Kimi K2 再提速，最高可达每秒 100 Tokens

加契合。 尽管 Qwen-3 Coder 拥有更长的上下文长度优势（最高可达 100 万 tokens，而 Kimi K2 为 131K），但这并未弥补其在指令执行上的不足。两者的推理速度均属良好，但 Kimi K2 配合 Groq 加速时响应明显更快。 虽然这些开源模型正

布了 Kimi K2 的价格，kimi-k2-0711-preview 定价如下（每百万 tokens）： 输入价格（缓存命中）1 元； 输入价格（缓存未命中）4 元 输出价格 16 元 详情查看发布公告。

气更亲切自然。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 142, "total_tokens": 150 } } ‍或是通过 openai SDK： import os import openai client = openai.Client( base_url="https://api.moonshot.cn/v1", api_key=os.getenv("MOONSHOT_API_KEY"), ) s

转载自：https://bigeagle.me/2025/07/kimi-k2/ 前两天我们忙活了大半年的 Kimi K2 终于发布了，在上线前熬了个大通宵之后饱饱睡了两天，今天终于有闲写一点心得。 叠甲：以下内容全部是我个人观点，不代表公司立场。 再叠甲：

来自中国初创公司 Moonshot AI 的开源大语言模型 Kimi K2在 OpenRouter 平台的 token 消耗量（市场份额指标）上迅速攀升，超越 xAI 的 Grok4和 OpenAI 的 GPT-4.1，成为近期 AI 领域的焦点。 OpenRouter 作为一个统一 API 平台，允许开发者访问包

月之暗面Kimi官方近日回应了Kimi K2 API速度慢的情况。 月之暗面表示，主要问题是访问量大 +模型体积大。月之暗面正在全力优化推理效率，也在加卡加机器。预计这几天内速度会有明显提升。同时，Kimi K2是完全开源的，大家

然》杂志网站16日发表文章说，中国人工智能（AI）模型Kimi K2发布后引发轰动，世界迎来“又一个DeepSeek时刻”。中国在6个月内推出第二款令人印象深刻的模型，表明这一成功并非偶然。文章摘要如下： 继今年1月DeepSeek-R1震惊

内容来源：deepin（深度）社区 近期，deepin（深度）社区宣布成功适配奕斯伟计算EIC7700X，实现了RISC-V版本deepin V23的稳定运行。这一举措再次印证了deepin对RISC-V生态的承诺和实力，也为开发者和用户打开了通往全新桌面体验的

月之暗面（Moonshot AI）更新了Kimi K2模型的聊天模板，通过修改系统提示和参数处理方式，提升了工具调用的稳定性和可靠性。 具体变更包括： 更新了默认的系统提示； 在多轮工具调用中，强制使用模型返回的tool_id以提高

Kimi-K2 和 Qwen3-Coder 这两个模型是最近在编程任务上表现不错的开源模型，关于二者的比较可阅读这篇文章：Kimi K2 和 Qwen-3 Coder 在编程任务的详细对比。 Kimi K2 是一个最先进的混合专家 (MoE) 语言模型，激活参数为 320 亿，

安全。 基于 OpenVINO 推理框架深度优化，推理速度至高可达每秒 80 tokens！ 专为开发者、研究人员与 AI 爱好者打造的本地大模型新体验。 主要功能： 支持 与模型进行文本&图片对话 支持 调用Intel集成显卡加速 支持

示： 注：kimi-latest 模型自动缓存后的价格仍为 ￥1 / M Tokens。 上下文缓存的价格调整方案如下： 更多详情可查看： 模型推理产品定价 上下文缓存产品定价

型，并明确了360集团在其中的战略定位。 周鸿祎指出，最高级的L5级智能体将具备“创造智能体”的能力，是AI发展的终极形态。 他将目前和未来的智能体划分为以下几个层级: L4级 - 多智能体蜂群：能够协同完成复杂任务

码仓库级别的代码分析与排障工具 公告指出，该技术最高可以节省 90% 的费用（需要针对缓存特性进行优化）。即使不做任何优化，按历史使用情况，用户整体节省的费用也超过 50%。缓存没有其它额外的费用，只有0.1 元每百