迄今为止最大最好的开源模型，总参数达 1 万亿，屠榜多个基准测试，Kimi K2 Thinking 来了。
▲ Kimi K2 Thinking 在 TAU 榜单（智能体工具调用能力测试）上排名第一，超过 OpenAI 和 Anthropic 的旗舰模型
一登场就是斩获多个测试榜单的第一名，Kimi 也不玩开源只和开源比那一套，而是直接把 GPT-5、Claude 4.5 Sonnet 这样的闭源模型放一起，非常自信。
▲ 智谱、MiniMax 自然语言处理部门负责人、以及 HuggingFace 联合创始人纷纷在评论区留言祝贺
除了在工具使用的榜单上拿第一，人类最后考试（HLE）、BrowseComp、还有其他基准测试，Kimi K2 Thinking 基本上都占据了先进模型的前排位置。
▲ 在跨学科专家级问题的 HLE 榜单、以及自主搜索的三个榜单上，排名第一；编程能力的三个榜单，得分也接近最好的 Claude 或 GPT 模型
无论是对智能体能力要求极高的编程任务、还是通用的推理写作、深度搜索等方面，Kimi K2 Thinking 的性能表现可以说是，目前最接近封闭模型的开源模型。
延续了 7 月份，发布 K2 时，将其定位为自主智能路线图的一部分，Kimi K2 Thinking 也是主打 Agentic Intelligence（智能体智能）。它是一个推理的混合专家（MoE）模型，总参数量 1T，激活参数 32B，上下文长度 256K。
K2 Thinking 能在智能体工具调用中交错思考，同时在保持任务目标的同时，持续进行 200 到 300 次顺序工具调用。尽管工具调用在类似的闭源模型上，已经成为某种程度上的标准，但 K2 Thinking 可能是第一个，具有如此多工具调用能力的开源模型。
对比 K2 0905，K2 Thinking 在具体的任务上的提升，我们总结了 Kimi 的技术博客，有这些亮点。
- 解决需要百步推理的复杂难题：它能将一个庞大的目标分解为数百个子任务，然后像一个项目经理一样逐一执行。官方举例称，它曾通过 23 个交错的推理和工具调用，成功解决了一个博士级的数学难题。
- 更准确的找到详细的信息：通过执行动态的思考 → 搜索 → 浏览器使用 → 思考 → 代码循环，K2 Thinkging 在面对模糊或冷门的搜索需求，能自己上网反复搜索、浏览网页、验证证据，直到找到精准答案。
- 直接把想法变成可用的产品：K2 Thinking 特别擅长前端代码（如 HTML、React），和其他 Vibe Coding 产品一样，能直接把我们的想法写成一个功能完善、响应迅速的网页或软件产品。
- 写出更有人味的文章：逻辑严谨的专业长文，想象力丰富的创意故事，甚至是需要同理心的情感建议，K2 Thinking 在聊天问答这些通用能力上，能做到更扎实、更细腻的推理写作。
目前，Kimi K2 Thinking 已经在 Kimi 官网的聊天模式上线。
但需要注意的是，Kimi 解释说为了保证用户能获得快速、轻量级的体验，当前的网页聊天版本有选择性地减少了部分工具的使用和调用次数。因此，直接在 kimi.com 上聊天，可能暂时无法完全复现上述基准测试中的极限分数。
▲测试中提醒「高峰算力不足，请耐心等待」
此外，能充分发挥 Kimi K2 Thinking 能力的完整智能体模式（Full Agentic Mode）将很快更新。开发者也可以通过 Kimi k2 thinking API 来体验。
我们也快速上手，实测了几个常见的项目，一起来看看实际的体验如何。
首先是编程任务，我们先让他做了一个技能五子棋的小游戏，要求是在普通的五子棋规则上，玩家可以使用技能。
速度很快，出乎我的意料，一两分钟的时间，它就实现了全部的代码，并且真的可以使用这些技能。
然后是骑自行车的鹈鹕，这个经典的测试大模型编程能力的项目，检验它的 SVG 代码生成。
虽然 K2 Thinking 写着推理模型，但是它的推理速度非常快，这段动态的 SVG 代码生成也只花了 1 分钟不到。虽然这个鹈鹕好像有点不太对劲。
开启长思考，即 K2 Thinking 的同时，能启用网络搜索，当我们要它完成一个天气卡片时，能看到 Kimi 会一边自动检索网络上的公开资料，一边完成代码的实现。
▲确实能调用浏览器的获取位置接口，但是在最后 Kimi 也提到，需要输入对应的地图 API 和 天气信息 API 等数据
