preview 是 kimi k2 的高速版本模型，始终对标最新版本的 kimi-k2 模型（kimi-k2-0905-preview）。模型参数与 kimi-k2 一致，但输出速度已提至每秒 60 tokens，最高可达每秒 100 tokens，上下文长度为 256k\\n kimi-k2-0711-preview 模型上下文长度为 128k\\n 支持 ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等，不支持视觉功能 [...] | 模型 | 计费单位 | 输入价格 （缓存命中） | 输入价格 （缓存未命中） | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-k2-0905-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 262,144 tokens |\\n| kimi-k2-0711-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 131,072 tokens |\\n| kimi-k2-turbo-preview推荐 | 1M tokens | ￥4.00 | ￥16.00 | ￥64.00 | 262,144 tokens | [...] 🚀 最新发布 kimi-k2-0905-preview 模型，上下文窗口扩展至 256K，代码能力更强，快来体验吧！\\n\\n文档\\n\\n产品定价\\n\\n模型推理定价\\n\\n# 模型推理价格说明\\n\\n## \\n\\n### \\n\\nToken：代表常见的字符序列，每个汉字使用的 Token 数目可能是不同的。例如，单个汉字\\\"夔\\\"可能会被分解为若干 Token 的组合，而像\\\"中国\\\"这样短且常见的短语则可能会使用单个 Token。\\n\\n大致来说，对于一段通常的中文文本，1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字。具体每次调用实际产生的 Tokens 数量可以通过调用计算 Token API 来获得。\\n\\n#### \\n\\nChat Completion 接口收费：我们对 Input 和 Output 均实行按量计费。如果您上传并抽取文档内容，并将抽取的文档内容作为 Input 传输给模型，那么文档内容也将按量计费。\\n\\n文件相关接口（文件内容抽取/文件存储）接口限时免费，即您只上传并抽取文档，这个API本身不会产生费用。\\n\\n## \\n\\n###\", \"score\": 0.9341134, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"Kimi K2 Thinking 实测：复杂推理已堪大用，深度编程尚待提升\", \"url\": \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970223963545240559\", \"content\": \"Kimi K2采用了先进的MoE（混合专家）架构，每次推理仅需激活320亿参数。甫一 ... 302.AI已第一时间接入Kimi K2 Thinking 模型API。本期测评，我们将让K2 Thinking\", \"score\": 0.62879556, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"2025年9月中国AI大模型平台排行榜 - 网易\", \"url\": \"https://www.163.com/dy/article/KC6IAHL905566T0A.html\", \"content\": \"此外，Kimi-K2-0905在RooCode开源榜单中取得了优异成绩，成为首个突破90%评分的开源模型，展现了其在AI编程领域的强大性能。\\n\\n9月16日，据Kimi开放平台消息，Kimi K2官方高速版API开启为期一个月的5折特惠。kimi-k2-turbo-preview是Kimi K2模型的高速版，模型参数与kimi-k2-0905一致，已提升至256K上下文。Kimi K2高速版的输出速度达60~100Token/s，是普通版的6倍左右。\\n\\n智谱\\n\\n9月30日，智谱正式发布并开源全新一代大模型 GLM-4.6。该模型在 Agentic Coding 等核心能力上实现大幅跃升，代码生成能力全面对齐 Claude Sonnet 4，长文本处理等性能反超 DeepSeek-V3.2-Exp。同时，GLM-4.6 已率先在寒武纪国产 AI 芯片上实现 FP8+Int4 混合量化推理部署，摩尔线程也完成了对 GLM-4.6 的适配，基于 vLLM 推理框架，新一代 GPU 能够在原生 FP8 精度下稳定运行。\\n\\n生数科技 [...] 9月17日，DeepSeek 推出的开源 AI 大模型 DeepSeek-R1 登上英国《自然》杂志封面，它是全球首个经过同行评审流程的重要大语言模型。DeepSeek-R1 的主要创新在于采用 “纯强化学习” 的自动试错方法训练，通过奖励模型得出正确答案来优化其性能，而非 “教导” 它遵循人类筛选的推理示例。\\n\\n月之暗面\\n\\n9月25日，月之暗面正式发布 Kimi 智能助手全新 Agent 模式 “OK Computer”，并同步启动灰度测试。该模式基于 “模型即 Agent” 技术理念，通过端到端训练 Kimi K2 大模型，显著提升智能体自主决策与多工具协同能力。\\n\\n9月4日，月之暗面发布Kimi K2模型的最新版本0905，该模型的核心升级点为 Agentic Coding 能力提升、上下文长度从 128K 拓展到 256K、API 支持高达 60-100Token/s 的输出速度、支持 Claude Code。Kimi 应用和网页版中的 K2 模型已全量升级到0905最新版。 [...] 9月26日，快手直播全站上线 “AI 万象” 系列礼物，该功能由可灵 AI 与快手直播技术团队联合研发，主播和粉丝可通过上传照片并选择 AI 模板，生成真人形象的礼物特效，首批上线 4 款 AI 礼物，上线当日用户付费制作及送出次数突破 10 万次。