\u003cP\u003e\u003cSTRONG\u003e智东西（公众号：zhidxcom）\u003c/STRONG\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003cSTRONG\u003e作者 | 云鹏\u003c/STRONG\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003cSTRONG\u003e编辑 | 李水青\u003c/STRONG\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e智东�񀙖日消息，刚刚，月之暗面正式发布了\u003cSTRONG\u003eKimi-k2 thinking模型，\u003c/STRONG\u003e其为具有\u003cSTRONG\u003e通用Agentic能力\u003c/STRONG\u003e和推理能力的思考模型，\u003cSTRONG\u003e擅长深度推理，\u003c/STRONG\u003e可以通过\u003cSTRONG\u003e多轮工具调用，\u003c/STRONG\u003e解决各类复杂的难题。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003cSTRONG\u003eKimi K2首次发布是𶞗�日，\u003c/STRONG\u003e该模型总参�亿，激活参�亿。Kimi K2-0905𱆕񀙕日发布，其核心升级了Agentic Coding能力、支�K上下文、API支�-100Token/s的输出速度、支持Claude Code。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e价格方面，kimi-k2-thinking每百万tokens的输入价格（缓存未命中）𰹈元、输出价格�元；“高速版”kimi-k2-thinking-turbo每百万tokens的输入价格（缓存未命中）𰹌元、输出价格�元，适用于需要深度推理和追求极致高速的场景。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003c/P\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003c!--MID_AD_V1_0--\u003e\u003cP\u003e在实际体验环节，我们主要测试了Kimi-k2 thinking在编程、数学和逻辑推理能力三个方面的表现。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e在编程方面，我们令其生成一个开源模型分享网站的HTML网页原型，包括顶部导航栏、主体展示区、设计风格要求，还要求其构思两个特色功能。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e从生成结果来看，我们对网页主要部分提出的要求都可以很好地被执行，包括导航栏有哪些部分、主题展示区由哪些模块组成，简洁现代的设计风格也有较好体现，一键复现、模型对比这两个特色功能也做了出来。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_2--\u003e\u003c/P\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003c!--MID_AD_V1_1--\u003e\u003cP\u003e整体网页的完成度是比较高的，并且不论是搜索框、按钮、筛选标签都是可以实际选中交互操作的，点击后会有对应的提示，比如点击上传模型，会提示需要准备的问题文件、文件大小限制等信息。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_3--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e生成网页项目的tokens总计消耗𰹍K，大约花费𱄿分钟左右的时间。不过在尝试多次生成结果时，偶尔会遇到崩溃状况。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_4--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e在数学能力方面，今年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）第六题被认为最具挑战性：\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_5--\u003e\u003c/P\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003c!--MID_AD_V1_2--\u003e\u003cP\u003eKimi-k2 thinking在解题过程中，思考过程�字，经񙷊分钟左右时间，给出了错误答�块，正确答案�块。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_6--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e这一过程总共消耗�.5K的tokens。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e在切换为高速版kimi-k2-thinking-turbo后，模型仍然给出了同样�错误答案，花费时间明显缩短񑎀分钟左右，但tokens消耗数却提升�.5K。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_7--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e对于另一道IMO数学竞赛题，Kimi-k2 thinking在经历�多分钟的深度思考后，最终停止了思考，思考过�字，但并未给出答案。再次尝试后，思考过程同样卡住在�字上，未能给出答案。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_8--\u003e\u003c/P\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003c!--MID_AD_V1_3--\u003e\u003cP\u003e由于Kimi-k2 thinking不支持图片输入自动识别公式，因此一些复杂的数学题目很难输入。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e在常识逻辑推理方面，对于一般的问题，Kimi-k2 thinking可以很快给出答案，并且可以轻松绕开逻辑陷阱。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_9--\u003e\u003c/P\u003e\u003cP\u003e对于更进一步的逻辑推理考察题目，Kimi-k2 thinking也可以𶞑分钟左右的时间内给出答案，准确率较高，消耗tokens�.6K。\u003c/P\u003e\u003cP\u003e\u003c!--IMG_10--\u003e\u003c/P\u003e\u003cH2\u003e\u003c!--HPOS_0--\u003e结语：“思考”模型之战愈发焦灼\u003c/H2\u003e\u003cP\u003e11񀙔日，阿里刚刚发布了Qwen 3系列中最强推理模型Qwen3-Max-Thinking早期预览版，Kimi今天就发布了自家K2系列的思考模型，同样主打深度推理能力。\u003c/P\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003c!--MID_AD_V1_4--\u003e\u003cP\u003e在Agentic AI成为主流趋势之下，模型的思考推理能力愈发受到重视，这也是模型能否解决复杂现实问题的关键。\u003c/P\u003e