现在已经是全民 vibe coding 的时代了，普通用户还是程序员，都能从 K2 Thinking 的编程能力里，更快速地实现自己的想法。
在智能体搜索这个任务上，我们问了他一些专业领域的问题，测试它如何分解复杂问题、主动搜索、并整合难找的网络信息的能力。
可以看到，Kimi 搜索的信息是比较全面的，当我规定了 2025 年以后，它网页搜索的资料，也大多集中在最近这段时间以来的报道。
最后它给出的报告，也详细的提到了三种 2025 的算法，以及主要的公司等内容。
其实工具调用，应该是 Kimi K2 Thinking 非常重要的能力，但是在我们的体验中，发现大多数时候，他只是调用网络搜索工具，而没有看到 200 多个工具流。
我们在输入一个物流逻辑问题时，很明显是可以调用 Python 等代码解释器来辅助计算，但是 Kimi 只是和其他深度思考的模型一样，一步步地推理。
关于 K2 Thinking 的写作能力，我们找了一个表面上看起来是两难的问题给它。
这个回答有够人性化吗。很明显不是空洞的套话，还提供了周到且具体的思考，也帮助我们平衡了原则和现实两个方面，还有可操作的后续步骤。
在 AI 模型军备竞赛的今天，单纯的问答，很明显已经无法满足，我们复杂的专业需求。像人类专家一样，通过一步一步的推理思考，主动使用各种工具，来解决极其复杂的难题，成了所有大模型的标配。
根据 Kimi 官方文档和技术分析的介绍，这次的思考能力突破关键在训练方式，即高效的量化技术（INT4 QAT），这也是一个值得关注的行业亮点。
K2 Thinking 在后训练阶段采用了量化感知训练 (QAT)，让模型能以 INT4 精度本地运行，推理速度提升约 2 倍，同时保持最佳性能。
也就是说，它不是训练完再压缩，而是在训练过程中就贯穿低精度运算模型。这带来了两个巨大优势，一个是推理速度的提升，一个是长链条推理，不会因为量化而造成逻辑崩溃。
▲使用正确的量化技术，能节省 GPU 显存并加快推理速度
此外，它的所有基准测试成绩都是在 INT4 精度下报告的。说白了，这是一种「所见即所得」的性能，而不是实验室精心调制的数据，K2 Thinking 生来就能跑得动。
我们的实测也能看到，Kimi K2 Thinking 确实不仅仅是一个营销噱头，工具调用、量化技术、以及超长规划，让它在智能体方向上，推理速度上，都有不错的表现。
虽然在某些方面，例如稳定的结果输出、以及对提示词更宽松的要求，还是比不上闭源模型。但是开源能做到这样，我的心里只有两个字，佩服。
过去两年，国产模型的竞争大概是从 Qwen、百度这些模型，对 ChatGPT 的疯狂追赶；到横空出世的 DeepSeek 把推理成本降低的同时，还做到了和 o3 等推理模型，相媲美的表现。
让国产 AI 开始走上了，完全不同于国外闭源模型的路线。OpenAI 发布一个 GPT-5 预热了大半年，Anthropic 的 Claude 系列模型发布周期也在长达几个月。
而 Kimi 在今年七月发布了 K2，九月发布了 K2 Instruct，十一月就迎来了 K2 Thinking；更不用说还有智谱、MiniMax、以及前段时间模型七连发的 Qwen。就连还在期待中的 DeepSeek R2，也更新 V3.2、OCR 等广受好评的模型。
并且，这些模型全部开源。在海外社交媒体平台上，一年前大家可能只知道中国有 DeepSeek，而现在，Qwen 已经是 Hugging Face 上模型下载榜单的 Top 10，Kimi 和智谱（Z.ai）的 GLM 系列模型、以及 MiniMax 都成了大多数用户青睐的模型。
K2 Thinking 的发布，我想是一个新的转折点，就是当我们的开源模型，也能拿到和闭源模型一样的基准分数时，闭源模型还可以讲什么样的故事来营销自己呢。
Gemini 3 据说在今年年底前将发布，而 OpenAI 似乎也害怕再像当时的 nano banana 一样，抢走他的市场，计划推出 GPT-5.1。
军备竞赛还在继续，而国产开源的力量，开始让我们看到，一个好用的 AI，不是屠榜多少测试，是在具有真实用户需求的领域，能真正地提供某些东西，并且惠及所有人。
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