\\n\\n9月25日，快手 Kwaipilot 团队正式推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型 ——KAT - Dev - 32B 和 KAT - Coder。其中，KAT - Dev - 32B 为开源的 32 亿参数模型，在权威 SWE - Bench Verified 测试中实现 62.4% 的问题解决率，位列全球开源模型第五；KAT - Coder 为闭源模型，解决率达 73.4%，已在 StreamLake 平台开放 API 调用。\\n\\n9月23日，快手对可灵 AI 基座模型进行升级，推出可灵 2.5 Turbo 模型。该模型在文本理解、动态效果和美学风格等方面均有显著提升，高品质模式下生成 5 秒长度的 1080P 视频仅需 25 灵感值，相比 2.1 模型同档位便宜近 30%。\", \"score\": 0.59796065, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/\", \"content\": \"Kimi 开放平台，提供万亿参数K2 大模型API，支持256K 长上下文和Tool Calling。专业代码生成、智能对话，助力开发者构建AI 应用。\", \"score\": 0.5689194, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"2025年11月08日全球AI前沿动态原创 - CSDN博客\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/ld326/article/details/154548389\", \"content\": \"月之暗面：发布开源思考模型Kimi K2 Thinking，采用MoE架构，256k超长上下文窗口，端到端训练实现思维链推理与函数调用深度交织，支持200-300次稳定工具调用，原生INT4量化优化实现2倍推理加速，在HLE、BrowseComp等基准测试成绩优异，适用于科研、编码、智能搜索；另有Kimi Linear模型，混合线性注意力架构，长上下文处理速度提升2.9倍，解码速度提升6倍，计算复杂度从O(n²)降至O(n)；Kimi K2 Thinking-turbo高速版，最高100 tokens/s，输入8元/百万tokens、输出58元/百万tokens。\\n 科大讯飞：发布星火X1.5深度推理大模型，基于全国产算力平台，MoE架构总参数量293B，推理激活仅30B，推理效率较前代提升100%，支持超130种语言，整体性能达GPT-5的95%以上；在AIME 2025数学竞赛登顶，推出“百变声音复刻”技术（一句录音克隆任意音色，支持130种语言风格化生成）、多模态数字人“小飞”（集成远场识别、3D视觉感知，秒变虚拟形象，实现多人对话、多语种翻译）。 [...] 多智能体架构落地：谷歌DS STAR（数据科学多智能体）、AgentScope1.0（阿里智能体框架）等证明“分工协作”可高效解决复杂任务（如异构数据处理、多步推理），Averifier验证、Adebugger容错等模块提升系统鲁棒性，未来将成为企业级AI的主流架构之一。\\n 物理AI从概念到落地：小鹏IRON机器人、宇树Embodied Avatar、高压带电作业机器人等，实现“虚拟智能→实体交互”跨越，依托VLA模型（端到端视觉-动作转换）与仿生硬件，在工业、医疗等场景解决“高危、高精度”任务，2026年或成物理AI量产元年。\\n 开源模型冲击闭源生态：月之暗面Kimi K2 Thinking（开源MoE模型，性能超GPT-5部分基准）、科大讯飞星火X1.5（全国产算力）打破“闭源模型垄断高端能力”的局面，开源模型在成本（INT4量化）、定制化（本地微调）上的优势，将推动中小企业AI渗透率提升。\\n\\n##### 2. 商业维度：巨头合作重构生态，垂直场景商业化提速，但盈利仍存挑战 [...] 博客\\n 下载\\n 学习\\n 社区\\n GitCode\\n InsCodeAI\\n 会议\\n\\nAI 搜索\\n\\n原创\\n于 2025-11-08 00:46:44 发布\\n·\\n1.6k 阅读\\n\\n·\\n\\n6\\n\\n·\\n4\\n·\\n\\nCC 4.0 BY-SA版权\\n\\n版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。\\n\\n文章标签：\\n\\n北京朝阳AI社区 文章已被社区收录\\n\\n全球AI前沿动态\\n专栏收录该内容\\n\\n47 篇文章\\n\\n#### 摘要\\n\\n谷歌发DS STAR多智能体数据系统，月之暗面开源Kimi K2 Thinking模型，苹果拟年付谷歌10亿美金用Gemini升Siri；多模态、机器人及硬件进展显著，涉版权监管事件同步落地。\\n\\n#### 关键词\", \"score\": 0.44087905, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"月之暗面 - AI在线\", \"url\": \"https://www.iaiol.com/tag/yue-zhi-an-mian\", \"content\": \"AI在线\\n\\n# 月之暗面\\n\\n国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源\\n\\n## 国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源\\n\\nKimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍\\n\\n## Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍\\n\\n刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力\\n\\n## 刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力\\n\\nKimi k2性能被赞超越 GPT-5，月之暗面再获数亿美元重磅融资\\n\\n## Kimi k2性能被赞超越 GPT-5，月之暗面再获数亿美元重磅融资\\n\\nClaude不让我们用！