离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火（

1.1.9万亿 中国

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。思考，是它的核心卖点，自称是开源的「思考Agent模型」。

2.中国gdp1万亿

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在各大基准测试中，Kimi K2 Thinking性能表现亮眼尤其是，在BrowseComp、HLE测试中，实力完全碾压GPT-5、Claude Sonnet 4.5。

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在Tau2 Bench Telecom基准测试中，K2 Thinking位列第一。

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最关键的是，在无人干预情况下，K2 Thinking可连续调用200-300次工具国外研究者Nathan Lambert 称它为：「开源模型距闭源前沿最近的一次」这句话在技术圈广为流传，人们也开始重新审视这款模型。

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不只是聊天工具，K2 Thinking更像是一个会自己推理、自己动手的智能体一款真正会思考的模型Kimi K2 Thinking没有强调算力更大，而是强调更会「思考」这些配置让它在处理长文本、复杂任务时能维持更稳定的推理过程。

6.中国突破万亿gdp

苹果大牛Awni Hannun测试后惊叹道：1万亿参数，只用2台M3 Ultra芯片的Mac电脑即可流畅运行，而且int4压缩后性能几乎无损。

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通过mlx-lm并行技术，它生成了大约3500个token，速度每秒15个token。

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但真正让人关注的，是它的「思考能力」。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。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。

9.1万亿gdp

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K2 Thinking在性能上的表现也很亮眼。

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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。

Kimi K2 Thinking与GPT-5、Claude Sonnet 4.5在多项基准测试中的表现除了推理表现，它在工程落地上也做了不少优化K2使用量化感知训练（QAT）