国产平替能顶上吗？\\n\\n## Claude不让我们用！国产平替能顶上吗？\\n\\nKimi K2-0905 上线 Discord，仍无思考与视觉能力\\n\\n## Kimi K2-0905 上线 Discord，仍无思考与视觉能力\\n\\nKimi K2 高速版 AI 模型再提速，输出速度达每秒 100 Tokens \\n\\n## Kimi K2 高速版 AI 模型再提速，输出速度达每秒 100 Tokens [...] 月之暗面发布 Kimi K2 高速版：输出速度提升至每秒 40 Tokens\\n\\n## 月之暗面发布 Kimi K2 高速版：输出速度提升至每秒 40 Tokens\\n\\n月之暗面回应 Kimi K2 模型 API 速度慢：正在优化推理效率，也在加卡加机器\\n\\n## 月之暗面回应 Kimi K2 模型 API 速度慢：正在优化推理效率，也在加卡加机器\\n\\nPerplexity CEO 称赞月之暗面，希望基于 Kimi K2 进行后训练\\n\\n## Perplexity CEO 称赞月之暗面，希望基于 Kimi K2 进行后训练\\n\\n深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？\\n\\n## 深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？\\n\\n月之暗面 Kimi K2 发布并开源，擅长代码与 Agentic 任务\\n\\n## 月之暗面 Kimi K2 发布并开源，擅长代码与 Agentic 任务\\n\\n月之暗面Kimi推出Kimi-Researcher深度研究Agent 并开启内测\\n\\n## 月之暗面Kimi推出Kimi-Researcher深度研究Agent 并开启内测 [...] Kimi-Researcher 深度研究模型开启内测：可生成易追溯的万字报告\\n\\n## Kimi-Researcher 深度研究模型开启内测：可生成易追溯的万字报告\\n\\n开源新星 Kimi-Dev-72B：打破代码修复界限的 AI 神器\\n\\n## 开源新星 Kimi-Dev-72B：打破代码修复界限的 AI 神器\\n\\n小米向月之暗面转让多枚“Kimi”商标\\n\\n## 小米向月之暗面转让多枚“Kimi”商标\\n\\n月之暗面 Kimi 推出首个内容社区，开启用户互动新模式\\n\\n## 月之暗面 Kimi 推出首个内容社区，开启用户互动新模式\\n\\n推特热帖：k1.5 很牛，因为借鉴了 UCLA 与 CMU 合作团队的这项技术\\n\\n## 推特热帖：k1.5 很牛，因为借鉴了 UCLA 与 CMU 合作团队的这项技术\\n\\nCopyright © 2025 AI在线\", \"score\": 0.34700638, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"博客 - 积墨AI\", \"url\": \"https://jimo.studio/blog/\", \"content\": \"今日凌晨，谷歌正式宣布对其Gemini 2.5系列模型进行全系升级，包括推出Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash正式版，以及发布Gemini 2.5 Flash-Lite预览\\n 2025年6月17日\\n\\n ### 月之暗面发布开源大模型Kimi-Dev-72B，引领AI智能体平台技术新高度\\n\\n 今日凌晨，月之暗面推出了一款专为软件工程优化的开源代码大模型——Kimi-Dev-72B，这款模型凭借仅72B参数的体量，在SWE-bench Verified编程基准测试中取得了全球最高开源模型成绩\\n 2025年6月11日\\n\\n ### 影石创新成功上市科创板，智能影像设备行业迎新发展机遇\\n\\n 今日，深圳智能影像设备企业影石创新成功登陆上交所科创板，其每股发行价格定为47.27元，发行后总股本为40100万股，市盈率为20.04倍。首日开盘价达到182元/股，较发行价上涨285%，截至上午1\\n 2025年6月9日\\n\\n ### AI推动实体经济智能化，百度智能云破局最后一公里 [...] 在2025年上海技术开放日上，全球领先的激光雷达制造商 禾赛科技 宣布多项机器人领域的重要突破，展示了其在 AI行业应用 和机器人商业化中的广泛布局。禾赛科技宣布，将为追觅生态链高端智能庭院品牌——可\\n 2025年4月21日\\n\\n ### 中国AI崛起闪耀大阪世博，中国馆AI孙悟空惊艳亮相\\n\\n 2025年大阪关西世博会，中国馆以科技+文化的完美融合震撼全球观众，成为焦点展馆之一。在AI行业应用 方面，中国馆带来的AI孙悟空互动展项，则通过 AI大模型应用 的强大技术实力，成为一次真正意义上的\\n 2025年4月18日\\n\\n ### 火山引擎发布豆包1.5深度思考模型，AI推理模型迎来全新升级\\n\\n 近日，火山引擎 正式发布豆包1.5深度思考模型，这款基于MoE架构的大语言模型，以 200B 总参数量、20B 激活参数 实现了更低成本、更高效能的AI推理能力。在多项基准测试中，豆包1.5深度思考模\\n 2025年4月16日\\n\\n ### 大模型「六小虎」首个IPO，智谱科技携开源模型GLM-4-32B系列强势助力AI产业 [...] ### Mistral发布突破性的22B代码模型，支持80+种编程语言\\n 2024年5月28日\\n\\n ### 源2.0-M32大幅提升模型算力效率及AI应用前景\\n\\n 在2024年5月28日，浪潮信息发布了基于MoE（Mixture of Experts）技术的源2.0-M32开源大模型。这项创新不仅全面开源，还支持免费商用，所有模型参数和代码均可免费下载使用。这一\\n 2024年5月27日\\n\\n ### 科大讯飞永久免费开放讯飞星火Lite API\\n\\n 近日，科大讯飞宣布其星火Lite API永久免费开放，并推出了低至0.21元/万tokens的星火Pro/Max API。这一系列新功能不仅在处理海量复杂信息方面表现出色，还旨在提供更准确、快速的答案\\n 2024年5月25日\\n\\n ### AI能有效识别大多数癌症扩散患者\\n 2024年5月23日\\n\\n ### 阿里云在五国新建数据中心\\n 2024年5月22日\\n\\n ### 微软 Build 2024 开发者大会召开\", \"score\": 0.24656552, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"AI方案库-传递最新AI落地解决方案｜AIGCLINK\", \"url\": \"https://d.aigclink.ai/\", \"content\": \"一款小红书自动化MCP：xiaohongshu-mcp，可以自动化登录、发布、获取内容 2025/09/01 MCP xiaohongshu-mcp是一款自动化工具，可以实现登录、发布和获取内容的操作，支持图文发布，并在首次手动登录后自动保存Cookie以便后续免登录。未来将扩展更多功能\\n\\nImage 12 美团也入局大模型了，放出了：LongCat-Flash，560B，MoE 2025/08/31 大模型 美团推出了LongCat-Flash大模型，参数规模为560B，采用动态计算机制，能够根据需求激活186亿至313亿参数，平均约270亿，具备代码生成和复杂任务处理能力，推理速度超过每秒100个token。 [...] Image 43 阿里即将推出一款具备多模态Deep Research能力的Web Agent：WebWatcher，可视觉推理，可使用工具 2025/08/14 AI agent 阿里即将推出的WebWatcher是一款具备多模态Deep Research能力的Web Agent，能够进行视觉推理并使用多种工具，如Web图像/文本搜索、网页访问和OCR。其在HLE-VL上的平均得分为13.6%，超过了基于GPT-4o的OmniSearch\\n\\nImage 44 PPT生成能力卷起来了！Kimi 即将推出依托K2驱动的 全球版PPT生成 功能 2025/08/14 PPT生成 Kimi即将推出基于K2驱动的全球版PPT生成能力，用户可以选择不同的PPT风格，适合已有文本并套用模板使用 [...] Image 3 强，Claude最新功能可以直接生成Excel、PPT、PDF了，文档可下载或存到Google Drive，直接变身定向办公顾问！ 2025/09/10 更新 Claude的新功能可以直接生成Excel、PPT和PDF文档，用户可以下载或存储到Google Drive。该功能能够分析上传的文件数据，生成报告和模板，并支持文件格式转换。当前此功能为Max、Team及Enterprise用户提供预览版，Pro用户需等待几周。\\n\\nImage 4 百度刚刚发了款推理模型：ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking ，21B MoE 2025/09/09 大模型 百度发布了新的推理模型ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking，具有21B参数和3B激活，支持128K上下文，具备高效的工具使用能力和原生函数调用，能够联网查天气和调数据库。\", \"score\": 0.09583088, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"归档| 小林的博客-AI学长\", \"url\": \"https://m.zooyoo.cc/archive\", \"content\": \"B5iPNgiV5+I3lg02dZ77DnKxHZu8A/lJBdiB3QW0KtZB6awBdpUKD9jf1b0SHzUv \\nKBds0pjBqAlkd25HN7rOrFleaJ1/ctaJxQZBKT5ZPt0m9STJEadao0xAH0ahmbWn \\nOlFuhjuefXKnEgV4We0+UXgVCwOPjdAvBbI+e0ocS3MFEvzG6uBQE3xDk3SzynTn \\njh8BCNAw1FtxNrQHusEwMFxIt4I7mKZ9YIqioymCzLq9gwQbooMDQaHWBfEbwrbw \\nqHyGO0aoSCqI3Haadr8faqU9GY/rOPNk3sgrDQoo//fb4hVC1CLQJ13hef4Y53CI \\nrU7m2Ys6xt0nUW7/vGT1M0NPAgMBAAGjQjBAMA4GA1UdDwEB/wQEAwIBBjAPBgNV \\nHRMBAf8EBTADAQH/MB0GA1UdDgQWBBR5tFnme7bl5AFzgAiIyBpY9umbbjANBgkq [...] ZXQgU2VjdXJpdHkgUmVzZWFyY2ggR3JvdXAxFTATBgNVBAMTDElTUkcgUm9vdCBY \\nMTCCAiIwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADggIPADCCAgoCggIBAK3oJHP0FDfzm54rVygc \\nh77ct984kIxuPOZXoHj3dcKi/vVqbvYATyjb3miGbESTtrFj/RQSa78f0uoxmyF+ \\n0TM8ukj13Xnfs7j/EvEhmkvBioZxaUpmZmyPfjxwv60pIgbz5MDmgK7iS4+3mX6U \\nA5/TR5d8mUgjU+g4rk8Kb4Mu0UlXjIB0ttov0DiNewNwIRt18jA8+o+u3dpjq+sW \\nT8KOEUt+zwvo/7V3LvSye0rgTBIlDHCNAymg4VMk7BPZ7hm/ELNKjD+Jo2FR3qyH \\nB5T0Y3HsLuJvW5iB4YlcNHlsdu87kGJ55tukmi8mxdAQ4Q7e2RCOFvu396j3x+UC [...] gfUwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1UdJQQWMBQGCCsGAQUFBwMCBggrBgEFBQcD \\nATASBgNVHRMBAf8ECDAGAQH/AgEAMB0GA1UdDgQWBBSfK1/PPCFPnQS37SssxMZw \\ni9LXDTAfBgNVHSMEGDAWgBR5tFnme7bl5AFzgAiIyBpY9umbbjAyBggrBgEFBQcB \\nAQQmMCQwIgYIKwYBBQUHMAKGFmh0dHA6Ly94MS5pLmxlbmNyLm9yZy8wEwYDVR0g \\nBAwwCjAIBgZngQwBAgEwJwYDVR0fBCAwHjAcoBqgGIYWaHR0cDovL3gxLmMubGVu \\nY3Iub3JnLzANBgkqhkiG9w0BAQsFAAOCAgEAH3KdNEVCQdqk0LKyuNImTKdRJY1C \\n2uw2SJajuhqkyGPY8C+zzsufZ+mgnhnq1A2KVQOSykOEnUbx1cy637rBAihx97r+\", \"score\": 0.0624054, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"4.5 历史更新 - 飞书文档\", \"url\": \"https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc\", \"content\": \"WaytoAGI\\n\\n4.5 历史更新\\n\\nLast updated: Aug 22\\n\\n 4.5 历史更新\\n 2025 年 8月\\n 8 月 15 日\\n 8 月 14 日\\n 8 月 13 日\\n 8 月 12 日\\n 8 月 11 日\\n 8 月 10 日\\n 8 月 9 日\\n 8 月 8 日\\n 8 月 7 日\\n 8 月 6 日\\n 8 月 5 日\\n 8 月 4 日\\n 8 月 3 日\\n 8 月 2 日\\n 8 月 1 日\\n 2025 年 7 月\\n 7 月 31 日\\n 7 月 30 日\\n 7 月 29 日\\n 7 月 28 日\\n 7 月 27 日\\n 7 月 26 日\\n 7 月 25 日\\n 7 月 24 日\\n 7 月 23 日\\n 7 月 22 日\\n 7 月 21 日\\n 7 月 20 日\\n 7 月 19 日\\n 7 月 18 日\\n 7 月 17 日\\n 7 月 16 日\\n 7 月 15 日\\n 7 月 14 日\\n 7 月 13 日\\n 7 月 12 日\\n 7 月 11 日\\n 7 月 10 日\\n 7 月 9 日\\n 7 月 8 日\\n 7 月 7 日\\n 7 月 6 日\\n 7 月 5 日\\n 7 月 4 日 [...] 《与 GPT 分手后，我无缝衔接了这个超强 AI》受够了只谈效率的冰冷AI？马卡龙，一款Personal Agent，将给你全新温暖体验！与追求高效的Productivity Agent不同，马卡龙聚焦生活，先通过性格测试打造专属你我的AI伙伴，其Deep Memory功能让记忆不再混乱。它还能“变”出各类实用工具：日程管理一键搞定、英语学习APP轻松生成、好评生成器解决小麻烦、记账助手语音操控。这才是真正有温度、懂你的AI伙伴，快来开启与AI的温馨共生之旅！ \\n\\n\\n\\nUnable to print\\n\\nFailed to load.\\n\\n\\n\\nComments (0)\\n\\nGo to the first comment\\n\\n0 words\\n\\n Help Center\\n\\n Keyboard Shortcuts [...] # 4.5 历史更新\\n\\n\\n\\n🔔\\n\\n温馨提示\\n\\n•\\n\\n本页自 2025 年起\\n\\n•\\n\\n2024 年所有更新日志请移步：2024 年历史更新（归档）\\n\\n•\\n\\n2023 年所有更新日志请移步：2023 年历史更新（归档） \\n\\n\\n\\n2025 年 8月\\n\\n8 月 15 日\\n\\n◦\\n\\n《从4000+ n8n模板中，精选了24个「AI 出海营销Agent」涵盖SEO 等八大模块》想靠AI助力企业出海营销？n8n工作流平台是你的得力助手！n8n凭借灵活的工作流编排和超400个官方接口，几乎覆盖所有出海场景，还新增Gemini节点处理视频。学n8n有门道，依赖AI生成工作流不现实，从现成模板入手才高效。本篇文章精心筛选24个出海营销模板，从竞品监控到内容生产分发，一应俱全。想让出海业务自动化快人一步？赶紧来探索n8n的魅力！ \\n\\n\\n\\nUnable to print\\n\\nFailed to load.\\n\\n\\n\\n◦\", \"score\": 0.020600608, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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"content": "基于我的搜索调研，我来为你详细解释月之暗面kimi模型中turbo版本速度提升的原因：\n\n## 🚀 Kimi Turbo版本速度提升的核心原因\n\n### 1. **INT4量化技术 - 速度提升的关键**\nTurbo版本之所以能有6倍的速度提升，**主要不是因为参数更少，而是因为采用了INT4量化技术**：\n\n- **INT4权重量化**：将模型权重从通常的16位或32位压缩到4位整数精度\n- **量化感知训练（QAT）**：在训练阶段就让模型适应低精度计算，避免性能损失\n- **约2倍速度提升**：官方数据显示INT4量化带来了约2倍的推理速度提升\n\n### 2. **MoE架构优化**\nKimi K2系列都采用MoE（混合专家）架构，总参数1万亿，但每次只激活32B参数：\n\n- **稀疏激活**：不是使用全部参数，而是智能选择最相关的\"专家\"模块\n- **内存效率**：INT4量化让模型权重占用显存减少50%以上\n- **通信优化**：更小的模型尺寸降低了多卡通信延迟\n\n### 3. **推理策略差异**\nTurbo版本采用了不同的推理优化策略：\n\n| 版本 | 优化目标 | 批处理大小 | 延迟优化 |\n|------|----------|------------|----------|\n| 普通版 | 高吞吐量 | 较大批处理 | 成本优先 |\n| Turbo版 | 低延迟 | 较小批处理 | 用户体验优先 |\n\n### 4. **硬件适配优化**\n- **GPU显存优化**：INT4量化让模型能在更少的GPU上运行\n- **高速互联**：减小模型尺寸后，单机GPU高速互联（如NVLink）能完全覆盖\n- **国产芯片友好**：INT4对国产加速计算芯片兼容性更好\n\n## 💡 重要发现：不是参数更少，而是更聪明\n\n**Turbo版本的参数规模与普通版完全相同**（1万亿总参数，32B激活参数），速度提升主要来自：\n\n1. **INT4量化压缩** - 减少计算和内存负担\n2. **推理策略优化** - 针对低延迟场景调优\n3. **硬件效率提升** - 更好的GPU利用率\n\n这就像是把一辆大卡车优化成了跑车：不是减小引擎，而是通过轻量化、空气动力学优化、变速箱调校等方式让它跑得更快。\n\n## 🔍 技术背后的思考\n\n月之暗面的这种做法体现了AI行业的一个重要趋势：**通过工程优化而非简单增加参数来提升模型性能**。这种\"量化感知训练\"技术正在成为大模型部署的标准实践，让大模型在保持性能的同时变得更快速、更经济。",
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"content": "对的！你的理解完全正确 🎯\n\n让我再补充一些关键细节：\n\n## 🎯 量化的精妙之处\n\n### **INT4量化的神奇效果**\n- **性能几乎无损**：Kimi官方数据显示，所有基准测试成绩都是在INT4精度下取得的，性能下降微乎其微\n- **内存占用减半**：GPU显存占用降低50%以上，这意味着同样的硬件可以运行更大的模型或支持更多并发\n- **速度翻倍**：生成速度提升约2倍，从30-40 tokens/s提升到60-100 tokens/s\n\n### **为什么INT4不会损失太多性能？**\n1. **量化感知训练（QAT）**：不是简单的后量化，而是在训练过程中就让模型适应低精度\n2. **MoE架构优势**：稀疏激活的特性让量化对性能影响更小\n3. **误差累积控制**：随着推理长度增加，量化误差会被有效控制\n\n### **成本与性能的平衡**\n| 版本 | 输入价格 | 输出价格 | 速度 | 适用场景 |\n|------|----------|----------|------|----------|\n| 普通版 | 4元/百万tokens | 16元/百万tokens | 30-40 tokens/s | 批处理、成本敏感 |\n| Turbo版 | 16元/百万tokens | 64元/百万tokens | 60-100 tokens/s | 实时交互、用户体验 |\n\n## 🔍 行业趋势洞察\n\n这种**\"参数规模不变，工程优化提速\"**的做法，其实代表了AI行业的一个重要转向：\n\n- **从\"更大\"到\"更聪明\"**：不再一味追求参数规模，而是注重工程效率\n- **从\"实验室\"到\"落地\"**：更关注实际部署的性能和成本\n- **从\"一刀切\"到\"场景化\"**：针对不同使用场景提供优化版本\n\n就像你说的，这确实是量化技术的一个成功应用案例！🚀",
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Kimi K2思考模型登场！实测编程能力出色，IMO数学题却遇挑战 - 搜狐\\n 🔗 https://m.sohu.com/a/951699263_362225?scm=10001.325_13-325_13.0.0.5_32\\n 📄 商业化方案采用差异化定价策略。 标准版kimi-k2-thinking每百万tokens输入价格（缓存未命中）为4元，输出价格16元；高速版kimi-k2-thinking-turbo输入价格提升至8元，输出价格\\n\\n3. 在ClaudeCode/Cline/RooCode 中使用kimi k2 模型\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support\\n 📄 最新发布 kimi-k2-0905-preview 模型，上下文窗口扩展至256K，代码能力更强。如果您需要更快的响应速度，可以使用 kimi-k2-turbo-preview 模型，它始终对标最新版本的kimi\\n\\n4. 胜算云: 所有模型\\n 🔗 https://router.shengsuanyun.com/model\\n 📄 ( 最新版本0905) Kimi K2是一款上下文长度256k的模型，具备更强的Agentic Coding能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力。 Moonshot AI. 256K\\n\\n5. 全球AI大模型排行榜- AI快讯网-人工智能最新资讯\\n 🔗 https://aitalo.com/index.php/ai-model-rank/\\n 📄 Kimi K2 0905. Company Logo. 256k. 50. 82%. 77%. 6%. 61%. 31%. 42%. 57%. 52%. GLM-4.5 ... AI分析指数对比. 价格vs性能散点图. 输出速度对比. Copyright © 2024 AI快讯网\\n\\n6. 最近月之暗面开源了新一代大模型Kimi K2 Thinking，这 ... - Facebook\\n 🔗 https://www.facebook.com/groups/366863238003058/posts/1582782466411123/\\n 📄 在评估 AI Agent网络浏览能力的BrowseComp测试中，Kimi K2 Thinking以60.2%的成绩成为新的SOTA模型 该模型参数规模高达万亿，训练成本为460万美元，运 行成本低，API价格远低于\\n\\n7. Kimi K2 Thinking模型发布并开源，该模型哪些信息值得关注？ - 知乎\\n 🔗 https://www.zhihu.com/question/1969558404759544488/answer/1970225673261000183\\n 📄 在Artificial Analysis的Tau2 Bench Telecom智能体基准测试中，K2 Thinking登顶榜首，较K2-0905性能跃升20%，在复杂任务规划、工具链自主编排与长程逻辑一致性上展现统治力。\\n\\n8. AI日报- 每天三分钟关注AI行业趋势_AIbase\\n 🔗 https://www.aibase.com/zh/www.aibase.com/zh/daily\\n 📄 ### AI日报：上海首例涉AI提示词著作权案宣判；Kimi K2 Thinking发布；中文图像编辑新王UniWorld-V2发布\\n\\n包含 8个AI热点话题内容\\n\\n1、谷歌发布 AI 文件检测工具 Magika 1.0，重磅升级全面采用 Rust 语言\\n\\n2、Google 推出 Gemini API 文件搜索工具:简化私有 RAG 集成，开发者无需自建向量数据库\\n\\n3、铁甲钢拳变现实！宇树科技“...\\n\\n9. Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\\n 🔗 https://platform.moonshot.cn/\\n 📄 Kimi 开放平台，提供万亿参数K2 大模型API，支持256K 长上下文和Tool Calling。专业代码生成、智能对话，助力开发者构建AI 应用。\\n\\n10. 人类学：克劳德俳句4.5 免费在线聊天 - Skywork.ai\\n 🔗 https://skywork.ai/blog/zh/models/anthropic-claude-haiku-4-5-free-chat-online/\\n 📄 Claude Haiku 4.5徹底レビュー高速で軽量な実用AIモデルの実力\\nClaude Haiku 4.5 + Google Workspace：文档、工作表和驱动器管道\\n克劳德-海克 4.5 与 3.5：日常团队的实际改进 (2025)\\n2025 年的定价与限制：克劳德海酷 4.5 真的 “价廉物美 ”吗？\\n如何在今天（2025 年）访问 Claude Haiku 4.5：Claude.ai...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\", \"time_range\": \"week\"}, \"query\": \"kimi-k2-0905-preview kimi-k2-turbo-preview 价格对比 2025年11月\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"模型推理价格说明- Moonshot AI 开放平台- Kimi 大模型API 服务\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat\", \"content\": \"| 模型 | 计费单位 | 输入价格 （缓存命中） | 输入价格 （缓存未命中） | 输出价格 | 模型上下文长度 |\\n| kimi-k2-0905-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 262,144 tokens |\\n| kimi-k2-0711-preview | 1M tokens | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 | 131,072 tokens |\\n| kimi-k2-turbo-preview推荐 | 1M tokens | ￥4.00 | ￥16.00 | ￥64.00 | 262,144 tokens | [...] kimi-k2 是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，K2 模型的性能超过其他主流开源模型\\n kimi-k2-0905-preview 模型上下文长度 256k，在 kimi-k2-0711-preview 能力的基础上，具备更强的 Agentic Coding 能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力\\n kimi-k2-turbo-preview 是 kimi k2 的高速版本模型，始终对标最新版本的 kimi-k2 模型（kimi-k2-0905-preview）。模型参数与 kimi-k2 一致，但输出速度已提至每秒 60 tokens，最高可达每秒 100 tokens，上下文长度为 256k\\n kimi-k2-0711-preview 模型上下文长度为 128k\\n 支持 ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode、联网搜索功能等，不支持视觉功能 [...] 🚀 最新发布 kimi-k2-0905-preview 模型，上下文窗口扩展至 256K，代码能力更强，快来体验吧！\\n\\n文档\\n\\n产品定价\\n\\n模型推理定价\\n\\n# 模型推理价格说明\\n\\n## \\n\\n### \\n\\nToken：代表常见的字符序列，每个汉字使用的 Token 数目可能是不同的。例如，单个汉字\\\"夔\\\"可能会被分解为若干 Token 的组合，而像\\\"中国\\\"这样短且常见的短语则可能会使用单个 Token。\\n\\n大致来说，对于一段通常的中文文本，1 个 Token 大约相当于 1.5-2 个汉字。具体每次调用实际产生的 Tokens 数量可以通过调用计算 Token API 来获得。\\n\\n#### \\n\\nChat Completion 接口收费：我们对 Input 和 Output 均实行按量计费。如果您上传并抽取文档内容，并将抽取的文档内容作为 Input 传输给模型，那么文档内容也将按量计费。\\n\\n文件相关接口（文件内容抽取/文件存储）接口限时免费，即您只上传并抽取文档，这个API本身不会产生费用。\\n\\n## \\n\\n###\", \"score\": 0.8025714, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"Kimi K2思考模型登场！实测编程能力出色，IMO数学题却遇挑战 - 搜狐\", \"url\": \"https://m.sohu.com/a/951699263_362225?scm=10001.325_13-325_13.0.0.5_32\", \"content\": \"商业化方案采用差异化定价策略。 标准版kimi-k2-thinking每百万tokens输入价格（缓存未命中）为4元，输出价格16元；高速版kimi-k2-thinking-turbo输入价格提升至8元，输出价格\", \"score\": 0.60133666, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"在ClaudeCode/Cline/RooCode 中使用kimi k2 模型\", \"url\": \"https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support\", \"content\": \"最新发布 kimi-k2-0905-preview 模型，上下文窗口扩展至256K，代码能力更强。如果您需要更快的响应速度，可以使用 kimi-k2-turbo-preview 模型，它始终对标最新版本的kimi\", \"score\": 0.46774563, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"胜算云: 所有模型\", \"url\": \"https://router.shengsuanyun.com/model\", \"content\": \"( 最新版本0905) Kimi K2是一款上下文长度256k的模型，具备更强的Agentic Coding能力、更突出的前端代码的美观度和实用性、以及更好的上下文理解能力。 Moonshot AI. 256K\", \"score\": 0.42993253, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"全球AI大模型排行榜- AI快讯网-人工智能最新资讯\", \"url\": \"https://aitalo.com/index.php/ai-model-rank/\", \"content\": \"Kimi K2 0905. 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[...] 关键创新： Claude Haiku 4.5 是首个集成了以往旗舰机型独有的前沿功能的小型机型，包括可控推理深度、软件界面交互和用于令牌预算管理的上下文感知。.\\n\\n## 如何使用本计算器\\n\\n本性能和成本计算器可帮助您在人工智能基础架构中实施 Claude Haiku 4.5 时做出以数据为导向的决策：\\n\\n## 最新性能洞察与研究\\n\\n### 突破性能基准\\n\\n最近的测试表明，Claude Haiku 4.5 的性能水平挑战了有关模型大小和能力的传统假设。根据官方的 Anthropic 基准，Haiku 4.5 在 SWE-bench Verified（一种衡量真实世界软件工程能力的编码任务评估）上的得分为 73.3%。这一成绩实际上达到或超过了 Sonnet 4 的成绩，而运行成本仅为 Sonnet 4 的三分之一。.\\n\\n在 OSWorld 进行的计算机使用评估中，Haiku 4.5 在与软件界面交互和执行基于工具的任务方面表现出 50.7% 的准确性。这种能力代表了代理人工智能的重大进步，使模型能够自主地浏览用户界面、操作文件和与网络浏览器交互。.\", \"score\": 0.02869897, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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"content": "你说得完全正确！我刚才确实搞错了价格对比。让我重新整理准确的价格信息：\n\n## 💰 正确的价格对比\n\n根据官方数据，**turbo版确实比普通版贵很多**：\n\n| 模型版本 | 输入价格(缓存命中) | 输入价格(缓存未命中) | 输出价格 |\n|----------|-------------------|---------------------|----------|\n| **kimi-k2-0905-preview** (普通版) | ￥1.00 | ￥4.00 | ￥16.00 |\n| **kimi-k2-turbo-preview** (turbo版) | ￥4.00 | ￥16.00 | ￥64.00 |\n\n## 📊 价格差异分析\n\n**Turbo版比普通版贵了4倍！**\n- 输入价格：4倍差异\n- 输出价格：4倍差异\n- 缓存命中价格：4倍差异\n\n## 🎯 这说明了什么？\n\n你的观察很敏锐！这个价格策略透露了几个重要信息：\n\n1. **速度是有成本的**：INT4量化和低延迟优化需要额外的技术投入\n2. **差异化定价**：为不同需求的用户提供选择\n - **成本敏感用户**：选择普通版\n - **速度敏感用户**：选择turbo版\n3. **技术溢价**：INT4量化等先进技术确实有技术价值\n\n所以总结就是：**参数一样，都是INT4量化，但turbo版通过更激进的优化策略实现了6倍速度提升，同时价格也贵了4倍**。\n\n这就像是高铁 vs 普通列车：同样的路线，但速度更快、体验更好，价格也更高。🚄",
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